基于rss的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于RSS的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，以實現(xiàn)在保證定位精度的前提下拓寬應(yīng)用領(lǐng)域。本發(fā)明將定位分為兩個階段：粗定位階段和精定位階段；在粗定位階段運用壓縮感知技術(shù)，盡可能采集更少量的數(shù)據(jù)，重構(gòu)出目標可能的存在范圍；在精定位階段，根據(jù)粗定位階段獲得的目標定位區(qū)域，利用多邊測量技術(shù)，對定位目標進行精確定位。本發(fā)明方法能夠克服未知目標只能在網(wǎng)格中心定位的局限性，擴大了壓縮感知定位方法的應(yīng)用領(lǐng)域，降低復(fù)雜度。
【專利說明】基于RSS的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種無線傳感器定位方法，屬于無線通信技術(shù)、傳感器技術(shù)和分布式計算的特殊自組織網(wǎng)絡(luò)【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來隨著無線網(wǎng)絡(luò)的普及和普適計算的高速發(fā)展，無線定位技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療，教育，公共安全和軍事等領(lǐng)域得到發(fā)展。作為一種融合了無線通信技術(shù)、傳感器技術(shù)和分布式計算的特殊自組織網(wǎng)絡(luò)，無線傳感器定位系統(tǒng)可以部署在危險區(qū)域，長期地、協(xié)作地實時監(jiān)測、且定位數(shù)據(jù)處理方便，因此，基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)的研究已經(jīng)發(fā)展起來了。
[0003]利用接收信號強度(RSS)參數(shù)進行定位只需無線收發(fā)器。無需任何額外的硬件輔助，實現(xiàn)簡單，應(yīng)用成本低。隨著測量理論的發(fā)展，壓縮測量稀疏信號重構(gòu)已廣泛應(yīng)用于無線傳感網(wǎng)絡(luò)目標定位.由于壓縮感知技術(shù)只需要采集少量目標狀態(tài)信息，就能夠恢復(fù)出原信號。所以國內(nèi)外已經(jīng)開展了上述的研究工作。
[0004]Feng C等人用壓縮感知的方法研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)目標定位問題，[Feng C，ValaeeS，Tan Z.Multiple target localization using compressive sensing[C]//GlobalTelecommunications Conference, 2009.GL0BEC0M2009.1EEE.1EEE, 2009:1-6.],文中把傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標定位問題轉(zhuǎn)換為K個理想的稀疏度為I的N維向量的重構(gòu)問題，該方法只能應(yīng)用于目標位置在網(wǎng)格中心的情況，并沒有考慮目標在網(wǎng)格的其他位置。何風行等人采用壓縮感知方法使通信開銷從MXK減少到M，(M是傳感節(jié)點，K是目標個數(shù))，并對于目標不在網(wǎng)格中心的情況提出了采用迭代回溯的壓縮感知算法，部分提高了定位精度，[何風行，余志軍，劉海濤.基于壓縮感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標定位算法[J].電子與信息學(xué)報，2012，32 (3): 716-721.]，但是該算法計算量較大，不適合實時定位系統(tǒng)，而且系統(tǒng)性能受噪聲影響明顯，當目標位置靠近傳感器節(jié)點時，定位不準確。在另一篇文獻[何風行，余志軍，呂政，劉海濤?；赗SS的WSN多目標定位壓縮感知算法優(yōu)化[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2012，32 (I): 24-28.]，何風行等人采用殘差最優(yōu)匹配的方法對壓縮感知重構(gòu)算法進行改進，提出了根據(jù)重構(gòu)結(jié)果判斷定位是否成功的算法框架，給出了一種降低系統(tǒng)通信開銷的工作方式。