申请/专利权人：河南工业大学

申请日：2018-06-22

公开（公告）日：2020-07-31

公开（公告）号：CN108848447B

主分类号：H04W4/02(20180101)

分类号：H04W4/02(20180101);H04W4/38(20180101);H04W64/00(20090101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.07.31#授权;2018.12.14#实质审查的生效;2018.11.20#公开

摘要：本发明提出了一种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其步骤为：计算网络中锚节点之间累积跳段距离和实际欧式距离的差分值，然后采用基于未知节点的修正模式，利用不同的方向锚节点到目标锚节点的距离差分值，计算得到未知节点不同方向下的修正系数；对未知节点不同方向修正系数的实际贡献度进行加权处理，则加权处理后的修正系数即为未知节点自身的修正系数，利用未知节点最终的修正系数校正其到目标锚节点的累积跳段距离；利用校正后的距离使用多边测量法进行未知节点定位。本发明不仅在定位精度上要显著优于现有算法，且在定位稳定性方面也得到了明显改善。

主权项：1.一种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：未知节点不同方向下修正系数的计算：计算网络中锚节点之间累积跳段距离和实际欧式距离的差分值，利用不同方向锚节点到目标锚节点的距离差分值间接计算获取不同方向下未知节点的修正系数；步骤二：未知节点不同方向下修正系数的加权处理：根据未知节点不同方向下的修正系数的实际贡献度，计算未知节点不同方向修正系数的权重系数，加权处理得到未知节点最终的修正系数；步骤三：利用未知节点的修正系数进行距离校正：利用未知节点最终的修正系数校正未知节点到目标锚节点的累积跳段距离，使其更接近于实际欧式距离；步骤四：利用三边定位法或多边定位法估计节点的位置坐标：利用校正后未知节点到若干个目标锚节点的累积跳段距离列出距离方程组，通过最小二乘法计算未知节点的位置坐标；所述步骤一中未知节点到目标锚节点不同方向修正系数的计算方法为：步骤1：计算网络中锚节点之间单位距离下累积跳段距离和实际欧式距离的每跳差分值： 其中，dk,i表示方向锚节点k和目标锚节点i之间的累积跳段距离；Dk,i为方向锚节点k和目标锚节点i之间的实际欧式距离；DVk,i为单位距离下方向锚节点k和目标锚节点i之间每跳的距离差分值；hk,i表示方向锚节点k到目标锚节点i的跳数；步骤2：计算未知节点、方向锚节点和目标锚节点的角度参数angle： 其中，dp,i表示未知节点p到目标锚节点i的累积跳段距离，dp,k表示未知节点p到方向锚节点k的累积跳段距离；步骤3：通过角度参数angle计算方向锚节点对应的修正系数 其中，表示方向锚节点k的修正系数，参数hp,k表示未知节点p到方向锚节点k的跳数，hp,i为未知节点p到目标瞄节点i的跳数；步骤4：通过修正参数和每跳差分值计算不同方向下的距离修正系数 其中，表示根据锚节点k计算未知节点p到目标锚节点i的距离修正系数。

