[发明专利]一种在噪声环境下稀疏无线传感器网络的定位方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种在噪声环境下稀疏无线传感器网络的定位方法。

背景技术：

定位技术是无线传感器网络的重要方面。对于大部分的应用，像水质和大气监控、健康监控以及军事上的入侵检测等，如果采集相关信息的节点没有准确的位置信息，那么这些信息是没有用的，因此这些应用依赖于位置信息去分析采集的数据。然而，由于各种因素，像部署费用、应用环境和能量消耗问题，大部分传感器节点不知道自己的位置。为了获得节点绝对或者相对位置，不同的技术被提出解决这一定位问题。目前，大部门定位技术存在下列两个主要缺陷。一个是要求传感器网络较高的节点密度。如果节点密度不能确保，就无法实现定位。对于那样的传感器网络，大量的传感器节点必须被部署才能满足节点密度需求。但是因为能量消耗、部署费用以及动态网络拓扑的原因，传感器网络或者不能满足节点密度需求，或者不能保持这种密度一个长的生命期，因此这将缩短传感器网络的生命期。为了保持高的节点密度，必须追加大量新的传感器节点到网络中，否则，它将失效。因此有必要设计一种减少节点密度需求的新方法。另一个是容易受到测量误差的影响。测量误差可能引起翻转问题导致不正确的位置评估。一次翻转的发生不仅影响本次定位，而且为后续定位带来灾难的影响。因此翻转问题引起误差累计，这将大大阻碍传感器网络的唯一定位。

发明内容：

本发明的目的就是为了解决在噪声环境下稀疏无线传感器网络的定位问题。由于稀疏网络中节点密度低，造成节点定位比率低，而且在存在误差的情况下，产生翻转的概率也较高。为解决上述问题，本发明采用采用如下技术方案：

一种在噪声环境下稀疏无线传感器网络的定位方法(以下简称：定位方法)，该方法的传输范围模型、定位方法原理及三层定位算法分别为：

传输范围模型：

很多技术试图采用无线信号能量分析传感器节点的传输范围，然而这种方法很难与距离限制相结合来实现定位，那是因为传输范围限制与距离限制具有不同的误差分布。本发明根据传感器网络中节点的连接特征实现模型化传输范围。假设距离的测量误差符合高斯分布N(0,δ²)。因此两个节点s_i和s_j的真实距离d_ij和评估距离之间的关系如下：

用ε表示测量误差的最大值，也就是说|d_error|≤ε。因此

对于任意一个节点s_i，其传输范围r_i满足下列约束：

r_i≥max(D_i¹)–ε(3)

其中D_i^k表示距离s_i节点k跳的节点与s_i节点之间距离的集合，k＝1,2,…,n。特殊的,D_i¹表示s_i邻节点与s_i节点之间的距离集合。

另外，根据传感器网络连接特征，任意不相邻的两个节点之间的距离一定大于这两个节点传输范围。因此，节点s_i的传输范围也满足下列约束：

r_i<min(D_i²)+2ε(4)

其中D_i²表示距离s_i节点2跳的节点与s_i节点之间的距离集合。

根据以上两个约束(1)和(2)构成了s_i节点的传输范围评估模型，如下：

max(D_i¹)–ε≤r_i<min(D_i²)+2ε(5)

该模型使用节点之间的测量距离实现传输范围的评估，两者的误差分布保持了一致。本发明把这一模型约束作为实现定位评估的传输范围限制条件。

本发明所述的定位方法包括两边定位方法和三边定位方法，所述的两种定位方法过程分别如下：

基于距离和传输范围两种限制的两边定位方法：