但是在噪聲干擾下，定位誤差仍然比較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述問題，本發(fā)明運用接收信號強度參數(shù)，將壓縮感知技術(shù)和多邊測量定位技術(shù)相結(jié)合，提供了一種基于RSS的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，該方法的主要思想是將定位分為兩個階段:粗定位階段和精定位階段；在粗定位階段運用壓縮感知技術(shù)，盡可能采集更少量的數(shù)據(jù)，重構(gòu)出目標可能的存在范圍；在精定位階段，根據(jù)粗定位階段獲得的目標定位區(qū)域，利用多邊測量技術(shù)，對定位目標進行精確定位。本發(fā)明技術(shù)方案的步驟如下:
[0006]設(shè)定M是傳感器個數(shù)，N是網(wǎng)格個數(shù)，K是稀疏度，Φ是測量矩陣，Y是測量值，X是重構(gòu)向量，Xn是X向量中的分量。
[0007]( I)壓縮感知-粗定位階段:
[0008]將基于網(wǎng)格的目標信號定位問題轉(zhuǎn)化為壓縮感知問題，運用壓縮感知方法對目標信號進行定位，求得重構(gòu)向量X ；
[0009](2)選取X中最大分量，與網(wǎng)格內(nèi)存在目標的閾值δ做比較，如果最大分量大于該閾值δ，則目標信號處于網(wǎng)格中心，轉(zhuǎn)至步驟(5);否則目標信號不在網(wǎng)格中心，繼續(xù)下一
I K
少；
[0010]本發(fā)明對單一目標進行定位，當xN是X向量中最大分量時，表示第N個網(wǎng)格內(nèi)存在目標，并且當xN等于I時，表示目標在第N個網(wǎng)格的中心。
[0011]在有噪聲干擾的情況下，當?shù)贜個網(wǎng)格內(nèi)存在目標時，恢復(fù)出的信號X中，χΝ分量的實際值要小于理論值。
[0012]在不同分貝噪聲干擾的情況下，當?shù)贜個網(wǎng)格中心存在目標時，重構(gòu)出的χΝ分量值的大小也不同。
[0013]噪聲干擾越大，對應(yīng)第N個網(wǎng)格中心存在目標的閾值就越小。
[0014]所以在有噪聲干擾的情況下，重構(gòu)出的X值中，最大分量值如果大于或等于對應(yīng)噪聲下網(wǎng)格內(nèi)存在目標的閾值，就表示該目標位于網(wǎng)格中心，否則目標位于網(wǎng)格其他位置。
[0015](3)本發(fā)明每隔2個網(wǎng)格布設(shè)一個傳感器，計算出目標信號所在的范圍，利用基站選擇策略選取接收到目標信號最強的4個傳感器節(jié)點；
[0016](4)多邊測量-精定位階段:
[0017]將步驟(3)中的傳感器節(jié)點作為錨節(jié)點，把對目標信號的搜索范圍由粗定位得到的一個網(wǎng)格擴展到與鄰近的三個小網(wǎng)格共同組成的大網(wǎng)格中，采用幾何算法中的多邊測量對目標信號進行重新定位；
[0018](5)輸出目標信號定位結(jié)果。
[0019]本發(fā)明中，網(wǎng)格內(nèi)存在目標的閾值的設(shè)置方法為:將目標信號置于不同位置的網(wǎng)格中心，計算重構(gòu)向量X中所對應(yīng)網(wǎng)格的數(shù)值；重復(fù)500次蒙特卡洛實驗，通過求均值得到在不同信噪比下的閾值。
[0020]本發(fā)明技術(shù)方案的應(yīng)用能夠得到如下技術(shù)效果:
[0021]1.本發(fā)明克服了未知目標只能在網(wǎng)格中心定位的局限性，擴大了壓縮感知定位方法的應(yīng)用領(lǐng)域；
[0022]2.本發(fā)明與傳統(tǒng)壓縮感知方法相比，降低了重構(gòu)誤差對定位準確度的影響，當目標存在于網(wǎng)格邊界附近，由于重構(gòu)誤差的影響，傳統(tǒng)壓縮感知方法可能把目標定位在相鄰網(wǎng)格，而本發(fā)明利用第二階段的精定位可以修正上述錯誤，重新定位出目標位置，有助于獲得更好的定位結(jié)果；
[0023]3.本發(fā)明采用了多邊測量技術(shù)提純定位結(jié)果，無需復(fù)雜的迭代運算，所以算法的實時性得到了提高；
[0024]4.本發(fā)明采取了基站選擇策略，選取距離目標最近的錨節(jié)點進行定位。降低了多邊測量受距離越長噪聲對定位精度干擾越大的缺點；
