申请/专利权人：安徽中医药大学

申请日：2018-12-14

公开（公告）日：2022-03-18

公开（公告）号：CN109548065B

主分类号：H04W24/08(20090101)

分类号：H04W24/08(20090101);H04W64/00(20090101);H04B17/345(20150101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.03.18#授权;2019.04.23#实质审查的生效;2019.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，包括以下步骤：S1：计算传感器网络中边界节点与被干扰节点之间的距离，选择最近的点对，得出虚拟边界节点的坐标值；S2：利用所述虚拟边界节点拟合干扰范围的圆形区域，得到初步的干扰源坐标和干扰距离；S3：分析计算干扰范围与边界节点和被干扰节点之间的位置关系，调整计算得到新的虚拟边界节点；S4：利用新的虚拟边界节点重新拟合计算，得到新的干扰源坐标和干扰距离；S5：重复步骤S2至S4，多次迭代直至计算出最优的干扰源坐标和干扰距离。本发明方法步骤简单、易实现，定位精度高，解决了传感器网络中受到单个干扰源攻击时，需要精确检测出干扰源位置的问题。

主权项：1.一种基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，包括以下步骤：S1：计算传感器网络中边界节点与被干扰节点之间的距离，选择最近的点对，得出虚拟边界节点的坐标值；具体计算过程包括：S1.1：计算边界节点集B中每个点与被干扰节点集J中每个点的距离，找出每个边界节点bj最近的干扰节点jki，组成节点对集合BJ＝{b1，jk1，b2，jk2，...bm，jkm}；S1.2：计算虚拟边界节点坐标值，计算公式如下：v1＝b1+jk12，v2＝b2+jk22，……，vm＝bm+jkm21得到虚拟边界节点集合V＝{v1，v2，…，vm}；S2：利用所述虚拟边界节点拟合干扰范围的圆形区域，得到初步的干扰源坐标和干扰距离；S3：分析计算干扰范围与边界节点和被干扰节点之间的位置关系，调整计算得到新的虚拟边界节点；分析计算干扰范围与被干扰节点之间位置关系的方法为：判断被干扰节点是否在干扰范围内，若不在干扰范围内，则将被干扰节点加入新的虚拟边界节点集合中；若在干扰范围内，则当所有被干扰节点在干扰范围内且所有边界节点在干扰范围外时，终止迭代计算；分析计算干扰范围与边界节点之间位置关系的方法为：判断边界节点是否在干扰范围内，若在干扰范围内，则选择其两侧最近两个虚拟边界节点，重新计算被选择的两个虚拟边界节点坐标，并加入新的虚拟边界节点集合中；若不在干扰范围内，则当所有被干扰节点在干扰范围内且所有边界节点在干扰范围外时，终止迭代计算；具体步骤包括：假设初步的干扰源坐标为c，干扰距离为r，若边界节点集B中有部分节点到干扰源c的距离小于干扰距离r，记作BP＝{bq1，bq2，……，bqk，k＜m}，且|bqi-c|＜ri≤k；则对BP中的每个节点bqi，计算虚拟边界节点集合V中所有虚拟边界节点与bqi相对于干扰源c的夹角，选择夹角最小的两个点vq1，vq2q1≠i，q2≠i，假设其对应BJ中的节点对为bq1，jq1，bq2，jq2，使用下式重新计算该虚拟边界节点坐标：v′q1＝α×bq1+1-α×jq12v’q2＝α×bq2+1-α×jq23其中α为调整系数，值在[0，1]之间；将v′q1和v′q2替换虚拟边界节点集合V中的原节点vq1和vq2；对BP中所有节点重复上述操作，更新集合V中的节点，得到更新后的虚拟边界节点集合V′；S4：利用新的虚拟边界节点重新拟合计算，得到新的干扰源坐标和干扰距离；S5：重复步骤S2至S4，多次迭代直至计算出最优的干扰源坐标和干扰距离。

