本發(fā)明屬于無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位領(lǐng)域，具體為一種基于多徑衰落信道的移動(dòng)無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位方法。

背景技術(shù)：

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的任何應(yīng)用都離不開節(jié)點(diǎn)自身的位置信息，雖然理論上可以給每個(gè)無線傳感器配備GPS接收機(jī)，但隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多代價(jià)將非常昂貴，因此人們提出了多種不依賴于GPS的節(jié)點(diǎn)自身定位技術(shù)，主要分成基于測距和非測距兩類。

非測距的定位技術(shù)因功耗低、成本低，近年來更受到人們的青睞。其中，序貫蒙特卡洛定位算法(Monte-Carlo Localization)是首次研究信標(biāo)節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)都移動(dòng)的一種非測距定位方法。它的核心思想是用若干個(gè)帶有權(quán)重的離散采樣來估計(jì)后驗(yàn)概率密度分，并且利用重要性采樣來迭代地更新它們。該方法分為預(yù)測采樣、濾波、重采樣、估計(jì)位置四個(gè)階段。該算法的定位精度非但沒有受到節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性的影響，相反通過節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)提高了定位精度，減少了定位開銷。

后續(xù)的MCL(Monte-Carlo Localization)定位算法的研究都是基于提高其采樣率。蒙特卡羅盒子(Monte-Carlo Box)定位算法通過定義信標(biāo)節(jié)點(diǎn)盒子和樣本節(jié)點(diǎn)盒子，把采樣區(qū)域限制在一個(gè)由信標(biāo)節(jié)點(diǎn)通信范圍重疊組成的盒子內(nèi)，這樣使得采樣效率得到了顯著提高，進(jìn)而也提高了定位精度和定位效率。但是MCL和MCB主要針對自由空間，不適合有障礙物的復(fù)雜環(huán)境，未考慮無線移動(dòng)信道的多徑衰落效應(yīng)對接收信號的影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于：針對由于障礙物的存在引發(fā)多徑衰落的現(xiàn)象，導(dǎo)致發(fā)射信號太弱而無法被接收端檢測的情況，提供一種補(bǔ)償衰落信道的損耗的基于多徑衰落信道的移動(dòng)無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位方法。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種基于多徑衰落信道的移動(dòng)無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位方法，步驟為：

a：初始化待估計(jì)節(jié)點(diǎn)的位置樣本，從包括傳感網(wǎng)絡(luò)分布范圍內(nèi)隨機(jī)抽取N個(gè)樣本設(shè)為初始估計(jì)位置集合L₀，N為正整數(shù)；

b：預(yù)測采樣，將總采樣時(shí)間離散為以單位時(shí)刻為間隔的時(shí)間點(diǎn)，依據(jù)上一時(shí)刻節(jié)點(diǎn)估計(jì)位置為圓心、節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度為半徑的圓形區(qū)域內(nèi)隨機(jī)獲取當(dāng)前時(shí)刻節(jié)點(diǎn)估計(jì)位置，構(gòu)成估計(jì)位置集合L_t；

c：濾波，通過節(jié)點(diǎn)的單跳及兩跳相鄰信標(biāo)節(jié)點(diǎn)對估計(jì)位置集合L_t進(jìn)行濾波處理獲得濾波后的有效估計(jì)位置集合L；

d：當(dāng)有效估計(jì)位置集合L的樣本個(gè)數(shù)小于N時(shí)重復(fù)步驟b、c，直至樣本個(gè)數(shù)等于N時(shí)，進(jìn)行步驟e；

e：位置估計(jì)，有效估計(jì)位置集合L計(jì)算得當(dāng)前時(shí)刻節(jié)點(diǎn)估計(jì)值。

其中，初始采樣的樣本數(shù)量為50。

濾波過程具體為：依據(jù)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與待估計(jì)節(jié)點(diǎn)通信，待估計(jì)節(jié)點(diǎn)收到了信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信號，則信標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬于待估計(jì)節(jié)點(diǎn)的單跳鄰信標(biāo)節(jié)點(diǎn)集合S，此時(shí)有d(l,s)≤r，l和s分別為待估計(jì)節(jié)點(diǎn)與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置，d(l,s)表示它們之間的距離；如果待估計(jì)節(jié)點(diǎn)沒有收到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信號，但它相鄰的節(jié)點(diǎn)收到了，則該信標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬于待估計(jì)節(jié)點(diǎn)的兩跳鄰信標(biāo)節(jié)點(diǎn)T,此時(shí)有r<d(l,s)<2r，每個(gè)樣本點(diǎn)都會附加一個(gè)權(quán)值p(ο_t|l_t)，當(dāng)滿足r<d(l,s)≤2r時(shí)，權(quán)值為1，否則為0；最后過濾掉估計(jì)位置集合L_t中權(quán)值為零的樣本。

在信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與待估計(jì)節(jié)點(diǎn)通信時(shí)對通信信號采用最大比合并的原則。

綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

1.本專利考慮了實(shí)際生活中無線傳感網(wǎng)部署的復(fù)雜環(huán)境，大多是森林、城市等，在節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的無線通信信道中引入了萊斯衰落信道。