[0025]5.本發(fā)明無需進行多次重構(gòu)，很大程度上降低了時間復(fù)雜度?！緦＠綀D】

【附圖說明】
[0026]圖1是多邊測量方法示意圖。
[0027]圖2是本發(fā)明的詳細流程圖。
[0028]圖3是20分貝噪聲條件下，目標定位效果圖。
[0029]圖4是本發(fā)明方法在不同噪聲下的定位誤差分析圖。
[0030]圖5是 不同方法的定位誤差對比圖。
【具體實施方式】
[0031]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步詳細說明。
[0032]多邊測量方法如圖1所示。
[0033]如圖2所示，本發(fā)明流程如下:
[0034]壓縮感知-粗定位階段:粗定位采用壓縮感知技術(shù)。設(shè)定M是傳感器個數(shù)，N是網(wǎng)格個數(shù)，K是稀疏度。
[0035]首先利用變換空間描述信號，再通過特定波形直接采集得到少數(shù)線性觀測數(shù)據(jù)，當N維信號X在變換基上的變換系數(shù)是k稀疏的，如果采樣數(shù)目M滿足:
[0036]M=O (k log(N/k) ) M<<N (I)
[0037]則可以通過解一個優(yōu)化問題從壓縮觀測的數(shù)據(jù)中恢復(fù)原始信號。
[0038]由于對單個目標進行定位，所以，N維向量X是稀疏度為I的稀疏向量。通過傳感器接收到每個目標信號強度之和采集到測量值Y，用傳感器接收到目標在每個網(wǎng)格中心的信號強度構(gòu)造出測量矩陣φ。已知M維測量值Y和MXN維的測量矩陣Φ恢復(fù)出N維未知信號X，其中M〈〈N。
[0039]Ymxi = ΦΜΧΝΧΝΧ1 (2)
[0040]Y也可以看作信號X在測量矩陣Φ下的線性投影。該定位階段需要解決的問題是由測量結(jié)果Y重構(gòu)信號X。但是由于X的維數(shù)遠大于Y的維數(shù)，所以上式是一個欠定方程組的求解，只有當信號X稀疏時，并且φ滿足約束等距離性條件時，信號X可以由測量值Y通過I1范數(shù)最小的最優(yōu)化方法求解:
[0041 ] Xeat = argmin | X | | s.t.Y = ΦΧ (3)
[0042]約束等距離性條件是信號能夠精確重構(gòu)的充分非必要條件，X是稀疏度為K等于I的N維向量，對X進行M次隨機測量，如果滿足式(4)，則可以由式(3)以壓倒性的概率精確重構(gòu)X。
[0043]M ^ CKy 2(Φ, I ).IgN (4)
[0044]式(4)中，C為正常數(shù)，μ (Φ，I)是測量矩陣Φ與單位矩陣I的互相關(guān)系數(shù)。即:
[0045]
【權(quán)利要求】
1.一種基于RSS的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，其特征在于，包括如下步驟: (1)粗定位階段: 將基于網(wǎng)格的目標信號定位問題轉(zhuǎn)化為壓縮感知問題，運用壓縮感知方法對目標信號進行定位，求得重構(gòu)向量X ; (2)選取X中最大分量，與網(wǎng)格內(nèi)存在目標的閾值做比較，如果所述最大分量大于該閾值，則目標信號處于網(wǎng)格中心，轉(zhuǎn)至步驟(5);否則目標信號不在網(wǎng)格中心，繼續(xù)下一步； (3)計算出目標信號所在的范圍，利用基站選擇策略選取接收到目標信號最強的3個或4個傳感器節(jié)點； (4)精定位階段: 將步驟(3)中的傳感器節(jié)點作為錨節(jié)點，把對目標信號的搜索范圍由粗定位得到的一個網(wǎng)格擴展到與鄰近的三個小網(wǎng)格共同組成的大網(wǎng)格中，采用幾何算法中的多邊測量對目標信號進行重新定位； (5)輸出目標信號定位結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是所述網(wǎng)格內(nèi)存在目標的閾值的設(shè)置方法為:將目標信號置于不同位置的網(wǎng)格中心，計算重構(gòu)向量X中所對應(yīng)網(wǎng)格的數(shù)值；重復(fù)500次蒙特卡洛實驗，通過求均值得到在不同信噪比下的閾值。
【文檔編號】G01S5/00GK103945529SQ201410151763
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月15日
【發(fā)明者】顏俊, 曹楊芹, 吳曉富, 朱衛(wèi)平 申請人:南京郵電大學(xué)