全文数据：基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法技术领域本发明涉及无线电定位领域，特别是涉及一种基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法。背景技术无线传感器网络的本质特性使其面临严峻的安全挑战，特别是广播特性使其很容易受到无线射频信号的干扰，从而阻碍其正常的网络传输。因而准确地定位干扰源成为国内外无线传感器网络领域研究的重点。目前，国外使用的定位技术包括最典型有质心定位法CentroidLocalization，CL、权重质心定位法WeightedCentroidLocalization，WCL、虚拟力迭代定位法VirtualForceIterativeLocalization，VFIL。CL算法计算方法是认为干扰源处于被干扰区域的中心位置，通过计算干扰源所有邻居节点坐标的均值，近似求得干扰源的位置。WCL算法对CL算法做了改进，利用LQI、RSS等参数估算每个邻居节点与干扰源的距离，根据距离远近为每个节点构造对应的权重，每个节点按照权重的不同分别对估算的干扰源位置有不同的贡献度。VFIL利用CL计算的质心点位置和估算的干扰半径，构造圆形干扰覆盖范围。并根据覆盖范围中被干扰节点和其他节点的位置，多次迭代调整干扰覆盖范围。国内现有定位技术有基于几何覆盖的定位算法Geometry-CoveringbasedLocalization，GCL，主要原理是计算干扰区域边缘节点的凸壳凸壳是包含所有点的凸多边形，然后计算凸壳中距离最远的两个点的距离，以两点连线中心为圆心，以直线长度为半径作圆，并根据圆的范围以及落在圆外的被干扰点，不断调整圆心和半径，最终得到精确定位的位置。现有的定位技术中，CL算法相对其他算法定位精度较低，WCL算法根据信号强度计算网络节点与干扰源的距离，对节点功能要求较复杂。VFIL算法和GCL算法在目标网络节点分布不均匀的情况下定位效果难以令人满意。因此亟需提供一种新型的干扰源定位方法来解决上述问题。发明内容本发明所要解决的技术问题是提供一种基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，能够解决传感器网络中受到单个干扰源攻击时，需要精确检测出干扰源位置的问题。为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，包括以下步骤：S1：计算传感器网络中边界节点与被干扰节点之间的距离，选择最近的点对，得出虚拟边界节点的坐标值；S2：利用所述虚拟边界节点拟合干扰范围的圆形区域，得到初步的干扰源坐标和干扰距离；S3：分析计算干扰范围与边界节点和被干扰节点之间的位置关系，调整计算得到新的虚拟边界节点；S4：利用新的虚拟边界节点重新拟合计算，得到新的干扰源坐标和干扰距离；S5：重复步骤S2至S4，多次迭代直至计算出最优的干扰源坐标和干扰距离。在本发明一个较佳实施例中，步骤S1的具体计算过程包括：S1.1：计算边界节点集B中每个点与被干扰节点集J中每个点的距离，找出每个边界节点bj最近的干扰节点jki，组成节点对集合BJ＝{b1，jk1,b2，jk2,…bm,jkm}；S1.2：计算虚拟边界节点坐标值，计算公式如下：v1＝b1+jk12，v2＝b2+jk22,······，vm＝bm+jkm21得到虚拟边界节点集合V＝{v1,v2,···,vm}。在本发明一个较佳实施例中，在步骤S2与S4中，采用最小二乘法进行拟合计算。在本发明一个较佳实施例中，在步骤S3中，分析计算干扰范围与被干扰节点之间位置关系的方法为：判断被干扰节点是否在干扰范围内，若不在干扰范围内，则将被干扰节点加入新的虚拟边界节点集合中；若在干扰范围内，则当所有被干扰节点在干扰范围内且所有边界节点在干扰范围外时，终止迭代计算。在本发明一个较佳实施例中，在步骤S3中，分析计算干扰范围与边界节点之间位置关系的方法为：判断边界节点是否在干扰范围内，若在干扰范围内，则选择其两侧最近两个虚拟边界节点，重新计算被选择的两个虚拟边界节点坐标，并加入新的虚拟边界节点集合中；若不在干扰范围内，则当所有被干扰节点在干扰范围内且所有边界节点在干扰范围外时，终止迭代计算。进一步的，在步骤S3中，分析计算干扰范围与边界节点之间位置关系的具体步骤包括：假设初步的干扰源坐标为c，干扰距离为r，若边界节点集B中有部分节点到干扰源c的距离小于干扰距离r，记作BP＝{bq1,bq2,……,bqk,kri≥t，则将JP中所有点加入集合V'，已经在V中的点则不重复加入。S3.2：分析计算干扰范围与边界节点3之间位置关系的方法为：判断边界节点3是否在干扰范围内，若在干扰范围内，则选择其两侧最近两个虚拟边界节点6，重新计算被选择的两个虚拟边界节点坐标，并加入新的虚拟边界节点集合中；若不在干扰范围内，则当所有被干扰节点2在干扰范围内且所有边界节点3在干扰范围外时，终止迭代计算。具体步骤包括：假设初步的干扰源坐标为c，干扰距离为r，若边界节点集B中有部分节点到干扰源c的距离小于干扰距离r，记作BP＝{bq1,bq2,……,bqk,km}，且|bqi–c|ri≤k；则对BP中的每个节点bqi，计算虚拟边界节点集合V中所有虚拟边界节点与bqi相对于干扰源c的夹角，选择夹角最小的两个点vq1，vq2q1≠i,q2≠i，假设其对应BJ中的节点对为bq1，jq1,bq2，jq2，使用下式重新计算该虚拟节点7坐标：v'q1＝α×bq1+1-α×jq12v’q2＝α×bq2+1-α×jq23其中α为调整系数，值在[0,1]之间；将v'q1和v'q2替换虚拟边界节点集合V中的原节点vq1和vq2；对BP中所有节点重复上述操作，更新集合V中的节点，得到更新后的虚拟边界节点集合V'，如图4所示。S4：利用新的虚拟边界节点集合V'重新拟合计算，得到新的干扰源坐标和干扰距离；优选的，采用最小二乘法拟合干扰范围的圆形区域，得到新的干扰边界8，其圆心为干扰源坐标c'，半径为干扰距离r'，如图5所示。S5：重复步骤S2至S4进行多次迭代直至计算出最优的干扰源坐标和干扰距离。当满足下两个条件之一时停止运行：①边界节点集B中所有节点不在干扰范围内，且被干扰节点集J中所有节点都在干扰范围内；②如果在重复的步骤中出现误差，使得多次计算后节点集B中仍有节点无法落在干扰范围内，则调整次数达到事先设定最大的阈值maxN后不再计算，计算结果保留现有的误差。优选的，maxN的值一般设为10。最终的c和r就是干扰源坐标和干扰半径。本发明提供一种新型的干扰源定位技术，方法步骤简单、易实现，定位精度高，解决了传感器网络中受到单个干扰源攻击时，需要精确检测出干扰源位置的问题。针对被干扰的传感器网络节点，利用干扰区域周围的边界节点和干扰区域中间的被干扰节点构造一组虚拟的边界节点，将这些节点作为临时干扰边界，利用最小二乘法拟合的方式计算圆心和半径作为干扰范围；根据干扰范围覆盖的情况，将干扰范围向靠近实际干扰区域的方向进行修正，构造新的虚拟节点以重新拟合，得到新的圆心和范围，多次迭代得到的最终的圆心位置，就是定位得到的干扰源节点坐标。以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

