[发明专利]一种基于自组织映射的无线传感网络移动节点定位方法

权利要求书

1.一种基于自组织映射的无线传感网络节点移动节点定位方法， 其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

一种基于自组织映射的无线传感网络移动节点定位方法，具体包 括以下步骤：

步骤A:在无线传感网络中部署的固定节点数目多于4个，然后在 定位场地中采集固定节点与移动节点在固定位置的训练样本数据，训 练样本数据包括移动节点到固定节点的接收信号强度RSSI值及相应 的距离值；

步骤B：建立自组织映射模型，将步骤A中获取的固定节点与移动 节点的RSSI值作为训练样本的输入值，数据处理中心计算所述固定位 置的固定节点与各移动节点间的实际测距数据作为训练样本的输出； 对所述自组织映射模型进行训练；得到RSSI值和距离的关系模型；

步骤C:待定位移动节点进入无线传感网络的定位区域后，发送无 线信号到固定节点，固定节点将收到的RSSI信号上传到数据处理中 心；

步骤D:数据处理中心将接收到的RSSI值作为样本，输入到步骤B 训练好的自组织映射模型中，依此得到移动节点与对应固定节点的距 离d，保存下这些距离d以及相应的接收信号强度和固定节点的位置坐 标；

步骤E:根据步骤D得到的距离值，对RSSI值进行排列，选择3个 RSSI值中最大的值，记录移动节点到固定节点的距离及固定节点的坐 标，采用节点定位法得到移动节点的坐标，完成定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于自组织映射的无线传感网络节 点移动节点定位方法，其特征在于：所述的自组织映射模型采用一维 自组织映射算法。

3.根据权利要求2所述的一种基于自组织映射的无线传感网络节 点移动节点定位方法，其特征在于：所述的一维自组织映射算法的输 入神经元个数与输出神经元个数与实际定位的固定节点数量一致。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于自组织映射的无线传感网 络节点移动节点定位方法，其特征在于：所述的一维自组织映射算法 的自学习速率是自动更新。

5.根据权利要求1所述的一种基于自组织映射的无线传感网络节 点移动节点定位方法，其特征在于：所述的节点定位法采用经典三边 测距定位算法，根据误差修正后的测距数据得到未知节点的坐标位 置。