基于pso和ukf組合的wsn節(jié)點(diǎn)定位方法
【專利摘要】一種基于PSO和UKF組合的WSN節(jié)點(diǎn)定位方法，用PSO進(jìn)行初步定位，將得到的坐標(biāo)值作為UKF的初始值；然后建立該定位系統(tǒng)的狀態(tài)方程與量測方程,以RSSI值作為觀測量，獲取未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)估計(jì)值，并迭代多次；最后利用質(zhì)心算法原理，將多邊形的質(zhì)心坐標(biāo)作為未知節(jié)點(diǎn)的最終估計(jì)坐標(biāo)。與傳統(tǒng)的定位算法相比，定位精度更高，可靠性更強(qiáng)，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。
【專利說明】基于PSO和UKF組合的WSN節(jié)點(diǎn)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的節(jié)點(diǎn)定位方法，具體是一種基于PSO和UKF組合的WSN節(jié)點(diǎn)定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)最早起源于二十世紀(jì)七十年代，近年來，伴隨著微電機(jī)系統(tǒng)、無線通信技術(shù)和嵌入式微處理器技術(shù)的發(fā)展，促使了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)能夠自行監(jiān)測采集信息、自組織網(wǎng)絡(luò)、將收集到的信息發(fā)送到目的節(jié)點(diǎn)，可以部署在一些人無法長久處在或難以觸及的地方。因此無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于國防軍事、社會(huì)安全、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療看護(hù)和智能家居等領(lǐng)域。然而在大多數(shù)應(yīng)用場合中，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)獲取的監(jiān)測信息都要附上相應(yīng)的位置信息，否則該信息的準(zhǔn)確性值得懷疑，甚至是無效的。所以，確定網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的位置信息是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用的基礎(chǔ)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
[0003]現(xiàn)在有許多方法和應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的定位。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)主要有:慣性傳感器技術(shù)、紅外線技術(shù)、超聲波技術(shù)和無線電技術(shù)。節(jié)點(diǎn)定位方法可分為兩類:基于測距(Range-based)法和基于非測距(Range-free)法。其中基于測距的方法主要有:測量信號(hào)到達(dá)時(shí)間法(TOA)、不同測量信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法(TDOA)、測量信號(hào)到達(dá)角度法(AOA)、接收信號(hào)強(qiáng)度法(RSSI);非測距方法主要是利用自身網(wǎng)絡(luò)連通度來實(shí)現(xiàn)定位，主要方法有:質(zhì)心定位法，DV-Hop定位法，APIT法，凸規(guī)劃法和MDS-MAP法等。相比基于非測距的定位方法，基于測距的方法具有更高的精度，而且基于RSSI測距定位硬件要求低，實(shí)現(xiàn)起來也簡單，實(shí)際應(yīng)用也比較多，因此本發(fā)明采用RSSI方法來實(shí)現(xiàn)測距定位。
[0004]傳統(tǒng)WSN節(jié)點(diǎn)定位算法中僅僅使用三邊測量、極大似然估計(jì)或極大極小法時(shí)，定位精度都不高，后續(xù)常采用濾波技術(shù)進(jìn)一步提高節(jié)點(diǎn)定位精度?，F(xiàn)在常用的濾波技術(shù)為卡爾曼濾波。對于非線性系統(tǒng)，最常用的濾波技術(shù)是擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)，但是擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)及其衍生的算法都要計(jì)算Jacbian矩陣，且在用泰勒展開式來近似非線性函數(shù)時(shí)，往往忽略泰勒展開式中的二階以上的高階項(xiàng)，因而降低了近似精度，甚至?xí)馂V波發(fā)散。而無跡卡爾曼濾波(UKF)可以很好的改善上述問題。由于無跡卡爾曼濾波(UKF)直接采用真實(shí)的系統(tǒng)模型，且后驗(yàn)均值和協(xié)方差可精確到三階，極大的挺高了濾波精度。故本發(fā)明采用無跡卡爾曼濾波(UKF)濾波算法作為后期優(yōu)化算法，同時(shí)根據(jù)多節(jié)點(diǎn)的RSSI值與距離關(guān)系的聯(lián)合密度函數(shù)采用粒子群優(yōu)化(PSO)算法求出初步坐標(biāo)估計(jì)值，相比傳統(tǒng)的牛頓法、牛頓迭代法具有更快的收斂速度和更精確的優(yōu)化結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決RSSI受周圍傳輸環(huán)境的影響大的不足，提出一種精度高、穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性強(qiáng)的基于PSO和UKF組合的WSN節(jié)點(diǎn)定位方法。
[0006]本發(fā)明所述的基于MLE和UKF組合的WSN節(jié)點(diǎn)定位方法，其工作步驟是:[0007]1.根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)所處的環(huán)境，確定無線信號(hào)路徑損耗模型中的參數(shù)，擬合無線信號(hào)能量衰減過程與距離之間的關(guān)系曲線；
[0008]2.根據(jù)多個(gè)獨(dú)立實(shí)際距離和測量距離之間的關(guān)系建立誤差噪聲的聯(lián)合概率密度函數(shù)模型，使用粒子群優(yōu)化算法求得最優(yōu)坐標(biāo)值；
[0009]聯(lián)合概率密度函數(shù):
[0010]
【權(quán)利要求】
1.基于MLE和UKF組合的WSN節(jié)點(diǎn)定位方法，其工作步驟是: 步驟1.根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)所處的環(huán)境，確定無線信號(hào)路徑損耗模型中的參數(shù)，擬合無線信號(hào)能量衰減過程與距離之間的關(guān)系曲線； 步驟2.根據(jù)多個(gè)獨(dú)立實(shí)際距離和測量距離之間的關(guān)系建立誤差噪聲的聯(lián)合概率密度函數(shù)模型，使用粒子群優(yōu)化算法求得最優(yōu)坐標(biāo)值； 聯(lián)合概率密度函數(shù):
【文檔編號(hào)】H04W84/18GK104023390SQ201410204843
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年5月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月14日
【發(fā)明者】歐縣華, 何熊熊, 盧昱 申請人:浙江工業(yè)大學(xué)