基于RSS-AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于RSS‑AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法，其建立参考坐标系，并布置多个锚节点的坐标位置；建立锚节点接收测量信号后获得的RSS测量值和AoA测量值各自的测量模型；对两个测量模型做近似变形；运用极化恒等式，将AoA测量值对应的近似变形表达式转化为范数形式，进一步得到等价式；根据RSS测量值对应的近似变形表达式、AoA测量值对应的等价式和引入的权值，采用加权最小二乘方法，得到非凸定位问题；引入松弛变量和辅助变量得到非凸约束优化问题；采用二阶锥松弛方法得到二阶锥规划问题；采用内点法对二阶锥规划问题进行求解得到目标源的全局最优解；优点是充分利用了接收信号强度和到达角度两种测量信息，定位精度高。

【技术实现步骤摘要】
基于RSS-AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法
本专利技术涉及一种目标定位方法，尤其是涉及一种基于RSS-AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法。
技术介绍
无线传感器网络(WSNs)定位技术已受到各领域的广泛应用，包括数据采集、污染监测、近海勘探、防灾、目标跟踪和辅助导航等。在无线传感器网络中，定位的基本思想就是根据一些位置已知的传感器来确定位置未知的目标源的位置。无线传感器网络中的定位通常通过接收到的噪声测量值来确定目标源的位置。一般使用的噪声测量方式有：到达时间(ToA)、到达时间差(TDoA)、到达角度(AoA)和接收信号强度(RSS)。这四种噪声测量方式各自有优缺点，因此单独使用一种噪声测量方式实现的定位效果总是不太理想。最近出现了混合两种及以上的测量信息进行目标定位的方法，使用更多的有效性测量信息，总会使得定位的精度更高，因此，使用两种及以上的测量信息将是精确定位的一个必然趋势。常见的有使用到达时间和到达角度两种测量信息、使用到达时间差和到达角度两种测量信息、使用接收信号强度和到达角度两种测量信息。SlavisaTomic等人在IEEETransactionsonVehicularTechnology(电气和电子工程师协会(IEEE)车辆技术会刊)中公开了3-DTargetLocalizationinWirelessSensorNetworkUsingRSSandAoAMeasurements(无线传感器网络中基于RSS和AoA测量的三维目标定位)，其直接采用了到达角度模型的近似表达，然后应用广义可行域子区间方法来实现定位，然而，通过实验发现这种方法定位的精度还不够理想，有待改善。SlavisaTomic等人在IEEEWirelessCommunicationsLetters(电气和电子工程师协会(IEEE)无线通信快报)中公开了Aclosed-formSolutionforRSS/AoATargetLocalizationbySphericalCoordinatesConversion(基于球坐标变换的RSS/AoA目标定位的一个闭式解)，其通过球坐标变换将范数转换为向量形式，再利用加权最小二乘方法来实现定位，然而，通过实验发现这种方法定位的精度还不够理想，有待改善。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于RSS-AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法，其充分利用了接收信号强度和到达角度两种测量信息，且定位精度高。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于RSS-AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：在无线传感器网络中建立一个空间直角坐标系作为参考坐标系，并设定在无线传感器网络中存在一个用于发射测量信号的目标源和M个用于接收测量信号的锚节点；然后将目标源在参考坐标系中的坐标位置记为x，将第i个锚节点在参考坐标系中的坐标位置记为si，x＝(x1,x2,x3)，si＝(si1,si2,si3)；其中，M≥3，i为正整数，1≤i≤M，x1,x2,x3对应表示x的第1个坐标分量、第2个坐标分量、第3个坐标分量，si1,si2,si3对应表示si的第1个坐标分量、第2个坐标分量、第3个坐标分量；步骤二：在无线传感器网络中目标源向第i个锚节点发射测量信号，第i个锚节点接收测量信号后获得对应的RSS测量值和AoA测量值，将获得第i个锚节点对应的RSS测量值的测量模型描述为：该模型实质上为路径损失模型；将获得第i个锚节点对应的AoA测量值的测量模型描述为：和其中，1≤i≤M，Li表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收的传输距离的路径损失，Li即为第i个锚节点对应的RSS测量值，d0表示在参考坐标系中距目标源的参考距离，L0表示d0的路径损失，γ表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收的传输距离的路径损失指数，γ的取值范围为2.2～2.8，符号“||||”为求欧几里德范数符号，ni表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的损失测量噪声，ni服从零均值的高斯分布表示ni的功率，φi表示第i个锚节点接收的测量信号的方位角，φi即为第i个锚节点对应的AoA测量值中的方位角，mi表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的方位角测量噪声，mi服从零均值的高斯分布表示mi的功率，ai表示第i个锚节点接收的测量信号的仰角，αi即为第i个锚节点对应的AoA测量值中的仰角，vi表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的仰角测量噪声，vi服从零均值的高斯分布表示vi的功率；步骤三：设定|mi|＜＜10-4、|vi|＜＜10-4，对获得第i个锚节点对应的RSS测量值的测量模型和获得第i个锚节点对应的AoA测量值的测量模型分别做近似变形，将获得第i个锚节点对应的RSS测量值的测量模型的近似变形表达式描述为：将获得第i个锚节点对应的AoA测量值的测量模型的近似变形表达式描述为：ci·(x-si)≈0和ki·(x-si)≈||x-si||cos(αi)，ci＝[-sin(φi),cos(φi),0],ki＝[0,0,1]；其中，符号“||”为取绝对值符号，符号“＜＜”为远小于符号，1≤i≤M，符号“[]”为向量表示符号，符号“·”为求向量内积符号；步骤四：运用极化恒等式，将获得第i个锚节点对应的AoA测量值的测量模型的近似变形表达式转化为范数表达式以将角度信息转化为距离信息，描述为：和再将等价于||x-si+ci||2-||x-si-ci||2≈0，将等价于||x-si+ki||2-||x-si-ki||2≈4||x-si||cos(αi)；其中，1≤i≤M；步骤五：引入一个加权值wi，然后根据||x-si+ci||2-||x-si-ci||2≈0和||x-si+ki||2-||x-si-ki||2≈4||x-si||cos(αi)及wi，并采用加权最小二乘方法，得到求解x的非凸定位问题，描述为：其中，1≤i≤M，表示表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收的传输距离的估计值，表示使得Ex最小时var的值；步骤六：在求解x的非凸定位问题的描述中引入松弛变量fi、gi、hi和辅助变量Ri、b11i、b12i、b21i、b22i、y，Ri＝||x-si||，b11i＝||x-si+ci||2，b12i＝||x-si-ci||2，b21i＝||x-si+ki||2，b22i＝||x-si-ki||2，y＝||x||2，得到求解x的非凸约束优化问题，描述为：其中，“s.t.”表示“受约束于……”，(si-ci)T为si-ci的转置，(si+ci)T为si+ci的转置，(si-ki)T为si-ki的转置，(si+ci)T为si+ci的转置；步骤七：采用二阶锥松弛方法将求解x的非凸约束优化问题的描述中的y＝||x||2松驰为||x||2≤y、Ri＝||x-si||松弛为||x-si||≤Ri，得到求解x的二阶锥规划问题，描述为：其中，为si的转置；步骤八：采用内点法对求解x的二阶锥规划问题的描述进行求解，得到x的全局最优解，记为x*，x*即为目标源在参考坐标系中的坐标位置的最终估计值。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于RSS‑AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：在无线传感器网络中建立一个空间直角坐标系作为参考坐标系，并设定在无线传感器网络中存在一个用于发射测量信号的目标源和M个用于接收测量信号的锚节点；然后将目标源在参考坐标系中的坐标位置记为x，将第i个锚节点在参考坐标系中的坐标位置记为si，x＝(x1,x2,x3)，si＝(si1,si2,si3)；其中，M≥3，i为正整数，1≤i≤M，x1,x2,x3对应表示x的第1个坐标分量、第2个坐标分量、第3个坐标分量，si1,si2,si3对应表示si的第1个坐标分量、第2个坐标分量、第3个坐标分量；步骤二：在无线传感器网络中目标源向第i个锚节点发射测量信号，第i个锚节点接收测量信号后获得对应的RSS测量值和AoA测量值，将获得第i个锚节点对应的RSS测量值的测量模型描述为：

