【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法
本专利技术涉及定位技术定位领域，尤其涉及一种WSN定位方法。
技术介绍
节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一，可以用于实现无线传感器网络的目标识别、监控、跟踪等众多功能。近年来，无线传感器网络的定位方法已经逐渐成熟，特别是静止信标式定位方法已经取得较高的定位精度，但是大部分定位技术都采用比较复杂的优化算法，需要较多的网络能耗与硬件资源。所以，近几年科研人员一直在寻找适用于低能耗WSN的高精度定位算法。无线传感器网络的定位技术目前研究热点还是在于降低网络能耗和提高定位精度。一般定位算法所需网络能耗主要来源于节点通信，移动信标式定位算法还需要加上移动节点所需的能耗，所以很多文章提出的算法会使用一次性通信，同时通信交互的数据包尽量简单，然后再考虑简单通信带来的精度问题。定位算法的精度问题主要在于通信模型会受到实际环境影响，从而造成测量距离误差，利用最优化算法求解时便会延承误差，迭代求解时更会放大误差，所以多阶段定位比较受到欢迎，可以一定程度上抑制误差的扩散。定位...
【技术保护点】
1.一种基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法，其特征在于，包含以下步骤：/nS1.初始化网络结构，信标节点均匀分布、未知节点随机分布；/nS2.节点相互通信，信标节点接受未知节点传输数据包；/nS3.初步根据通信结果缩小定位区域，作为第一阶段的结果；/nS4.在缩小的区间内划分网络，构建压缩感知模型；/nS5.求解压缩感知模型，进一步缩小定位区域；/nS6.在最后的区域中实施改进遗传算法进行定位精度寻优；/nS7.输出所有节点坐标，完成WSN定位。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法，其特征在于，包含以下步骤：
S1.初始化网络结构，信标节点均匀分布、未知节点随机分布；
S2.节点相互通信，信标节点接受未知节点传输数据包；
S3.初步根据通信结果缩小定位区域，作为第一阶段的结果；
S4.在缩小的区间内划分网络，构建压缩感知模型；
S5.求解压缩感知模型，进一步缩小定位区域；
S6.在最后的区域中实施改进遗传算法进行定位精度寻优；
S7.输出所有节点坐标，完成WSN定位。
2.如权利要求1所述的基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、构建基本网络拓扑结构，以信标节点的通信半径为参考将整个待定位矩形区域进行均匀划分，并将L个信标节点置于每个矩形的四个顶角位置，可以根据覆盖率和通信能耗适当选择通信半径R；
步骤二、第一阶段首先将待定位的N个未知节点分别编号1:N，然后基于RSSI的信息传播方式进行未知节点与信标节点通信，通信过程中未知节点将自己编号放在数据包中传输给信标节点，然后根据信标节点与未知节点的关系，结合网络分布情况将未知节点定位区域缩小到一矩形区域中；
步骤三、进行第二阶段的粗定位过程，构建利用压缩感知技术求解未知节点位置的模型，将步骤二得出的定位区域进行网格划分，得出M个矩形网格进行分别编号1:M；
步骤四、选择未知节点所在矩形的四个信标节点，将信标节点与网格中心的距离矩阵作为压缩感知模型的观测矩阵，记为Φ；将信标节点与未知节点的距离作为采样矩阵，记为Y；根据压缩感知模型求解出稀疏信号向量V作为未知节点的粗略定位，表示某个节点是否属于某个网格区域；
步骤五、第三个阶段实现精确定位，根据步骤四的结果得出未知节点所在的网格区域，将此区域定位未知节点分布的界限；最后，将定位问题转化为带约束条件的最优化问题，利用遗传算法进行迭代求优，确定所有未知节点的精确坐标。
3.如权利要求2所述的基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法，其特征在于，上述步骤二包括：
所有节点之间会发送能量信号RSSI，根据能量与距离的关系如下：
其中，P0是发送的初始能量，P(d0)是能量...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈勇，许必宵，刘红明，冯茂岩，张军，吕太之，孙知信，
申请(专利权)人：南京龙渊微电子科技有限公司，南京邮电大学，江苏龙睿物联网科技有限公司，淮安龙渊农业科技有限公司，嘉兴国自信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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