2.為了減弱衰落信道的影響，引入了MRC單跳信號融合算法，極大地提高了接受信號的信噪比，有效地減弱了衰落信道的影響。

附圖說明

圖1是本發(fā)明流程框圖；

圖2是本發(fā)明最大比合并原理圖。

具體實(shí)施方式

本說明書中公開的所有特征，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作詳細(xì)說明。

一種基于多徑衰落信道的移動(dòng)無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位方法，步驟為：

a：初始化待估計(jì)節(jié)點(diǎn)的位置樣本，從包括傳感網(wǎng)絡(luò)分布范圍內(nèi)隨機(jī)抽取N個(gè)樣本設(shè)為初始估計(jì)位置集合L₀，N為正整數(shù)；

b：預(yù)測采樣，將總采樣時(shí)間離散為以單位時(shí)刻為間隔的時(shí)間點(diǎn)，依據(jù)上一時(shí)刻節(jié)點(diǎn)估計(jì)位置為圓心、節(jié)點(diǎn)的最大運(yùn)動(dòng)速度為半徑的圓形區(qū)域內(nèi)隨機(jī)獲取當(dāng)前時(shí)刻節(jié)點(diǎn)估計(jì)位置，構(gòu)成估計(jì)位置集合L_t；即節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率p(l_t|l_t-1)滿足在一定的圓域內(nèi)均勻分布，這個(gè)圓是以節(jié)點(diǎn)上一時(shí)刻估計(jì)的位置信息l_t-1為圓心，節(jié)點(diǎn)的最大運(yùn)動(dòng)速度v_max為半徑。于是在實(shí)際的采樣過程中，從這個(gè)圓內(nèi)隨機(jī)抽取樣本點(diǎn)，即

c：濾波，通過節(jié)點(diǎn)的單跳及兩跳相鄰信標(biāo)節(jié)點(diǎn)對估計(jì)位置集合L_t進(jìn)行濾波處理獲得濾波后的有效估計(jì)位置集合L；

d：當(dāng)有效估計(jì)位置集合L的樣本個(gè)數(shù)小于N時(shí)重復(fù)步驟b、c，直至樣本個(gè)數(shù)等于N時(shí)，進(jìn)行步驟e；

e：位置估計(jì)，有效估計(jì)位置集合L計(jì)算得當(dāng)前時(shí)刻節(jié)點(diǎn)估計(jì)值，

$L_{t-estimation}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{l}_t^i}{N}---\left(2\right)$

進(jìn)一步的，所述初始采樣的樣本數(shù)量為50。得到足夠多的有效樣本N，在實(shí)際中需要不斷地采樣濾波。其中，N的值太小會影響定位的精度，太大又會帶來很大的通信成本和計(jì)算成本，N采用50可以在沒有較大通信成本和計(jì)算量的情況下，得到較精確的數(shù)值。

進(jìn)一步的，所述濾波過程具體為：依據(jù)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與待估計(jì)節(jié)點(diǎn)通信，待估計(jì)節(jié)點(diǎn)收到了信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信號，則信標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬于待估計(jì)節(jié)點(diǎn)的單跳鄰信標(biāo)節(jié)點(diǎn)集合S，此時(shí)有d(l,s)≤r，r為通信半徑，l和s分別為待估計(jì)節(jié)點(diǎn)與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置，d(l,s)表示它們之間的距離；如果待估計(jì)節(jié)點(diǎn)沒有收到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信號，但它相鄰的節(jié)點(diǎn)收到了，則該信標(biāo)節(jié)點(diǎn)屬于待估計(jì)節(jié)點(diǎn)的兩跳鄰信標(biāo)節(jié)點(diǎn)T,此時(shí)有r<d(l,s)<2r，每個(gè)樣本點(diǎn)都會附加一個(gè)權(quán)值p(ο_t|l_t)，當(dāng)滿足r<d(l,s)≤2r時(shí)，權(quán)值為1，否則為0；最后過濾掉估計(jì)位置集合L_t中權(quán)值為零的樣本，有效過濾掉樣本中的噪聲，提高信噪比。

進(jìn)一步的，在信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與待估計(jì)節(jié)點(diǎn)通信時(shí)對通信信號采用最大比合并的原則，合并后的信噪比為每條支路的信噪比和，極大地提高了接受信號的信噪比，有效地減弱了衰落信道的影響。

每路發(fā)射信號均為S(t)，用萊斯衰落信道為信道模型，且每個(gè)信道均相互獨(dú)立，則通過衰落信道后的信號R(t)可以表示為：

R(t)＝r(t)e^-jθ(t)S(t) (3)

其中r(t)衰落信道的幅度參數(shù)，θ(t)為相位參數(shù)。r(t)雖然是一個(gè)時(shí)變變量，但在固定的時(shí)間里為隨機(jī)變量，它滿足萊斯分布，其概率密度函數(shù)為：

$f\left(r\right)=\frac{r}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\exp \&lsqb;-\frac{(r^2+A^2)}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\&rsqb;I_0\left(\frac{rA}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)---\left(4\right)$

A為直射路徑信號的最大幅值，σ²是多徑信號的平均能量，所以對萊斯信道有：

E(r²)＝A²+2σ² (5)

每路信號通過衰落信道之后都會進(jìn)行一個(gè)幅度和相位上的補(bǔ)償，最大比合并的原則是選取合適的幅度補(bǔ)償，相位補(bǔ)償剛好抵消掉萊斯信道帶來的相位變化，使得合并后的信噪比最大化。假設(shè)噪聲的功率譜密度均N₀/2為，所以合并后的信噪比為：

${\mathrm{\&gamma;}}_{\mathrm{\&Sigma;}}=\frac{{\left(\underset{i=1}{\overset{L}{\&Sigma;}}{a}_i{r}_i\right)}^2{E}_s}{\underset{i=1}{\overset{L}{\&Sigma;}}{N}_0{a}_i^2}---\left(6\right)$