全文数据：一种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法技术领域[0001]本发明涉及无线传感器网络的技术领域，尤其涉及一种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法。背景技术[0002]目前，无线传感器网络WSNs已广泛应用到环境监测、交通管理、国防军事等重点领域，实时采集和感知区域中的各种对象信息。其中，传感器节点的位置信息是数据采集过程中不可或缺的，没有位置信息的监测是毫无意义的。因此，节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一。[0003]节点定位是指已知传感器网络中部分节点的位置信息，通过节点间的信息交换和计算来建立数学或物理模型，对未知节点位置进行求解的过程。现有定位算法大致分为两大类:基于测距的定位算法和基于非测距的定位算法。通常，非测距的节点定位算法因距离估计阶段的误差较大，故其定位精度普遍不高。[0004]相比较于非测距的节点定位算法，基于测距的节点定位算法具有较高的定位精度。测距的方法主要包括:传播时间差法TDOA、到达时间（TOA、接受信号到达角AOA以及接受信号强度RSSI等。DV_Distance算法是典型基于测距的节点定位算法，它利用现有测距方法来实际测量相邻节点间距离，并用未知节点到锚节点的累积跳段距离和来替代二者之间的欧式距离。因DV_Distance算法本身对距离误差较敏感，且跳段距离和一般都会大于实际欧式距离，进而导致存在定位误差。[0005]Dai等利用锚节点间累积跳段距离与实际欧式距离的比值对距离进行修正，并在修正过程中考虑跳数的影响参考文献[1]算法）。而Perkins等采用了锚节点间累积跳段距离和实际欧式距离的差值进行距离修正，提出了一种DV_Distance差分定位算法参考文献[2]算法）。在此基础上，Liu等考虑了锚节点间跳数的不同，将距离误差平均分配到每一跳当中（参考文献[3]算法）。考虑网络中节点分布的不均匀性，Wang等计算了单位距离下每跳的平均距离误差，用来进行距离修正（参考文献[4]算法）。然而，上述算法都采用锚节点的修正模式，即未知节点使用距其最近锚节点的修正系数来修正距离，该模式体现不出不同节点修正系数的差异性。Shi等采用了基于未知节点的修正模式，提出了一种动态加权DV_Distance定位算法（参考文献[5]算法），但其仍利用锚节点间累积跳段距离与欧式距离的比进行距离修正。[0006]因此，目前基本DV_Distance算法及其一些改进算法普遍都采用锚节点的修正模式，该模式体现不出不同未知节点修正系数的差异性。此外，为了进一步降低DV_Distance算法对距离误差的敏感性，拟采用累积跳段距离和欧式距离的差分值进行距离修正。由于未知节点不含位置信息，不能直接计算用于修正距离的差分值。此外，仅仅依靠未知节点到锚节点最短路径的跳数，无法计算未知节点的距离修正系数。发明内容[0007]针对传统DV_Distance节点定位算法对距离误差较为敏感，且定位精度差的技术问题，本发明提出一种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，改善DV_Distance算法对距离误差的敏感性，进一步提高节点定位精度。[0008]为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其步骤如下：[0009]步骤一:未知节点不同方向下修正系数的计算:计算网络中锚节点之间累积跳段距离和实际欧式距离的差分值，利用不同方向锚节点到目标锚节点的距离差分值间接计算获取不同方向下未知节点的修正系数；[0010]步骤二:未知节点不同方向下修正系数的加权处理:根据未知节点不同方向下的修正系数的实际贡献度，计算未知节点不同方向修正系数的权重系数，加权处理得到未知节点最终的修正系数；[0011]步骤三:利用未知节点的修正系数进行距离校正：利用未知节点最终的修正系数校正未知节点到目标锚节点的累积跳段距离，使其更接近于实际欧式距离；[0012]步骤四：利用三边定位法或多边定位法估计节点的位置坐标:利用校正后未知节点到若干个目标锚节点的累积跳段距离列出距离方程组，通过最小二乘法计算未知节点的位置坐标。