一种利用梯度提升树的无线传感器网络定位方法技术

本发明专利技术属于通信技术领域，特别是一种利用梯度提升树的无线传感器网络定位方法。本发明专利技术的目的在于不增加额外的测距设备以及不大幅增加定位时间的前提下，提高定位精度。首先，所有信标节点与所有未知节点进行通信，该步骤与DV‑hop中第一步完全相同，然后以每个信标节点到其余各信标节点的跳段数构成的向量与实际距离分别作为输入特征与输出，利用推荐参数，训练每个信标节点对应的梯度提升树模型，最终，各未知节点以其到各信标节点的跳段数作为输入，利用每个信标节点的梯度提升树模型得到未知节点到各个信标节点的距离。

A Localization Method for Wireless Sensor Networks Using Gradient Lifting Tree

The invention belongs to the field of communication technology, in particular to a wireless sensor network positioning method using gradient lifting tree. The aim of the present invention is to improve the positioning accuracy without adding additional ranging equipment and without greatly increasing the positioning time. Firstly, all beacon nodes communicate with all unknown nodes. This step is exactly the same as the first step in DV hop. Then, using the number of hops from each beacon node to the rest of the beacon nodes as input features and actual distances, the proposed parameters are used to train the gradient lifting tree model corresponding to each beacon node. Finally, each unknown node uses the proposed parameters. The number of hops to each beacon node is used as input, and the distance from unknown node to each beacon node is obtained by using the gradient lifting tree model of each beacon node.

【技术实现步骤摘要】
一种利用梯度提升树的无线传感器网络定位方法
本专利技术属于通信
，特别是一种利用梯度提升树的无线传感器网络定位方法。
技术介绍
无线传感器网络具有可扩张性强、自组织、能耗低、造价低以及易于部署等优点，无线传感器网络的核心问题之一就是对网络节点的定位，节点的定位过程即利用部分已知位置信息的信标节点，根据某种机制或算法确定未知节点的位置。常用节点定位技术分为两大类分别是基于距离的定位算法和距离无关的定位算法，基于距离的定位算法虽然精度高，但考虑到成本、能耗等问题，并不适合大面积推广，从而距离无关的定位算法更具吸引力。DV-hop定位算法由于其易实现性与可行性已经成为距离无关定位中最受关注的算法。DV-hop算法的主要缺点是定位精度不高,传统的DV-hop算法包括以下步骤：1，通过与未知节点的通信以及典型的距离适量交换协议，信标节点向未知节点广播自身的坐标以及到其余每一个信标节点的最小跳段数。2，在获得其他信标节点位置和相隔跳段数后，各个信标节点计算其对应的平均跳段距离，然后将其广播至网络中，未知节点根据到各个信标节点的跳段数与对应信标节点的平均跳段距离计算与各个信标节点之间的距离。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用梯度提升树的无线传感器网络定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、无线传感器网络中的每一个信标节点向整个网络广播一个信标数据包，包含初始值为1的跳段数，数据包每传输一次，跳段数加1，每个节点保留跳段数最小的相应各个信标节点的数据包；S2、利用信标节点间的跳段信息与其GPS位置计算出的距离信息分别作为输入变量与输出变量，训练每个信标节点对应的梯度提升树距离估计模型；S3、以未知节点到各个信标节点间的跳段信息作为输入，利用步骤S2得到的各个信标节点的距离估计模型求得未知节点到各信标节点的估计距离；S4、结合未知节点到各信标节点的估计距离与信标节点的GPS坐标，利用极大似然估计法计算出...

【技术特征摘要】
1.一种利用梯度提升树的无线传感器网络定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、无线传感器网络中的每一个信标节点向整个网络广播一个信标数据包，包含初始值为1的跳段数，数据包每传输一次，跳段数加1，每个节点保留跳段数最小的相应各个信标节点的数据包；S2、利用信标节点间的跳段信息与其GPS位置计算出的距离信息分别作为输入变量与输出变量，训练每个信标节点对应的梯度提升树距离估计模型；S3、以未知节点到各个信标节点间的跳段信息作为输入，利用步骤S2得到的各个信标节点的距离估计模型求得未知节点到各信标节点的估计距离；S4、结合未知节点到各信标节点的估计距离与信标节点的GPS坐标，利用极大似然估计法计算出未知节点坐标位置。2.根据权利要求1所述的一种利用梯度提升树的无线传感器网络定位方法，其特征在于，所述梯度提升树距离估计模...

【专利技术属性】
技术研发人员：付毓生，龙怡康，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51