一種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法
【專利摘要】一種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法，涉及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式定位方法。為了實(shí)現(xiàn)每個錨節(jié)點(diǎn)采用AOA定位方法獲得的未知節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)值有效利用從而提高定位精度，同時將網(wǎng)絡(luò)中每個錨節(jié)點(diǎn)獲取的定位數(shù)據(jù)有效的融合壓縮，去除由于節(jié)點(diǎn)密度較高引起的定位數(shù)據(jù)冗余。將Gossip算法和AOA定位方法的優(yōu)勢相結(jié)合，采用AOA定位方法作為基本定位技術(shù)，借助Gossip算法隨機(jī)選擇相鄰節(jié)點(diǎn)交換數(shù)據(jù)并且最終達(dá)到分布式平均共識的特性，給出適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)工作環(huán)境的具備精確定位精度、優(yōu)良定位性能同時有效去除冗余從而完成定位數(shù)據(jù)融合壓縮的分布式協(xié)作定位方法。主要應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中。
【專利說明】—種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式定位方法，具體為一種將到達(dá)角度估計(jì)定位和Gossip算法有機(jī)結(jié)合的適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)典型工作環(huán)境的協(xié)作定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量具有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和無線數(shù)據(jù)收發(fā)等功能的節(jié)點(diǎn)所組成的通信網(wǎng)絡(luò)。由于成本和體積的限制，這些節(jié)點(diǎn)通常都采用電池供電，因此具有有限的數(shù)據(jù)分析和傳輸能力。典型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)工作方式是將大量隨機(jī)或人為布置的傳感器節(jié)點(diǎn)通過自組織等方式快速形成一個無線網(wǎng)絡(luò)。每個傳感器節(jié)點(diǎn)都有自己的通信區(qū)域并且通過感知設(shè)備來檢測周圍環(huán)境的溫度、濕度抑或頻譜等信息，同時也配備通信設(shè)備與相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行短距離通信。
[0003]傳統(tǒng)的基于端到端路由的通信方式，已經(jīng)不再適合于大規(guī)模的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。同時還應(yīng)當(dāng)注意到，由于無線傳感器節(jié)點(diǎn)有限的通信能力、數(shù)據(jù)處理能力和設(shè)備可靠性，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)通常都采用密集放置的方式。由于節(jié)點(diǎn)密度較高，因此地理位置上臨近的節(jié)點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)通常具有較大的冗余。如果能在數(shù)據(jù)傳輸過程中將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合壓縮，就可以顯著減小后續(xù)傳輸過程中的分組數(shù)量和分組尺寸，提高網(wǎng)絡(luò)容量并降低節(jié)點(diǎn)的能量消耗。因此關(guān)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)壓縮和有效傳輸手段的研究就成為了一個研究熱點(diǎn)。在上述背景下，誕生了可應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式共識的Gossip算法。該算法中的每個節(jié)點(diǎn)隨機(jī)地和它選定的某個(或某組)相鄰節(jié)點(diǎn)交換數(shù)據(jù)，然后這兩個(或該組)節(jié)點(diǎn)分別利用凸合并算法合并這些數(shù)據(jù)，并用新的數(shù)據(jù)替換掉自己原有的數(shù)據(jù)。此時稱該算法完成了 一次更新或者一次迭代。
[0004]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的工作區(qū)域通常為諸如軍事偵察、路況檢測等人類不易進(jìn)入的區(qū)域，而且對于像災(zāi)后重建、氣候監(jiān)測等傳感器網(wǎng)絡(luò)的典型應(yīng)用環(huán)境，傳感器節(jié)點(diǎn)通常通過飛機(jī)拋灑等手段被置于工作區(qū)域，因而它們的位置都是隨機(jī)而未知的。然而在許多應(yīng)用中，節(jié)點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)必須結(jié)合它所處的坐標(biāo)位置才有意義，因而對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)未知節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)中待測其位置的節(jié)點(diǎn))的定位技術(shù)的研究具有重要的意義。因此，自從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被廣泛關(guān)注開始，其定位技術(shù)一直是理論研究的焦點(diǎn)問題。