[0013]所述步骤一中未知节点到目标锚节点不同方向修正系数的计算方法为：[0014]步骤1:计算网络中锚节点之间单位距离下累积跳段距离和实际欧式距离的每跳差分值：[0016]其中，瓜康示方向锚节点k和目标锚节点i之间的累积跳段距离;Dm为方向锚节点k和目标锚节点i之间的实际欧式距离;DVk,i为单位距离下方向锚节点k和目标锚节点i之间每跳的距离差分值;hM表示方向锚节点k到目标锚节点i的跳数；[0017]步骤2:计算未知节点、方向锚节点和目标锚节点的角度参数angle:[0019]其中，1Ρ1表示未知节点p到目标锚节点i的累积跳段距离，dP,k表示未知节点p到方向锚节点k的累积跳段距离，而dM表示方向锚节点k和目标锚节点i之间的累积跳段距离；[0020]步骤3:通过角度参数angIe计算方向锚节点对应的修正系数[0022]其中，表示方向锚节点k的修正系数，参数hp,k表示未知节点P到方向锚节点k的跳数，hP,i为未知节点p到目标瞄节点i的跳数；[0023]步骤4:通过修正参数和每跳差分值计算不同方向下的距离修正系数[0025]其中，表示根据锚节点k计算未知节点p到目标锚节点i的距离修正系数。[0026]所述步骤二中未知节点不同方向下修正系数的加权处理的实施步骤为：[0027]A:不同方向距离修正系数的权值计算：[0029]其中，表示方向锚节点k对应的权重系数，hP,i表示未知节点p到目标锚节点i的跳数，hP,k表示未知节点p到方向锚节点k的跳数；[0030]B:方向权值的归一化处理：[0032]其中，表示归一化处理后的方向锚节点k所对应的权重系数；[0033]C:未知节点距离修正系数的计算：[0035]其中，Ct^1表示未知节点p到目标锚节点i最终的距离修正系数，表示根据锚节点k计算未知节点p到目标锚节点i的距离修正系数。[0036]所述步骤三中利用未知节点的修正系数进行距离校正的实施步骤为：[0038]其中，Cdistp,i表示未知节点p到目标锚节点i的校正距离，1Ρ1表示未知节点p到目标锚节点i的累积跳段距离，hP1为未知节点ρ到目标瞄节点i的跳数。[0039]所述步骤四中利用三边定位法或多边定位法估计节点的位置坐标的步骤为：[0040]SI:计算未知节点到每个锚节点的最小跳数及相应校正后的距离：[0041]设锚节点的坐标为（xi，yi，i=l，2,…，n，锚节点对应校正后的距离依次为Di,D2，…，Dn。未知节点的坐标为X，y，则有相应的距离方程组如下：[0043]S2:利用三边定位法或多边定位法计算未知节点的位置：[0044]将距离方程组转换为线性方程组AX=B的形式进行求解，其中：[0046]利用最小二乘法求出未知节点的坐标X为：[0048]本发明的有益效果:本发明首先计算网络中锚节点之间累积跳段距离和实际欧式距离的差分值，然后采用基于未知节点的修正模式，利用不同方向锚节点到目标锚节点的距离差分值，计算得到未知节点不同方向下的修正系数;对未知节点不同方向修正系数的实际贡献度进行加权处理，则加权处理后的修正系数即为未知节点自身的修正系数，利用未知节点最终的修正系数校正其到目标锚节点的累积跳段距离;最后利用校正后的累积跳段距离使用多边测量法进行未知节点定位。本发明采用已知的锚节点信息间接求取未知节点到锚节点的距离差分值，并且根据不同方向锚节点的贡献度进行加权处理，进而得到未知节点的距离修正系数;最后，仿真的分析比较验证了本发明不仅在定位精度上要显著优于现有算法，且在定位稳定性方面也得到了明显改善。附图说明[0049]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0050]图1为本发明的流程图。[0051]图2为图1中未知节点到目标锚节点不同方向修正系数计算的示意图。[0052]图3为图1中多边测量节点定位的示意图。[0053]图4为平均定位误差随测距噪声强度的变化曲线。具体实施方式[0054]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0055]—种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其构思是:采用了基于未知节点的修正模式，利用锚节点之间累积跳段距离和实际欧式距离的差分值，间接计算得到未知节点不同方向下的修正系数，然后根据不同方向修正系数的实际贡献度进行加权处理，从而使得修正后未知节点到锚节点的距离更接近真实值，最后利用校正后的距离使用多边测量法进行未知节点定位。本发明采用了未知节点的修正模式，体现出了不同未知节点修正系数的差异性。[0056]如图1所示，本发明采用已知的锚节点信息间接求取未知节点到锚节点的距离差分值，并根据不同方向锚节点的贡献度进行加权处理，从而得到未知节点的距离修正系数，然后利用未知节点自身的距离修正系数对累积跳段距离进行校正，最后利用三边定位法或多边定位法计算未知节点的位置，其具体步骤为：[0057]步骤一:未知节点不同方向下修正系数的计算:计算网络中锚节点之间累积跳段距离和实际欧式距离的差分值，利用不同方向锚节点到目标锚节点的距离差分值间接计算获取不同方向下未知节点的修正系数。[0058]如图2所示，未知节点到目标锚节点不同方向修正系数计算的示意图，其计算方法为：[0059]步骤1:计算网络中锚节点之间单位距离下累积跳段距离和实际欧式距离的每跳差分值：[0061]其中，瓜康示方向锚节点k和目标锚节点i之间的累积跳段距离;Dm为方向锚节点k和目标锚节点i之间的实际欧式距离;DVk,i为单位距离下方向锚节点k和目标锚节点i之间每跳的距离差分值;hM表示方向锚节点k到目标锚节点i的跳数。