一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，通过建立Voronoi图计算出虚拟锚节点坐标，对重叠区域建立序列等级，缩小未知节点可能存在区域，将最终确定的区域质心作为节点的估计坐标；具体步骤：建立关于锚节点的Voronoi图；进行模拟三角形内点测试，降低Out-To-In和In-To-Out的发生概率；筛选合理三角形，通过网格扫描法确定重叠区域，对该区域进行空间划分，建立序列等级，计算各子区域的序列等级和未知节点的序列等级的相似度；将契合度最高的子区域质心作为未知节点的估计坐标。本发明专利技术在不增加任何硬件成本及通信开销的前提下，具有更高的定位覆概率及更小的定位误差和更稳定的定位结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信网络
，涉及一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法。
技术介绍
无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)中，传感器节点感知、采集所需信息，并把这些信息传输给网络处理，在未来万物互联的世界中，物体间的相对位置关系是实现物联网的基础，没有结合位置信息的传感数据毫无意义，定位问题已成为物联网中的热点问题。APIT算法(approximationoftheperfectPITtest)是无线定位中广泛使用的基本算法，该算法通过交换邻居节点信息这种方式来模拟节点的运动过程，若未知节点的邻居节点同时远离或接近ABC这三个顶点，则判断未知节点在三角形外部，否则，未知节点在三角形内部，以便得到各三角形的重叠区域，通过求其质心完成定位。在实际应用中，由于受到硬件条件，环境限制以及传播模型的合理性等各种因素的影响，测的或估计的定位结果经常会存在一定误差，在实际操作的过程中所引起的问题及非视距(NLOS)所引起的误差也会对定位结果产生较大影响，偏离了真实值的数据将会带来更高的定位误差。在测距误差对APIT定位算法影响方面，主要集中于3个方面：一方面是锚节点稀疏时，不能组成三角形，或组成的三角形个数较少，最终确定的重叠区域较大，导致定位精度不高；另一方面，由于边缘效应的存在会导致在三角形边附近的节点存在Out-To-In和In-To-Out这两种错误；最后一方面，使用网格扫描法后直接使用质心定位都会带来定位精度不高的结果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术存在的缺陷，提供一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，通过建立Voronoi图计算出虚拟锚节点坐标，对重叠区域建立序列等级，缩小未知节点可能存在区域，将最终确定的区域质心作为节点的估计坐标。其具体技术方案为：一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，包括以下步骤：步骤a，建立关于锚节点的Voronoi图；进行模拟三角形内点测试(APIT)，降低Out-To-In和In-To-Out的发生概率；步骤b，筛选合理三角形，通过网格扫描法确定重叠区域，对该区域进行空间划分，建立序列等级，计算各子区域的序列等级和未知节点的序列等级的相似度；步骤c，将契合度最高的子区域质心作为未知节点的估计坐标。进一步，所述步骤a的过程为：步骤a1，各锚节点通过Voronoi函数建立Voronoi图，遍历所有交点，除去限制范围外的交点坐标；步骤a2，剩余交点坐标若在锚节点的一跳范围内，则其位置信息作为虚拟锚节点坐标随锚节点广播；步骤a3，从未知节点一跳范围内的n个锚节点中任取3个组成三角形，比较未知节点M与三个锚节点的边长(即信号强度，信号强度越强则距离越近，反之越远)MA，MB，MC，选取其中较短的两条，其顶点组成三角形，选取的两条边分别为MA，MB，M向AB做垂线，垂足为H，比较MC和MH的长短，若MC＞HC，则M在ΔABC外部，否则M在ΔABC内部。进一步，所述步骤b的过程为：步骤b1，本专利技术认为有两种冗余三角形应剔除，第一种为同时存在两个小于30°角的三角形，设ΔABC三边分别为a，b，c，三个角分别为α，β，δ，则若其中存在任意两个值≥√3/2；第二种三角形为ΔABC的子三角形，上述两种三角形应剔除；步骤b2，未知节点对每一组锚节点三角形进行一次PIT测试。网格中的数字代表未知节点可能存在的最大区域。每个网格的初始值是0，若果测试结果表明未知节点在三角形内部，则三角形内的网格数值加1，若果测试结果表明未知节点在三角形外部，则三角形内的网格数值减1，之后计算三角形内所有网格的数值，最大数值所在区域即三角形重叠区域；步骤b3，在未知节点的一跳范围内取任意两个锚节点做垂直平分线，将三角形重叠区域划分为多个子区域S1，S2，…Si，计算各子区域质心，根据各质心相对于各锚节点的远近建立序列等级，以锚节点AB为例，在AB中垂线左侧的任意一个位置到A的距离都比到B的距离近，因此在区域内关于A，B的序列等级为按此规则建立各子区域质心关于邻居锚节点的序列等级，同时建立未知节点关于各锚节点的序列等级；步骤b4，计算子区域1关于锚节点的序列等级与未知节点关于锚节点的序列等级的相似度，设两个字符串为S，T，S＝s1s2…sn，T＝t1t2…tn，建立S与T的(n+1)*(n+1)阶的匹配关系矩阵LD，LD(n+1)*(n+1)＝{dij本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a，建立关于锚节点的Voronoi图；进行模拟三角形内点测试(APIT)，降低Out‑To‑In和In‑To‑Out的发生概率；步骤b，筛选合理三角形，通过网格扫描法确定重叠区域，对该区域进行空间划分，建立序列等级，计算各子区域的序列等级和未知节点的序列等级的相似度；步骤c，将契合度最高的子区域质心作为未知节点的估计坐标。

【技术特征摘要】
1.一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a，建立关于锚节点的Voronoi图；进行模拟三角形内点测试(APIT)，降低Out-To-
In和In-To-Out的发生概率；
步骤b，筛选合理三角形，通过网格扫描法确定重叠区域，对该区域进行空间划分，建立
序列等级，计算各子区域的序列等级和未知节点的序列等级的相似度；
步骤c，将契合度最高的子区域质心作为未知节点的估计坐标。
2.根据权利要求1所述的基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，其特征在于，所述
步骤a的过程为：
步骤a1，各锚节点通过Voronoi函数建立Voronoi图，遍历所有交点，除去限制范围外的
交点坐标；
步骤a2，剩余交点坐标若在锚节点的一跳范围内，则其位置信息作为虚拟锚节点坐标
随锚节点广播；
步骤a3，从未知节点一跳范围内的n个锚节点中任取3个组成三角形，比较未知节点M与
三个锚节点的边长MA，MB，MC，选取其中较短的两条，其顶点组成三角形，选取的两条边分别
为MA，MB，M向AB做垂线，垂足为H，比较MC和MH的长短，若MC＞HC，则M在ΔABC外部，否则M在
ΔABC内部。
3.根据权利要求1所述的基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，其特征在于，所述
步骤b的过程为：
步骤b1，本发明认为有两种...

【专利技术属性】
技术研发人员：全薇，王一然，钱志鸿，李华亮，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22