一种车联网干扰源定位方法技术

技术编号:14755082 阅读:302 留言:0更新日期:2017-03-02 13:09
本发明专利技术公开一种车联网干扰源定位方法,包括如下步骤:(10)干扰源方向拟合:各节点选择移动轨迹,监测干扰信号,通过拟合确定干扰源方向;(20)拟合信息收集:本节点与邻居节点之间进行报文交互,收集邻居节点拟合的干扰源方向;(30)干扰源位置估计:本节点根据自身拟合的干扰源方向以及邻居节点拟合的干扰源方向,估计干扰源所在位置。本发明专利技术的干扰源位置估计方法,测量开销小、计算复杂度低、定位精度高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于网络数据通信
,特别是一种车联网干扰源定位方法
技术介绍
车联网是车辆间以自组织和自管理方式构建的无线自组织网络,用以实现车辆移动条件下的数据监测、融合、分发和共享,是构建智能交通系统、智慧城市的重要基础。但是,车联网的无线信道的开放共享特性使其容易遭受多种干扰攻击的影响。因此,快速高效确定干扰源的位置,对于车联网的抗干扰机制设计与实施具有重要意义。车联网干扰源定位是指被干扰车辆通过主动测量和被动监听,得到关于干扰源传输的观察结果,并利用无线信道传播特性和干扰区域几何知识,协作推断出干扰源所在位置的过程。针对静态多跳无线网络的干扰源定位算法可以分为两类。第一类是基于测距的方法。在此类方法中,被干扰节点通过特定传播模型,将干扰源定位问题转化为特定形式的方程组,然后求解得到干扰源位置。这一类典型算法包括最小平方定位、干扰信号强度测量等。此类算法的主要问题在于其测量过程极易受到各种环境因素和测量错误的影响,从而产生较大偏差。此外,其假定的传播模型将严重影响估计结果。在复杂的传播环境中,这类算法精度很低。特别地,对于动态变化的车联网环境,很难确定固定的传播模型,测距类方法的精度进一步降低。第二类是非测距方法。这类方法利用干扰区域的几何知识,计算得到干扰源所在位置,典型算法包括质心定位、凸壳定位和虚拟力迭代定位等。这类算法需要收集所有被干扰节点的测量信息,收敛时间很长,且信息收集过程本身也极易受到干扰攻击的影响。此外,这类算法通常假定干扰区域形状呈圆形或椭圆形。但是,现实环境中干扰区域的形状往往是不规则的。由于车联网中的节点是不断移动的,上述针对静态多跳无线网络的干扰源定位算法应用于车联网中需要复杂的信息收集和计算过程,测量开销大,计算复杂度高,而且定位精度低。现有技术中未见关于车联网环境下的干扰源定位方法的报道。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种车联网干扰源定位方法,测量开销小、计算复杂度低、定位精度高。实现本专利技术目的的技术解决方案为:一种车联网干扰源定位方法,包括如下步骤:(10)干扰源方向拟合:各节点选择移动轨迹,监测干扰信号,通过拟合确定干扰源方向;(20)拟合信息收集:本节点与邻居节点之间进行报文交互,收集邻居节点拟合的干扰源方向;(30)干扰源位置估计:本节点根据自身拟合的干扰源方向以及邻居节点拟合的干扰源方向,估计干扰源所在位置。本专利技术与现有技术相比,其显著优点为:1.测量开销小,计算复杂性低。本专利技术提出的干扰源定位方法无需复杂的通信交互和信号处理,也无需复杂的方程求解,仅需依赖廉价无线设备所具有的接收信号强度监测功能进行干扰源信号强度监测和简单的线性拟合计算,测量、处理和计算开销很低,便于在普通车辆配备的无线设备上实现。2.定位精度高。本专利技术提出使用线性拟合方法估计干扰源方向并通过对于多个拟合方向的交点的质心计算得到干扰源所在位置,可以消除单条拟合直线的不准确性带来的误差,提高定位的准确性。下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细描述。附图说明图1是本专利技术车联网干扰源定位方法的主流程图。图2是图1中干扰源方向拟合步骤的流程图。图3是图1中拟合信息收集步骤的流程图。图4是图1中干扰源位置估计步骤的流程图。图5是存在干扰源的车联网场景示例图。图6是节点A拟合得到的干扰源方向。图7是干扰源定位结果。具体实施方式如图1所示,本专利技术一种车联网干扰源定位方法,其特征在于,包括如下步骤:(10)干扰源方向拟合:各节点选择移动轨迹,监测干扰信号,通过拟合确定干扰源方向;如图2所示,所述(10)干扰源方向拟合步骤包括:(11)初始化:设置移动次数k=1,设置移动轨迹圆心(x,y)为节点当前位置(x0,y0),即(x,y)=(x0,y0),设置初始移动轨迹半径为r米,其中,初始移动轨迹半径r取50~100米中的整数;例如,设置初始移动轨迹半径为r=50米。(12)移动轨迹计算:移动轨迹圆心(x,y)和移动轨迹半径r确定了一个圆形的移动轨迹,在此圆上取一个随机坐标为初始移动位置(x1,y1),从(x1,y1)开始以圆心角步进为q°计算得到360/q个圆上的坐标点(x1,y1),(x2,y2),…,(x360/q,y360/q),其中,步进q设置为1~5中的整数;例如,设置步进q为1,计算得到360个圆上的坐标点(x1,y1),(x2,y2),…,(x360,y360)。(13)干扰信号移动监测:依次移动到(x1,y1),(x2,y2),…,(x360/q,y360/q),并记录每个坐标点处的接收信号强度(R1,R2,…,R360/q);(14)质心计算:从(R1,R2,…,R360/q)中选择接收信号强度最大的n个值,得到这n个值对应的n个坐标点K,计算这n个坐标点的质心为(xk,yk),其中其中,n设置为10~20中的整数;(15)移动次数判别:判断移动次数k是否小于阈值l,如是,则设置移动轨迹圆心(x,y)=(xk,yk),设置移动半径r=r/2,设置k=k+1,返回(12)移动轨迹计算步骤,其中,阈值l设置为4~8中的整数;例如,设置阈值l为5。(16)方向拟合:根据计算得到的l个质心坐标(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)、……、(xl,yl),通过基于最小二乘估计的线性拟合方法,得到干扰源方向所在的一条直线y=ax+b,其中,a、b的计算公式如下:式中,(20)拟合信息收集:本节点与邻居节点之间进行报文交互,收集邻居节点拟合的干扰源方向;如图3所示,所述(20)拟合信息收集步骤包括:(21)拟合方向信息请求:本节点向邻居节点发送报文,请求得到邻居节点拟合的干扰源方向;例如,本节点与邻居节点之间通过交互FIT_INFO_REQUEST和FIT_INFO_REPLY报文,获得彼此拟合得到的干扰源方向信息;当邻居节点收到FIT_INFO_REQUEST报文时,邻居节点将自身拟合得到的干扰源方向信息放入FIT_INFO_REPLY报文,回复本节点。(22)等待并收集拟合信息:在设定等待时间t内,本节点接收邻居节点回复的报文,从中获取邻居节点拟合的干扰源方向;其中,设定的等待时间t为1~3分钟;例如,设定等待时间为2分钟。(23)达到要求信息数量判别:在设定的等待时间结束后,本节点判断收集到的邻居节点拟合的干扰源方向是否大于等于2条,如否,返回(21)拟合方向信息请求步骤;(24)拟合信息收集结束:结束拟合信息收集过程。(30)干扰源位置估计:本节点根据自身拟合的干扰源方向以及邻居节点拟合的干扰源方向,估计干扰源所在位置。如图4所示,所述(30)干扰源位置估计步骤包括:(31)联立方程组:将本节点自身拟合的干扰源方向与m-1个邻居节点拟合的干扰源方向共m个拟合方程,联立为个方程组其中,y=aix+bi表示第i个邻居节点拟合得到的干扰源方向的方程;(32)解方程组:解每个方程组,得到个坐标点(x12,y12)、(x13,y13)、…、(x(m-1)m,y(m-1)m),其中,(xij,yij)表示方程组的解;(33)质心计算:计算个坐标点的质心(xe,ye):将(xe,ye)作为干扰源的估计位置。图5是存在一个干扰源的车联网场景示例图本文档来自技高网
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一种车联网干扰源定位方法

