一種未知節(jié)點利用多跳錨點鄰居對其自身進(jìn)行定位的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種在無線網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點利用其多跳錨 點鄰居對其自身進(jìn)行定位的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無線網(wǎng)和傳感網(wǎng)在機場中的應(yīng)用非常普遍，這些應(yīng)用對位置信息的依賴也越來越 嚴(yán)重，因此依托于這類網(wǎng)絡(luò)的定位方法一直很受重視。目前，一般把無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié) 點定位算法分為兩類：一類是基于測量距離（range-based)的定位方法；另一種是非測距 (range-free)的定位方法?；跍y距的定位方法雖然定位精度高，但一般需要專門的硬件 來實現(xiàn)對節(jié)點間的距離或角度的測量，成本較高；而非測距定位方法雖然定位精度有限，但 由于不需要額外的硬件支撐，因此成本較低。由于不同的應(yīng)用對定位精度有不同的要求， 非測距定位算法能夠滿足很多應(yīng)用系統(tǒng)對定位精度的要求，且其成本最低，因此這類算法 越來越受到青睞。然而，現(xiàn)有非測距定位算法的定位精度都很有限，比如：Bounding-Box、 DV-HOP、APIT、SOM等等，它們的定位精度都不高，這限制了這些方法在實際系統(tǒng)中的應(yīng)用。
[0003]在 2002 年由Simic提出的Bounding-Box算法（SimicS.，andSastryS.: 'Distributedlocalizationinwirelessadhocnetworks' ，UCBerkeley,Tech. R印.，UCB/ERLM02/26，2002)屬于非測距算法，通過求未知節(jié)點的直接錨點鄰居的輻射 范圍的交集實現(xiàn)了對未知節(jié)點的定位。它首先將未知節(jié)點的直接錨點鄰居的輻射范圍簡化 為一個正方形，然后求出未知節(jié)點的所有直接錨點鄰居的正方形輻射范圍的重疊區(qū)域，并 將重疊區(qū)域的中心作為未知節(jié)點的位置。Bounding-Box算法簡化了定位計算，但是它的定 位精度和定位覆蓋率都不高。
[0004]DV-hop算法是Niculescu于2003年提出的非測距定位算法（NiculescuD.and NathB. :'DVbasedpositioninginadhocnetworks'Telecommun.Syst., 2003, 22, (1-4)，pp. 267-280)。該算法由3個階段組成：首先，通過鄰居發(fā)現(xiàn)算法讓每個錨節(jié)點獲 得除自己以外的其他每一個錨節(jié)點距離自己的跳數(shù)，并讓每個未知節(jié)點獲得每一個錨節(jié)點 距離自己的跳數(shù)；其次，每個錨節(jié)點分別計算除自己以外的其他每一個錨節(jié)點到自己的平 均每跳距離，并將該信息發(fā)送給它周邊的未知節(jié)點，未知節(jié)點則以距離自己的跳數(shù)最少且 最先收到消息的錨點計算所得的平均每跳距離作為各錨點到自己的平均每跳距離，并乘以 相應(yīng)的跳數(shù)得到各錨點距離自己的估計距離；最后使用三邊測量法確定節(jié)點的位置。該方 法的定位覆蓋率得到了較大提高，但該方法所達(dá)到的定位精度也不高，應(yīng)用范圍有限。
[0005]APIT算法是Tian在2003年提出的非測距定位算法，并于2005年發(fā)表在ACM Trans.Embed.Comput.Syst上（HeT. ,HuangC. ,BlumB.M. ,Stankovic,J.A. ,and Abdelzaher,T.F. :'Rangefreelocalizationanditsimpactonlargescalesensor networks'，ACMTrans.EmbedComput.Syst. , 2005, 4, (4),pp. 877-906.)。該算法 首先收集未知節(jié)點所有鄰居錨節(jié)點的信息，然后測試未知節(jié)點是否位于不同的三個錨節(jié)點 組成的三角形內(nèi)，計算所有包含該未知節(jié)點的三角形的重疊區(qū)域，最后用該區(qū)域的質(zhì)心作 為未知節(jié)點的坐標(biāo)。該方法獲得了較高的精度，但是其定位覆蓋率有限。尤其對于那些不 在任何由三個錨點組成的三角形內(nèi)的未知節(jié)點，該方法無法定位。
