CN108810823A - 针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法 - Google Patents

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李一博
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Abstract

本发明公开了一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，属于定位导航领域。该方法包括以下步骤：(1)初始化所有节点和锚点的位置概率分布；(2)所有的节点根据自身的运动状态对自身位置的分布函数进行预测；(3)每个节点通过网络与其他节点相连，不同节点之间交换定位数据；(4)相邻节点通过无线电、视觉手段进行测距，计算节点之间的协同修正信息；(5)计算所有协同信息的贡献度，根据贡献度的大小对协同修正信息进行优先度排序，排除掉低贡献度信息；(6)计算节点i在t时刻的边缘后验概率；(7)回到步骤(4)进行迭代计算，直至位置信息收敛。本发明在网络中节点数目较多和位置估计范围较大时具有更高的实时性。

Description

针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法
技术领域
本发明公开了一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，属于定位导航技术领域。
背景技术
在无线传感网络中，位置信息作为网络服务的重要信息，在抢险救灾、交通管理，室内导航等应用领域具有重要地位。无线传感网络协作定位技术是提供连续、可靠位置信息的主流手段之一，可以突破非协作定位技术的局限，即使部分用户节点处于定位基站的工作范围之外，仍然可以通过协同修正信息在多个用户节点之间的传递，达到提高自身的定位精度。
置信传播算法是网络协作定位中的主流算法之一，该算法通过求解每个用户节点的边缘后验概率密度来确定其位置坐标。然而由于该算法采用粒子逼近方法求解分布函数，在网络中用户节点数量较大或坐标估计范围较大时会产生较大的计算量和较高的算法执行复杂度。
利用协同修正信息筛选机制可以通过排除对分布函数求解贡献度低的协同信息，极大降低置信传播算法的计算量和复杂度，提高了置信传播算法在无线传感网络协作定位领域中的实用性。
发明内容
本发明克服了置信传播算法计算量庞大和执行复杂性，利用了协同修正信息的Fisher信息和相对熵的特性提出了一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，通过计算所有流入节点的协同修正信息的贡献度，对协同修正信息进行优先度排序，从而实现对低贡献信息的排除，实现计算量和精度的平衡。
本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：
一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，包括以下步骤：
(1)初始化所有节点和锚点的位置概率分布其中锚点的概率分布为冲激函数；
(2)所有的节点根据自身的运动状态对自身位置的分布函数进行预测；
(3)每个节点通过网络与其他节点相连，不同节点之间交换定位数据；
(4)相邻节点通过无线电、视觉手段进行测距，计算节点之间的协同修正信息；
(5)计算所有协同信息的贡献度根据贡献度的大小对协同修正信息进行优先度排序，排除掉低贡献度信息；
(6)根据公式计算节点i在t时刻的边缘后验概率；
(7)回到步骤(4)进行迭代计算，直至位置信息收敛。
步骤(5)中所述计算所有协同信息的贡献度的计算方式如下：
其中，为测距分布函数的Fisher信息值，为协同修正信息的分布，为t时刻节点i的坐标；为协同修正信息与i节点自身位置预测信息之间的相对熵值，为节点i定位结果均值，为节点i的定位方差；
其中:为包含了节点i在t时刻自身状态预测和0～t-1时刻递推状态估计的信息，为t时刻节点i经过自身预测和协同修正后在t时刻的状态估计信息，表示t时刻由节点j流入节点i的协同信息，包含了节点j在t时刻的自身状态预测信息和相对测距信息。
本发明的有益效果如下：
通过计算协同修正信息的贡献度，对所有的协同修正信息进行优先度排序，从而实现对低贡献度信息的排除，仅使用贡献度较高的协同修正信息进行置信传播计算，在大幅减少运算量的情况下保持了较高的协同定位精度，适用于工程实际运用。
附图说明
图1为本发明的执行过程中的因子图。
图2为协同修正信息筛选流程。
图3为协同最小二乘定位(C-WLS)、非合作定位(Non-cooperative)、不筛选信息(BP)、筛选6条信息(BP(CM≤6))、筛选3条信息(BP(CM≤3))的置信传播协同定位算法对于用户节点的高度误差累积分布对比曲线。
图4为5种方法的经度误差累积分布对比曲线。
图5为5种方法的纬度误差累积分布对比曲线。
具体实施方式
下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。
针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法的如图1和图2所示，图中为节点自身状态转移的过程，该步骤通过自身的量测信息对节点状态进行预测。代表了节点i和节点j之间测距信息的似然函数。为包含了节点i在t时刻自身状态预测和0～t-1时刻递推状态估计的信息。为t时刻节点i经过自身预测和协同修正后在t时刻的状态估计信息。表示t时刻由节点j流入节点i的协同信息，包含了节点j在t时刻的自身状态预测信息和相对测距信息。
主要包括以下步骤：
(1)初始化所有节点和锚点的位置概率分布其中锚点的概率分布为冲激函数。
(2)所有的节点根据自身的运动状态对自身位置的分布函数进行预测：
其中，为节点从t-1时刻位置移动到t时刻位置的条件概率，为节点速度的条件概率。
(3)每个节点通过网络与其他节点相连，不同节点之间可以交换定位数据。
(4)相邻节点通过无线电、视觉等手段进行测距，如果某两个节点(假设节点i和节点j)之间可以进行测距，那么可以计算这两个节点之间的协同修正信息，当***内的误差都视为高斯分布时，协同信息可以表示为：
其中，为t时刻节点i的坐标，为节点i和节点j之间的测距均值，为节点j的位置均值，为测距方差值，为节点j的定位方差。
(5)计算所有协同信息的贡献度计算方式为：
其中，为测距分布函数的Fisher信息值，为协同修正信息的分布；
为协同修正信息与i节点自身位置预测信息之间的相对熵值，为节点i定位结果均值，为节点i的定位方差。
如果协同修正信息的估计精度高，且与本节点预测信息的分布差别较大，则能够提供较大的协同修正贡献，根据Fisher信息和相对熵的定义可知，这样的协同修正信息计算得到的较大的贡献度
根据贡献度的大小对协同修正信息进行优先度排序，排除掉低贡献度信息。
(6)根据公式计算节点i在t时刻的边缘后验概率，j∈Si表示该计算中的协同信息为经过筛选过后的信息集合Si。
(7)由于测距范围的限制，不能保证锚点的位置信息已经通过置信传播送达了所有节点，因此需要回到步骤(4)进行迭代计算，直至位置信息收敛。
为了验证本发明提出的方法的性能，图3、图4、图5分别对比了5种方法的协作定位精度，对照组分别为：
①不筛选信息的置信传播算法(BP)、②筛选6条信息的置信传播算法(BP(CM≤6))、③筛选3条信息的置信传播算法(BP(CM≤3))④协同最小二乘定位(C-WLS)、⑤非合作定位(Non-cooperative)的协同定位算法。
从图中数据可知，在基于置信传播的协同导航机制下，节点的导航性能得到了显著提升，其定位精度均高于C-WLS和非协同方式。总体而言，在进行协同信息筛选后，协同导航对于节点精度的提升效果会略微下降，但是性能下降并不明显，可见本发明提出的方法实现了运算量和精度的平衡，适用于协同算法在工程中的实际运用。