【技术保护点】
一种车联网干扰源定位方法,其特征在于,包括如下步骤:(10)干扰源方向拟合:各节点选择移动轨迹,监测干扰信号,通过拟合确定干扰源方向;(20)拟合信息收集:本节点与邻居节点之间进行报文交互,收集邻居节点拟合的干扰源方向;(30)干扰源位置估计:本节点根据自身拟合的干扰源方向以及邻居节点拟合的干扰源方向,估计干扰源所在位置。

【技术特征摘要】
1.一种车联网干扰源定位方法,其特征在于,包括如下步骤:(10)干扰源方向拟合:各节点选择移动轨迹,监测干扰信号,通过拟合确定干扰源方向;(20)拟合信息收集:本节点与邻居节点之间进行报文交互,收集邻居节点拟合的干扰源方向;(30)干扰源位置估计:本节点根据自身拟合的干扰源方向以及邻居节点拟合的干扰源方向,估计干扰源所在位置。2.根据权利要求1所述的干扰源定位方法,其特征在于,所述(10)干扰源方向拟合步骤包括:(11)初始化:设置移动次数k=1,设置移动轨迹圆心(x,y)为节点当前位置(x0,y0),即(x,y)=(x0,y0),设置初始移动轨迹半径为r米,其中,初始移动轨迹半径r取50~100米中的整数;(12)移动轨迹计算:移动轨迹圆心(x,y)和移动轨迹半径r确定了一个圆形的移动轨迹,在此圆上取一个随机坐标为初始移动位置(x1,y1),从(x1,y1)开始以圆心角步进为q°计算得到360/q个圆上的坐标点(x1,y1),(x2,y2),…,(x360/q,y360/q),其中,步进q设置为1~5中的整数;(13)干扰信号移动监测:依次移动到(x1,y1),(x2,y2),…,(x360/q,y360/q),并记录每个坐标点处的接收信号强度(R1,R2,…,R360/q);(14)质心计算:从(R1,R2,…,R360/q)中选择接收信号强度最大的n个值,得到这n个值对应的n个坐标点计算这n个坐标点的质心为(xk,yk),其中xk=Σinxik/n,]]>yk=Σinyik/n,]]>其中,n设置为10~20中的整数;(15)移动次数判别:判断移动次数k是否小于阈值l,如是,则设置移动轨迹圆心(x,y)=(xk,yk),设置移动半径r=r/2,设置k=k+1,返回(12)移动轨迹计算步骤,其中,阈值l设置为4~8中的整数;(16)方向拟合:根据计算得到的l个质心坐标(x1,y1)、(x...

【专利技术属性】
技术研发人员:魏祥麟王统祥范建华胡飞孙钦胡永扬李冉
申请(专利权)人:中央军委装备发展部第六十三研究所
类型:发明
国别省市:江苏;32

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