[0006]S0M算法（Giorgetti,G.，Gupta,S.K.，andManes,G. : 'Wireless localizationusingselforganizingmaps,.Inti.Conf.onInformationprocessing insensornetworks, (IPSN),Cambridge,MA,USA,Aptil, 2007))是Giorgetti在 2007年提出的非測距定位算法。該算法利用全網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點間的跳數(shù)關(guān)系，并通過機器學(xué)習(xí) 的方法實現(xiàn)了對節(jié)點的位置估計。該方法提高了定位覆蓋率，且其定位精度也有大幅提升， 但依然無法滿足一些需要較高定位精度的應(yīng)用，且該方法需要集中計算，通信開銷和計算 開銷都較大。
[0007] 綜上，BoundingBox，DV-H0P，APIT等方法定位精度都不高且定位覆蓋率也不能 滿足應(yīng)用需要，S0M的定位覆蓋率雖然有提高，但不能實現(xiàn)分布式計算，且由于需要收集全 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的跳數(shù)關(guān)系，通信量大，計算復(fù)雜。
[0008] 在民航領(lǐng)域，各種無線網(wǎng)的應(yīng)用非常普及，許多應(yīng)用需要較高精度的位置信息，但 又不必花費專門硬件去實現(xiàn)精確定位，這就為無須任何輔助定位設(shè)備的適用于固定或者移 動終端定位的非測距定位方法提供了廣闊的應(yīng)用空間。本發(fā)明正是在這樣一種應(yīng)用和需求 背景下提出的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明的發(fā)明目的在于：針對上述存在的問題，提供一種在無線網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點 利用其多跳錨點鄰居對其自身進(jìn)行定位的方法，特別適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位，不 需要額外的硬件支持，可以較大幅度地提高定位精度和定位覆蓋率。
[0010] 本發(fā)明將實際場景中部署的節(jié)點分為兩類：一類是錨點，即已知自身位置坐標(biāo)的 節(jié)點，比如：帶有GPS的節(jié)點，標(biāo)記為為-JMU^ ;另一類是未知節(jié)點，即不知道自身位置 坐標(biāo)的節(jié)點，標(biāo)記為，它們需要借助于某種定位方法來實現(xiàn)對自身的定位。本發(fā) 明所指節(jié)點包含錨點(錨節(jié)點）和未知節(jié)點。
[0011] 本發(fā)明還給出了虛擬輻射范圍(縮寫為VRR其值表示為1(4))的定義：某個錨 點為-相對于某個未知節(jié)點R的虛擬輻射范圍是這樣一個圓范圍--該圓的中心坐標(biāo)就是 為-所在的位置坐標(biāo)，該圓的半徑是kR。其中k是為-到珥的跳數(shù)，R是所有節(jié)點的實際輻射 半徑的最大值，通常所有節(jié)點(包括錨點和未知節(jié)點）的實際輻射半徑取相同值。
[0012] 錨點的虛擬輻射范圍是一個相對的概念，錨點只有相對于某個未知節(jié)點才具有虛 擬輻射范圍。對于不同的未知節(jié)點而言，同一錨點的虛擬輻射范圍可能是不同的。此外，當(dāng) 某錨點是某未知節(jié)點的一跳鄰居時，則該錨點相對于該未知節(jié)點的虛擬輻射范圍就是其實 際輻射范圍。