[0062]每跳差分值的计算充分利用了锚节点之间的距离差分值，为后续间接计算未知节点的距离修正系数提供基础数据。[0063]步骤2:计算未知节点、方向锚节点和目标锚节点的角度参数angle:[0065]其中，1Ρ1表示未知节点p到目标锚节点i的累积跳段距离，dP,k表示未知节点p到方向锚节点k的累积跳段距离，而dM表示方向锚节点k和目标锚节点i之间的累积跳段距离。[0066]角度参数是利用可用未知节点、方向锚节点和目标锚节点三者之间的累积跳段距离来近似计算三点之间的形状方位，进而将步骤1中锚节点之间单位距离下每跳的距离差分值和未知节点P到目标锚节点i单位距离下每跳的距离差分值进行关联。[0067]步骤3:通过角度参数angIe计算方向锚节点对应的修正系数[0069]其中，表示方向锚节点k的修正系数，参数hp,k表示未知节点P到方向锚节点k的跳数，hP,i为未知节点p到目标瞄节点i的跳数。[0070]方向锚节点对应的修正系数是利用描述未知节点、方向锚节点和目标锚节点三者之间形状方位的参数angle，以及未知节点P分别到方向锚节点k和目标锚节点i的跳数，来计算锚节点之间距离差分值对未知节点P到目标锚节点i距离差分值的影响程度。方向锚节点k所对应的修正系数是关于角度参数angle余弦绝对值的指数函数，呈现单调减小变化;指数心以〇1[,1+11[,10表示11[^占总跳距的比例，比例越小则说明方向锚节点离未知节点越近。[0071]步骤4:通过修正参数和每跳差分值计算不同方向下的距离修正系数[0073]其中，表示根据锚节点k计算未知节点p到目标锚节点i的距离修正系数。[0074]不同方向下的距离修正系数是通过利用步骤3中计算的修正系数，将步骤1中锚节点之间单位距离下每跳的距离差分值，近似投影至未知节点P到目标锚节点i的方向上，进而间接计算方向锚节点k所对应的距离修正系数，从而为后续的距离校正奠定基础。[0075]步骤二:未知节点不同方向下修正系数的加权处理:根据未知节点不同方向修正系数的实际贡献度，计算未知节点不同方向修正系数的权重系数，加权处理得到未知节点最终的修正系数。[0076]未知节点不同方向下修正系数的加权处理的具体实施步骤如下：[0077]A:不同方向距离修正系数的权值计算：[0079]其中，_表示方向锚节点k对应的权重系数，hp,i表示未知节点p到目标锚节点i的跳数，hP,k表示未知节点p到方向锚节点k的跳数。[0080]不同方向的距离修正系数对计算未知节点P到目标锚节点i距离差分值的影响程度不一致，采用跳数比作为权值，其间接反应了未知节点P到目标锚节点i和方向锚节点k的距离关系，比值越大说明该方向锚节点的影响程度越大。[0081]B:方向权值的归一化处理：[0083]其中：表示归一化处理后的方向锚节点k所对应的权重系数；[0084]对各个方向权值做归一化处理，可提高未知节点最终距离修正系数的计算准确性，使得距离更贴近真实值，不做任何尺度上的放大或缩小。[0085]C:未知节点距离修正系数的计算：[0087]其中，Cpi表示未知节点p到目标锚节点i最终的距离修正系数，表示根据锚节点k计算未知节点p到目标锚节点i的距离修正系数。[0088]本步骤的优势在于考虑所有不同方向的修正系数，使得最终未知节点的修正系数能够反应多个方向上的修正系数，且更接近于网络中实际的修正值。[0089]步骤三:利用未知节点的修正系数进行距离校正：利用未知节点最终的修正系数校正未知节点到目标锚节点的累积跳段距离，使其更接近于实际欧式距离。[0090]利用未知节点的修正系数进行距离校正，具体实施步骤如下：[0092]其中，Cdistp,i表示未知节点p到目标锚节点i的校正距离，1Ρ1表示未知节点p到目标锚节点i的累积跳段距离，hP1为未知节点ρ到目标瞄节点i的跳数。[0093]该距离校正公式考虑了未知节点p到目标锚节点i的跳数和累积跳段距离的影响。[0094]步骤四：利用三边定位法或多边定位法估计节点的位置坐标:利用校正后未知节点到若干个目标锚节点的距离列出距离方程组，通过最小二乘法计算未知节点坐标。[0095]多边测量节点定位的示意图如图3所示，具体实施步骤如下：[0096]SI:计算未知节点到每个锚节点的最小跳数及相应校正后的距离：[0097]设锚节点的坐标为（Xi，yi，i=l，2,…，n，锚节点对应校正后的距离依次为Di,D2，…，Dn。未知节点的坐标为X，y，则有相应的距离方程组如下：[0099]本步骤的优势在于利用到多个锚节点校正后的距离，为后续的节点定位提供计算数据支撑，校正后的距离数据越多，节点定位会更加精确和稳定。