[发明专利]基于K中心点聚类的无线传感器网络节点定位方法

权利要求书

1.基于K中心点聚类的无线传感器网络节点定位方法，利用各信标节点的位置信息对 未知节点进行定位，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，各信标节点向未知节点发送自身位置信息，未知节点收到位置信息后，记录接 收信号强度值，并利用对数-常态分布模型将接收信号强度值转化为距离值，在上述距离值 中任取3个为一组合，对每个组合使用三边定位算法，得到未知节点的初始位置信息；

步骤2，利用K中心点聚类算法对步骤1得到的初始位置信息进行聚类，得到聚类结果；

步骤3，从步骤2得到的聚类结果中找出所含元素最少的t个聚类，t小于K中心点聚类算 法得到的聚类数，找出上述t个聚类中各位置信息对应的信标节点，记录出现次数最多的m 个信标节点；

步骤4，将出现次数最多的m个信标节点去掉，对剩下的信标节点利用改进的多边定位 算法对未知节点进行定位计算，所述改进的多边定位算法中选取的参考值为： 其中，(x,y)为未知节点的坐标，(x_i,y_i)为剩下的信标 节点的坐标，i＝1,…,F，F为剩下的信标节点的个 数。

2.如权利要求1所述基于K中心点聚类的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于， 步骤1所述对数-常态分布模型的计算公式为：

PL(d)=PL(d0)+10*αlogdd0+Xσ,]]>

其中，PL(d)为经过距离d的接收信号功率，PL(d₀)为参考距离d₀对应的接收信号功率，α 为路径损耗指数，X_σ为均值为0的高斯分布随机变量，σ为标准差。

3.如权利要求2所述基于K中心点聚类的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于， 所述参考距离d₀取1m。

4.如权利要求1所述基于K中心点聚类的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于， 所述步骤2的具体过程为：(1)将初始位置信息作为K中心点聚类的初始聚类样本，设定聚类 数目为K，从初始样本中随机选择K个位置作为初始中心点；(2)将剩余的位置加入离它最近 的中心点所代表的类中；(3)从剩余的位置中随机选取一个替换K个初始中心点中的任意一 个中心点；(4)计算(3)中替换的代价，若代价小于0，则进行替换；(5)重复(3)和(4)，直至替 换的代价大于0时，聚类结束。

5.如权利要求4所述基于K中心点聚类的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于， 所述代价S的计算公式为：

S=mincjminzlΣj=1,j∈ΩKΣl∈Ωj||cj-zl||,]]>

其中，Ω为初始聚类样本，Ω_j为将Ω聚类成K个类中的第j个类，j＝1,…,K，c_j为类Ω_j的中心点，z_l为当前类Ω_j中除中心点c_j之外的其他任意位置。