[0013] 概括地說，本發(fā)明方法通過引入未知節(jié)點Ui的n跳錨點鄰居~相對于該未知節(jié)點 的虛擬輻射范圍，從而將定位問題轉(zhuǎn)化為求該未知節(jié)點的所有n跳錨點鄰居相對于該未知 節(jié)點的虛擬輻射范圍的交疊區(qū)域的問題；這個交疊區(qū)域就是M在當(dāng)前時刻只可能出現(xiàn)的 可能位置區(qū)域(縮寫為PLA)，當(dāng)前時刻M不可能出現(xiàn)在該區(qū)域以外的地方。該可能位置區(qū) 域可以表示為其值表示為?。最后求出交疊區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)作為 該未知節(jié)點的估計位置。
[0014] 本發(fā)明的方法具體如下： 一種未知節(jié)點利用其多跳錨點鄰居對其自身進(jìn)行定位的方法，包括如下步驟： 步驟一、通過鄰居發(fā)現(xiàn)技術(shù)，未知節(jié)點收集距離自己n跳以內(nèi)的全部錨點鄰居的位置 信息以及跳數(shù)信息k(1 <k<n)，并確定這些錨點鄰居相對于自己的虛擬輻射范圍。
[0015] 步驟二、未知節(jié)點將整個網(wǎng)絡(luò)區(qū)域作為自己的初始可能位置區(qū)域。
[0016] 步驟三、未知節(jié)點從小跳數(shù)到大跳數(shù)依次遍歷自己的所有錨點鄰居，分別求出這 些錨點鄰居相對于自己的虛擬輻射范圍與自己的當(dāng)前可能位置區(qū)域的交疊區(qū)域作為自己 的更新的可能位置區(qū)域。
[0017] 步驟四、未知節(jié)點計算自己最后得到的可能位置區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)，并以該質(zhì)心坐 標(biāo)作為自己的估計位置。
[0018] 求未知節(jié)點的可能位置區(qū)域的第一種優(yōu)選方法：當(dāng)未知節(jié)點功能較弱時，比如： 采用類似8051的普通單片機，未知節(jié)點將把距離自己k跳的錨點鄰居相對于自己的虛擬輻 射范圍設(shè)定為以該錨點鄰居所在處為中心、邊長為2kR的正方形區(qū)域，該正方形區(qū)域的邊 與x軸或y軸平行。則最后得到的該未知節(jié)點的可能位置區(qū)域為其所有錨點鄰居相對于自 己的虛擬輻射范圍（為正方形區(qū)域）的交疊區(qū)域。其中，R為所有節(jié)點的真實輻射范圍的半 徑的最大值。
[0019] 求未知節(jié)點的可能位置區(qū)域的第二種優(yōu)選方法：當(dāng)未知節(jié)點的計算能力較強時， 比如采用16位或32位單片機時，則先將整個無線網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分成密集的網(wǎng)格并給每個網(wǎng) 格賦予一個唯一編號，未知節(jié)點的每個錨點鄰居相對于自己的虛擬輻射范圍與自己的當(dāng)前 可能位置區(qū)域的交疊區(qū)域就是自己的更新的可能位置區(qū)域。則最后得到的該未知節(jié)點I的 可能位置區(qū)域為在其每個錨點鄰居相對于自己的虛擬輻射范圍內(nèi)都出現(xiàn)過的網(wǎng)格的集合。
[0020] 求未知節(jié)點的可能位置區(qū)域的第三種優(yōu)選方法：當(dāng)未知節(jié)點采用功能強大的處理 器時，比如ARM類型的處理器，當(dāng)所述錨點鄰居相對于該未知節(jié)點的跳數(shù)為k時，則將這些 錨點鄰居相對于該未知節(jié)點的虛擬輻射范圍設(shè)為半徑為kR的圓范圍，圓心為這些錨點所 在的位置坐標(biāo)，R是所有節(jié)點的真實輻射范圍的半徑的最大值。則最后所得的未知節(jié)點的 可能位置區(qū)域為若干條圓弧所圍成的凸多邊形區(qū)域，將該凸多邊形區(qū)域中每條圓弧的兩個 端點直接相連，從而形成一個凸多邊形。這種求未知節(jié)點的可能位置區(qū)域的方法雖然舍棄 了部分扇形區(qū)域，但該方法的估計誤差相對較低，因為它只在最后一步進(jìn)行了合理的舍棄， 并不影響之前的精確計算。
[0021] 優(yōu)選其中一種求未知節(jié)點估計位置的方法：取未知節(jié)點最后得到的可能位置區(qū)域 的所有頂點的X軸坐標(biāo)的平均值