权利要求：1.一种基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，包括以下步骤：S1：计算传感器网络中边界节点与被干扰节点之间的距离，选择最近的点对，得出虚拟边界节点的坐标值；S2：利用所述虚拟边界节点拟合干扰范围的圆形区域，得到初步的干扰源坐标和干扰距离；S3：分析计算干扰范围与边界节点和被干扰节点之间的位置关系，调整计算得到新的虚拟边界节点；S4：利用新的虚拟边界节点重新拟合计算，得到新的干扰源坐标和干扰距离；S5：重复步骤S2至S4，多次迭代直至计算出最优的干扰源坐标和干扰距离。2.根据权利要求1所述的基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，其特征在于，步骤S1的具体计算过程包括：S1.1：计算边界节点集B中每个点与被干扰节点集J中每个点的距离，找出每个边界节点bj最近的干扰节点jki，组成节点对集合BJ＝{b1，jk1,b2，jk2,…bm,jkm}；S1.2：计算虚拟边界节点坐标值，计算公式如下：v1＝b1+jk12，v2＝b2+jk22,······，vm＝bm+jkm21得到虚拟边界节点集合V＝{v1,v2,···,vm}。3.根据权利要求1所述的基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，其特征在于，在步骤S2与S4中，采用最小二乘法进行拟合计算。4.根据权利要求1所述的基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，其特征在于，在步骤S3中，分析计算干扰范围与被干扰节点之间位置关系的方法为：判断被干扰节点是否在干扰范围内，若不在干扰范围内，则将被干扰节点加入新的虚拟边界节点集合中；若在干扰范围内，则当所有被干扰节点在干扰范围内且所有边界节点在干扰范围外时，终止迭代计算。5.根据权利要求1所述的基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，其特征在于，在步骤S3中，分析计算干扰范围与边界节点之间位置关系的方法为：判断边界节点是否在干扰范围内，若在干扰范围内，则选择其两侧最近两个虚拟边界节点，重新计算被选择的两个虚拟边界节点坐标，并加入新的虚拟边界节点集合中；若不在干扰范围内，则当所有被干扰节点在干扰范围内且所有边界节点在干扰范围外时，终止迭代计算。6.根据权利要求5所述的基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，其特征在于，在步骤S3中，分析计算干扰范围与边界节点之间位置关系的具体步骤包括：假设初步的干扰源坐标为c，干扰距离为r，若边界节点集B中有部分节点到干扰源c的距离小于干扰距离r，记作BP＝{bq1,bq2,……,bqk,km}，且|bqi–c|ri≤k；则对BP中的每个节点bqi，计算虚拟边界节点集合V中所有虚拟边界节点与bqi相对于干扰源c的夹角，选择夹角最小的两个点vq1，vq2q1≠i,q2≠i，假设其对应BJ中的节点对为bq1，jq1,bq2，jq2，使用下式重新计算该虚拟节点坐标：v'q1＝α×bq1+1-α×jq12v’q2＝α×bq2+1-α×jq23其中α为调整系数，值在[0,1]之间；将v'q1和v'q2替换虚拟边界节点集合V中的原节点vq1和vq2；对BP中所有节点重复上述操作，更新集合V中的节点，得到更新后的虚拟边界节点集合V'。7.根据权利要求1所述的基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，其特征在于，在步骤S5中，迭代终止的条件为：1所有被干扰节点在干扰范围内且所有边界节点在干扰范围外；或者2最大计算次数大于预先设定的最大阈值maxN，maxN＝10。

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