[发明专利]一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法

权利要求书

1.一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a，建立关于锚节点的Voronoi图；进行模拟三角形内点测试(APIT)，降低Out-To-In和In-To-Out的发生概率；

步骤b，筛选合理三角形，通过网格扫描法确定重叠区域，对该区域进行空间划分，建立序列等级，计算各子区域的序列等级和未知节点的序列等级的相似度；

步骤c，将契合度最高的子区域质心作为未知节点的估计坐标；

所述步骤a的过程为：

步骤a1，各锚节点通过Voronoi函数建立Voronoi图，遍历所有交点，除去限制范围外的交点坐标；

步骤a2，剩余交点坐标若在锚节点的一跳范围内，则其位置信息作为虚拟锚节点坐标随锚节点广播；

步骤a3，从未知节点一跳范围内的n个锚节点中任取3个组成三角形，比较未知节点M与三个锚节点的边长MA，MB，MC，选取其中较短的两条，其顶点组成三角形，选取的两条边分别为MA，MB，M向AB做垂线，垂足为H，比较MC和HC的长短，若MC＞HC则M在ΔABC外部，否则M在ΔABC内部；

所述步骤b的过程为：

步骤b1，有两种冗余三角形应剔除，第一种为同时存在两个小于30°角的三角形，设ΔABC三边分别为a，b，c，三个角分别为α，β，δ，则其中存在任意两个值第二种三角形为ΔABC的子三角形，上述两种三角形应剔除；

步骤b2，未知节点对每一组锚节点三角形进行一次PIT测试，网格中的数字代表未知节点可能存在的最大区域，每个网格的初始值是0，若测试结果表明未知节点在三角形内部，则三角形内的网格数值加1，若测试结果表明未知节点在三角形外部，则三角形内的网格数值减1，之后计算三角形内所有网格的数值，最大数值所在区域即三角形重叠区域；

步骤b3，在未知节点的一跳范围内取任意两个锚节点做垂直平分线，将三角形重叠区域划分为多个子区域S₁，S₂，…S_i，计算各子区域质心，根据各质心相对于各锚节点的远近建立序列等级，以锚节点AB为例，在AB中垂线左侧的任意一个位置到A的距离都比到B的距离近，因此在区域内关于A，B的序列等级为按此规则建立各子区域质心关于邻居锚节点的序列等级，同时建立未知节点关于各锚节点的序列等级；

步骤b4，计算子区域S₁关于锚节点的序列等级与未知节点关于锚节点的序列等级的相似度，设两个字符串为S，T，S＝s₁s₂…s_m，T＝t₁t₂…t_n，建立S与T的(m+1)*(n+1)阶的匹配关系矩阵LD，LD(m+1)*(n+1)＝{d_ij}，(0≤i≤m，0≤j≤n)，按如下规则填充矩阵，其中取矩阵右下角元素d_mn记为ld，设两个字符串的最长公共子串长度为l_cs，利用Needleman算法求得字符串S与T的最长公共子串，建立S与T的(m+1)*(n+1)阶匹配关系矩阵L_cs，L_CS(m+1)*(n+1)＝(d_pq)，(0≤p≤m，0≤q≤n)，按公式填充矩阵，

其中

，

矩阵L_cs右下角元素d_mn即字符串S与T的最长公共子串长度，记为l_cs(S，T)，两个字符串比较时第一次出现不匹配字符的位置为δ，即为矩阵LD从主对角线开始第一次发生改变的元素的行下标，则两个序列等级的相似度如公式所示：计算子区域S₁，S₂，…S_i关于锚节点的序列等级与未知节点关于锚节点的序列等级的相似度。