[发明专利]一种基于C型的无线传感器网络节点定位方法

说明书

技术领域

本发明属于无线传感器网络技术领域，涉及一种基于C型的无线传感器网络节点定位方法。

背景技术

随着无线通信技术、传感技术和网络技术的飞速发展，无线传感器网络逐渐成为通信及信息技术领域的研究热点，而定位技术是实现无线传感器网络应用空间的关键技术，对推动物联网技术的发展也起到至关重要的作用。无线传感器网络中的节点是采取随机播撒的方式（人工、飞机）部署在环境复杂的区域，甚至是人员无法到达的区域，这些节点所采集到的信息必须结合它的被测量位置才有意义。有数据统计显示，利用无线传感器网络为用户提供数据服务，约80%的信息和位置有关。但是传感器网络建立时一般只部署极少数位置已知的节点，这些节点通称为信标节点，其它传感器节点依据这些锚节点实现自我定位，由此无线传感器网络各种定位技术应运而生。

由于无线传感器网络节点的微型化和有限的电池供电能力使其在硬件的选择上受到很大限制，低功耗是其最主要的设计目标，而人工部署和为所有节点安装GPS接收器都会受到成本、功耗、扩展性等问题的限制，甚至在某些场合可能根本无法实现，因此必须针对其节点的计算、存储和通信等能力都有限的特定条件，设计有效的低功耗定位算法。

无线传感器网络定位方法中，根据定位过程中是否测量节点间的实际距离可分为两种，一种是基于测距（Ranged-based）定位算法，另一种是非测距（Ranged-free）定位算法。相比之下，基于测距定位算法定位精度高，但对网络的硬件设施要求很高，同时在定位过程中要产生大量计算和通信开销。非测距定位算法缺点是定位精度较差，优点是不需要附加硬件支持来实现节点间的距离测量，该定位算法凭借其在成本、功耗方面的优势，受到越来越多的关注。基于测距（Ranged-based）定位算法中，Time of Arrival(TOA) Time Difference On Arrival(TDOA)以及Angle Of Arrival(AOA)是主要的测距技术，它们需要额外的硬件支持，因此，在大规模的无线网络中应用的费用是相当昂贵。

在实际测试中最常用的测距方法当属RSSI，节点通过信号在空间传播中的衰减，根据理论或经验信号传播模型将衰减转化为距离，再通过距离信息进行节点的位置计算。该方法凭借着成本相对低廉、实现简单以及高精度，被广泛应用到各种室内外定位中，并且开发出相应的定位系统。然而RSSI定位算法在实际定位测试，测试采用的硬件平台为斯凯科技的Zigbee无线定位系统开发的平台。整个系统有1个协调器、4个锚节点，一个移动的节点，1个仿真器、2根串口线组成，定位的范围为10m*10m，每个节点距离参考平面的距离为1.5m，利用真实采集到的RSSI值进行仿真计算，得到最低的定位误差为3.26米，最大的误差为10米以上，当定位范围覆盖越广误差也越大，有的甚至定位不出来节点。从理论上分析是不应该存在误差的，但是从测试结果看RSSI定位结果通常不稳定，由于理论模型建立的不准确性，导致在实际中测得的RSSI值与距离d不能完全符合所建立的理论模型，或是受硬件错误、定位节点天线方向不准、网络攻击、障碍物遮挡、恶劣天气等实际环境因素影响，导致所采集到的数据常含有较大误差，从而严重影响定位结果。

发明内容

本发明针对RSSI技术的定位精度需求，分析其误差的主要来源，提出一种基于C型的无线网络节点定位方法，避免了由于信号强度测量值误差过大造成定位精度急剧下降。

为了实现上述目的，考虑到节点的定位误差的存在是因为信号强度测量值的偏差，称之为“劣值”，这一“劣值”在几何空间分布上远离其它正常数据点，从而导致定位精度急剧下降。本发明在RSSI定位模型基础上首先提出从空间上优化定位模型，对WSN网络拓扑结构按照一定规则进行区域划分，建立节点的连通度模型。再此基础上研究局部区域内的网络结构特性对定位精度的影响，确定RSSI传播模型的定位参数，进而在每个局部区域内根据相关分析方法解决RSSI定位中错误数据（劣值）的问题，最后构建能够充分反映定位算法优劣、兼顾网络成本与精度的定位方法，从而弥补现有定位算法的局限，完善无线传感器网络定位算法的理论性。本发明所述的一种基于C型的无线网络节点定位方法，包括以下步骤：