[0100]S2:利用三边定位法或多边定位法计算未知节点的位置：[0101]将距离方程组转换为线性方程组AX=B的形式进行求解，其中：[0103]利用最小二乘法求出未知节点的坐标X为：[0105]本步骤的优势是将步骤SI中的非线性方程组转化成线性问题进行求解，使得求解步骤更加简洁方便。[0106]按照本发明的方法，在IOOmXIOOm的仿真网络区域内，随机布置100个传感器节点，并且锚节点的个数固定为20个，每个节点的最大通信半径为30m;而测距误差中高斯白噪声的标准差σ从〇开始变化，以0.05的强度逐渐递增。在每一个相同的噪声强度下，各个定位算法独立运行100次，计算定位精度的平均值。基本DV_Distance算法、参考文献[1]算法、参考文献[2]算法、参考文献[3]算法、参考文献[4]算法、参考文献[5]算法所提算法和本发明方法的实验结果如图4所示。从图4中的仿真结果可验证:本发明结合了差分值修正距离的优势并利用已知锚节点计算未知节点的修正系数，其定位精度最好，结果要显著优于其余算法。[0107]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：未知节点不同方向下修正系数的计算:计算网络中锚节点之间累积跳段距离和实际欧式距离的差分值，利用不同方向锚节点到目标锚节点的距离差分值间接计算获取不同方向下未知节点的修正系数；步骤二：未知节点不同方向下修正系数的加权处理:根据未知节点不同方向下的修正系数的实际贡献度，计算未知节点不同方向修正系数的权重系数，加权处理得到未知节点最终的修正系数；步骤三:利用未知节点的修正系数进行距离校正：利用未知节点最终的修正系数校正未知节点到目标锚节点的累积跳段距离，使其更接近于实际欧式距离；步骤四：利用三边定位法或多边定位法估计节点的位置坐标:利用校正后未知节点到若干个目标锚节点的累积跳段距离列出距离方程组，通过最小二乘法计算未知节点的位置坐标。2.根据权利要求1所述的采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其特征在于，所述步骤一中未知节点到目标锚节点不同方向修正系数的计算方法为：步骤1:计算网络中锚节点之间单位距离下累积跳段距离和实际欧式距离的每跳差分值：其中，dM表示方向锚节点k和目标锚节点i之间的累积跳段距离;Dm为方向锚节点k和目标锚节点i之间的实际欧式距离;DVk,i为单位距离下方向锚节点k和目标锚节点i之间每跳的距离差分值;hM表示方向锚节点k到目标锚节点i的跳数；步骤2:计算未知节点、方向锚节点和目标锚节点的角度参数angle:其中，表示未知节点p到目标锚节点i的累积跳段距离，dP,k表示未知节点p到方向锚节点k的累积跳段距离，而dM表示方向锚节点k和目标锚节点i之间的累积跳段距离；步骤3:通过角度参数angle计算方向锚节点对应的修正系数其中，表示方向锚节点k的修正系数，参数hp,k表示未知节点p到方向锚节点k的跳数，hP,i为未知节点p到目标瞄节点i的跳数；步骤4:通过修正参数和每跳差分值计算不同方向下的距离修正系数其中：表示根据锚节点k计算未知节点p到目标锚节点i的距离修正系数。3.根据权利要求1所述的采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其特征在于，所述步骤二中未知节点不同方向下修正系数的加权处理的实施步骤为：A:不同方向距离修正系数的权值计算：其中，表示方向锚节点k对应的权重系数，hP,i表示未知节点p到目标锚节点i的跳数，hP,k表示未知节点p到方向锚节点k的跳数；B:方向权值的归一化处理：其中：表示归一化处理后的方向锚节点k所对应的权重系数；C:未知节点距离修正系数的计算：其中，Cp,i表示未知节点p到目标锚节点i最终的距离修正系数：表示根据锚节点k计算未知节点P到目标锚节点i的距离修正系数。4.根据权利要求1所述的采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其特征在于，所述步骤三中利用未知节点的修正系数进行距离校正的实施步骤为：其中，Cdistp,i表示未知节点p到目标锚节点i的校正距离，dP,i表示未知节点p到目标锚节点i的累积跳段距离，hP1为未知节点p到目标瞄节点i的跳数。5.根据权利要求1所述的采用未知节点修正的差分DV_Distance节点定位方法，其特征在于，所述步骤四中利用三边定位法或多边定位法估计节点的位置坐标的步骤为：Sl:计算未知节点到每个锚节点的最小跳数及相应校正后的距离：设锚节点的坐标为xi，yi，i=1，2，…，η，锚节点对应校正后的距离依次为Di，D2，…，Dn;未知节点的坐标为x，y，则有相应的距离方程组如下：S2:利用三边定位法或多边定位法计算未知节点的位置：将距离方程组转换为线性方程组AX=B的形式进行求解，其中：利用最小二乘法求出未知节点的坐标X为：

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