[发明专利]基于CSS测距的无线传感器网络分布式节点定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络节点定位领域，特别是一种基于CSS(Chirp Spread Spectrum，线性调频扩频)测距的WSN(Wireless Sensor Network，无线传感器网络)分布式节点定位方法。 

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是一个由部署在监测区域内的大量传感器所组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。具有可快速部署、可自组织、成本低、能在恶劣和特殊环境下工作等优点，已经广泛应用于战场监控、环境监测、工业控制、健康医疗、智能家居等多个领域。在无线传感器网络的众多应用中，传感器节点的位置信息是至关重要的，因为没有节点位置信息的监测数据往往是没有意义的。节点自身的精确定位是提供监测事件位置信息的前提，也是实现移动目标定位、轨迹跟踪预测、网络拓扑控制以及网络路由优化的基础。 

现有的无线传感器网络定位方法根据是否需要测距分为：基于测距的定位方法和无需测距的定位方法。前者需要测量相邻节点间的绝对距离或方位，并利用节点间的实际距离来计算未知节点的位置；后者无需测量节点的绝对距离或方位，而是利用节点间的估计距离计算节点位置。基于测距的定位方法有：基于TOA的定位、基于TDOA的定位、基于AOA的定位和基于RSSI的定位。其中，基于TOA的定位需要严格的节点间时间同步，很难应用于大规模无线传感器网络定位；基于TDOA的定位受限于超声波传输距离和非直视路径问题；基于AOA的定位需要额外的硬件，在硬件尺寸和功耗上很难满足实际应用；基于RSSI的定位虽然符合低功率、低成本的要求，但是具有较大的定位误差。无需测距的定位方法如质心算法、DV-Hop(Distance Vector-Hop)等，尽管具有低成本、受环境影响小等优点，但是存在测距误差累积问题，同时定位误差也较大。 

尽管研究者提出了多种方法对上述算法进行改进，但是现有的无线传感器网络节点定位方法仍存在以下问题亟需解决：(1)由于周围恶劣环境对无线信号的影响，导致传统的测距方法如TOA/TDOA、AOA、RSSI等无法获得良好的测距精度，从而导 致节点定位性能下降；(2)如何减小大规模无线传感器网络中测距误差累积问题；(3)由于传感器节点数量众多导致集中式定位算法不再有效，这就要求各传感器节点能够分布式计算自己的位置信息，来实现网络能量均衡。 

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于CSS测距的无线传感器网络分布式节点定位方法。 

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于CSS测距的无线传感器网络分布式节点定位方法，，包含了以下几个步骤： 

1.使用典型的距离矢量交换协议，使无线传感器网络中的锚节点与未知节点进行信息交互，未知节点仅存储距离自己1跳范围内的锚节点ID、位置坐标，并建立对应的锚节点信息表； 

2.网络中的未知节点查询自身的锚节点信息表，如果1跳范围内具有的锚节点数目大于或者等于3个，则未知节点采用基于CSS测距的三边定位算法获得自身位置； 

3.未知节点晋升为锚节点，晋升的原则为一跳范围内具有3个或以上锚节点并且已通过步骤2获得自身位置坐标的未知节点； 

4.晋升锚节点通过广播方式向邻居节点广播自身的ID和位置坐标信息，邻居未知节点将晋升锚节点的ID和位置坐标信息记录到该未知节点的锚节点信息表中； 

5.然后从步骤2到步骤4进行多次迭代，计算网络中其他未知节点的位置坐标。 

步骤2中所述的基于CSS测距的三边定位算法包括如下步骤： 

(1)未知节点利用CSS信号多次测量自身与锚节点之间的距离，获得个测距样本，用表示，其中表示该未知节点与锚节点之间第次测距样本； 

(2)利用式(1)求取M个测距样本的样本均值；然后定义投票模型如式(2)所示，计算每个测距样本的投票概率