Claims (2)

1.一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)初始化所有节点和锚点的位置概率分布其中锚点的概率分布为冲激函数；
(2)所有的节点根据自身的运动状态对自身位置的分布函数进行预测；
(3)每个节点通过网络与其他节点相连，不同节点之间交换定位数据；
(4)相邻节点通过无线电、视觉手段进行测距，计算节点之间的协同修正信息；
(5)计算所有协同信息的贡献度根据贡献度的大小对协同修正信息进行优先度排序，排除掉低贡献度信息；
(6)根据公式计算节点i在t时刻的边缘后验概率；
(7)回到步骤(4)进行迭代计算，直至位置信息收敛。
2.根据权利要求1所述的针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，其特征在于，步骤(5)中所述计算所有协同信息的贡献度的计算方式如下：
其中，为测距分布函数的Fisher信息值，为协同修正信息的分布，为t时刻节点i的坐标；为协同修正信息与i节点自身位置预测信息之间的相对熵值，为节点i定位结果均值，为节点i的定位方差；
其中:为包含了节点i在t时刻自身状态预测和0～t-1时刻递推状态估计的信息，为t时刻节点i经过自身预测和协同修正后在t时刻的状态估计信息，表示t时刻由节点j流入节点i的协同信息，包含了节点j在t时刻的自身状态预测信息和相对测距信息。
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