[0005]針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自身特點(diǎn)，近幾年研究者的目光主要集中在分布式定位算法的研究上。目前廣泛應(yīng)用的分布式定位算法基本上都是基于測距方式的算法，可以分為基于到達(dá)信號強(qiáng)度(RSSI)定位、基于到達(dá)時間(TOA)定位、基于到達(dá)時間差(TDOA)定位和基于到達(dá)角度(AOA)定位。在現(xiàn)如今廣泛應(yīng)用于定位硬件系統(tǒng)的是具備較好定位精度的TDOA定位或TOA定位方法，然而上述兩種定位方法均需要精確的時間同步，如各錨節(jié)點(diǎn)之間的時間偏差比較大，則會造成較大的定位誤差。然而，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，其全網(wǎng)時間同步問題已經(jīng)成為公認(rèn)的技術(shù)難題，因而在移動通信系統(tǒng)等領(lǐng)域中廣泛使用的TDOA等定位方法未必完全適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的工作環(huán)境。與此同時，隨著智能天線技術(shù)的成熟應(yīng)用，使得采用AOA定位方法進(jìn)行定位成為可能。而且相對于TDOA和TOA定位來說，AOA定位不需要精確的時間同步作為前提條件。因而，在無法實(shí)現(xiàn)或較難實(shí)現(xiàn)時間同步的情況下，基于TOA或者TDOA技術(shù)的定位方法無法實(shí)現(xiàn)，而基于AOA定位技術(shù)的方法在此種情況下便可派上用場，因而本發(fā)明將采用AOA定位作為基本定位技術(shù)。然而，目前AOA定位存在的一個重要問題是其定位精度較差，這也是一直以來限制其實(shí)際應(yīng)用的瓶頸所在。盡管目前隨著智能天線乃至天線陣列技術(shù)的發(fā)展，AOA定位方法的定位精度有所提升,但是仍然無法滿足高精度定位的需求。
[0006]針對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密集放置的工作環(huán)境，一種能夠提高分布式算法定位精度的方式就是采用節(jié)點(diǎn)間的分布式協(xié)作定位。然而在這種分布式協(xié)作定位框架中，如何將每個錨節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)中已知自身位置的節(jié)點(diǎn))采用AOA定位方法獲得的未知節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)值有效利用從而提高定位精度，并且同時將網(wǎng)絡(luò)中每個錨節(jié)點(diǎn)獲取的定位數(shù)據(jù)有效的融合壓縮，從而去除由于節(jié)點(diǎn)密度較高引起的定位數(shù)據(jù)冗余這一系列問題都是亟待研究人員提出切實(shí)的方案解決的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的是提供一種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法，以將每個錨節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)中已知自身位置的節(jié)點(diǎn))采用AOA定位方法獲得的未知節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)值有效利用從而提高定位精度，并且同時將網(wǎng)絡(luò)中每個錨節(jié)點(diǎn)獲取的定位數(shù)據(jù)有效的融合壓縮，從而去除由于節(jié)點(diǎn)密度較高引起的定位數(shù)據(jù)冗余。
[0008]本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采取的技術(shù)方案是:
[0009]基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法具體按以下步驟實(shí)現(xiàn):
[0010]步驟一:在無線 傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)隨機(jī)或人為布置N個錨節(jié)點(diǎn)，每個錨節(jié)點(diǎn)通過攜帶GPS裝置或人為布置的方式獲取自身位置坐標(biāo)(Xi，yi)；
[0011]步驟二:每個錨節(jié)點(diǎn)在各個時隙隨機(jī)喚醒，監(jiān)測未知節(jié)點(diǎn)是否出現(xiàn)；
[0012]步驟三:如若未知節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)，則喚醒錨節(jié)點(diǎn)i將收到未知節(jié)點(diǎn)發(fā)射的無線電信號，利用本地陣列天線或者方向性天線裝置測量信號方向，計(jì)算入射信號相對χ軸方向的角度θ i，連同本地坐標(biāo)保存在一起(Xi, yi, θ i)；
[0013]步驟四:各個錨節(jié)點(diǎn)依次喚醒，如該錨節(jié)點(diǎn)尚未完成角度測量和數(shù)據(jù)保存，則重復(fù)步驟三的過程，直至無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中所有錨節(jié)點(diǎn)均完成角度測量和數(shù)據(jù)保存，至此完成角度測量過程；
[0014]步驟五:在完成角度測量的基礎(chǔ)上，進(jìn)行初步定位過程，在初步定位過程中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的錨節(jié)點(diǎn)隨機(jī)喚醒，假設(shè)錨節(jié)點(diǎn)j處于喚醒狀態(tài)，錨節(jié)點(diǎn)j隨機(jī)選擇相鄰錨節(jié)點(diǎn)i運(yùn)行成對Gossip算法從而完成數(shù)據(jù)交換，交換本地坐標(biāo)和角度數(shù)據(jù)；錨節(jié)點(diǎn)i和錨節(jié)點(diǎn)j分別將收到的數(shù)據(jù)保存在本地，至此錨節(jié)點(diǎn)i和錨節(jié)點(diǎn)j的本地保存數(shù)據(jù)相同，且為
[0015][4 y'j 代]=[xg yi ^ ^ ^