【技术特征摘要】
1.一种基于RSS-AoA混合测量的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：在无线传感器网络中建立一个空间直角坐标系作为参考坐标系，并设定在无线传感器网络中存在一个用于发射测量信号的目标源和M个用于接收测量信号的锚节点；然后将目标源在参考坐标系中的坐标位置记为x，将第i个锚节点在参考坐标系中的坐标位置记为si，x＝(x1,x2,x3)，si＝(si1,si2,si3)；其中，M≥3，i为正整数，1≤i≤M，x1,x2,x3对应表示x的第1个坐标分量、第2个坐标分量、第3个坐标分量，si1,si2,si3对应表示si的第1个坐标分量、第2个坐标分量、第3个坐标分量；步骤二：在无线传感器网络中目标源向第i个锚节点发射测量信号，第i个锚节点接收测量信号后获得对应的RSS测量值和AoA测量值，将获得第i个锚节点对应的RSS测量值的测量模型描述为：该模型实质上为路径损失模型；将获得第i个锚节点对应的AoA测量值的测量模型描述为：和其中，1≤i≤M，Li表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收的传输距离的路径损失，Li即为第i个锚节点对应的RSS测量值，d0表示在参考坐标系中距目标源的参考距离，L0表示d0的路径损失，γ表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收的传输距离的路径损失指数，γ的取值范围为2.2～2.8，符号“||||”为求欧几里德范数符号，ni表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的损失测量噪声，ni服从零均值的高斯分布表示ni的功率，φi表示第i个锚节点接收的测量信号的方位角，φi即为第i个锚节点对应的AoA测量值中的方位角，mi表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的方位角测量噪声，mi服从零均值的高斯分布表示mi的功率，αi表示第i个锚节点接收的测量信号的仰角，αi即为第i个锚节点对应的AoA测量值中的仰角，vi表示测量信号从目标源发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的仰角测量噪声，vi服从零均值的高斯分布表示vi的功率；步骤三：设定|mi|＜＜10-4、|vi|＜＜10-4，对获得第i个锚节点对应的RSS测量值的测量模型和获得第i个锚节点对应的AoA测量值的测量模型分别做近似变形，将获得第i个锚节点对应的RSS测量...

【专利技术属性】
技术研发人员：常生明，李有明，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33