[0016]其中[X〗y(tǒng)i ΘΙ]為錨節(jié)點(diǎn)j經(jīng)角度測量后獲取的本地保存數(shù)據(jù)；[0017]步驟六:錨節(jié)點(diǎn)j根據(jù)步驟五獲取的本地?cái)?shù)據(jù)，根據(jù)AOA定位方法的計(jì)算公式
【權(quán)利要求】
1.一種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法，其特征在于基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法按以下步驟實(shí)現(xiàn): 步驟一:在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)隨機(jī)或人為布置N個錨節(jié)點(diǎn)，每個錨節(jié)點(diǎn)通過攜帶GPS裝置或人為布置的方式獲取自身位置坐標(biāo)(Xi，yi)； 步驟二:每個錨節(jié)點(diǎn)在各個時隙隨機(jī)喚醒，監(jiān)測未知節(jié)點(diǎn)是否出現(xiàn)； 步驟三:如若未知節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)，則喚醒錨節(jié)點(diǎn)i將收到未知節(jié)點(diǎn)發(fā)射的無線電信號，利用本地陣列天線或者方向性天線裝置測量信號方向，計(jì)算入射信號相對X軸方向的角度θ i，連同本地坐標(biāo)保存在一起(Xi, y” θ i)； 步驟四:各個錨節(jié)點(diǎn)依次喚醒，如該錨節(jié)點(diǎn)尚未完成角度測量和數(shù)據(jù)保存，則重復(fù)步驟三的過程，直至無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中所有錨節(jié)點(diǎn)均完成角度測量和數(shù)據(jù)保存，至此完成角度測量過程； 步驟五:在完成角度測量的基礎(chǔ)上，進(jìn)行初步定位過程，在初步定位過程中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的錨節(jié)點(diǎn)隨機(jī)喚醒，假設(shè)錨節(jié)點(diǎn)j處于喚醒狀態(tài)，錨節(jié)點(diǎn)j隨機(jī)選擇相鄰錨節(jié)點(diǎn)i運(yùn)行成對Gossip算法從而完成數(shù)據(jù)交換，交換本地坐標(biāo)和角度數(shù)據(jù)；錨節(jié)點(diǎn)i和錨節(jié)點(diǎn)j分別將收到的數(shù)據(jù)保存在本地，至此錨節(jié)點(diǎn)i和錨節(jié)點(diǎn)j的本地保存數(shù)據(jù)相同，且為

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法，其特征在于步驟六中所述的AOA定位方法具體為: 對于喚醒錨節(jié)點(diǎn)j，假設(shè)其對于未知節(jié)點(diǎn)位置的初始估計(jì)值表示為^^)，其本地保存數(shù)據(jù)為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法，其特征在于步驟八中所述成對Gossip算法具體為: 假設(shè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有N個錨節(jié)點(diǎn)，把網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)用一個N維向量a\來表示每個錨節(jié)點(diǎn)j在t時刻有一個狀態(tài)值，/=1,2,...； 在Gossip算法開始階段即t=0，每個錨節(jié)點(diǎn)j依據(jù)任務(wù)需要獲取自己的狀態(tài)值I Ι后，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中任意錨節(jié)點(diǎn)j可在時刻t被隨機(jī)激活并和它隨機(jī)選定的具備狀態(tài)值4的相鄰錨節(jié)點(diǎn)i交換狀態(tài)值，其向量形式表示為 其中Wt是一個隨機(jī)矩陣，取決于時隙t內(nèi)被喚醒的節(jié)點(diǎn)；在成對Gossip算法中，每次迭代只有錨節(jié)點(diǎn)i和錨節(jié)點(diǎn)j參與其中，相應(yīng)的矩陣Wt只有在(i，i), (i, j), (j, i), (j, j)元素處為1/2，在其與元素處均為1，成對Gossip算法典型公式為:
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于到達(dá)角度和Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)作定位方法，其特征在于步驟八中所述廣播Gossip算法具體為: 在該算法中，網(wǎng)絡(luò)中的錨節(jié)點(diǎn)隨機(jī)喚醒并且廣播其狀態(tài)值，該狀態(tài)值被其通信半徑內(nèi)的所有錨節(jié)點(diǎn)接收，所有接收錨節(jié)點(diǎn)按照算法設(shè)計(jì)更新其本地狀態(tài)值，其他錨節(jié)點(diǎn)狀態(tài)值保持不變；具有N個錨節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)由N X N的鄰接矩陣Φ表示，若錨節(jié)點(diǎn)i和錨節(jié)點(diǎn)j為相鄰節(jié)點(diǎn)，則Φ^=1 ;否則，Ou=O,對于錨節(jié)點(diǎn)j定義M=U e {1，2，...，《:01」關(guān)0}，廣播60^1?按照矩陣方式表示為: Z1=Tat 其中隨機(jī)矩陣按概率1/N表述為:
【文檔編號】H04W64/00GK103841641SQ201410074875
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年3月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月3日
【發(fā)明者】吳少川, 崔聞, 單元旭, 王玉澤, 孫仁強(qiáng), 趙震, 袁鐘達(dá) 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)