【技术实现步骤摘要】
基于交替修正牛顿法的分布式传感器节点定位方法
[0001]本专利技术涉及无线传感器网络
，具体是一种基于交替修正牛顿法的分布式传感器节点定位方法。
技术介绍
[0002]无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)由大量的传感器构成，可以对指定环境进行实时监测，因WSN低成本、低功耗、体积小、多功能等优点，已经被广泛应用于商业、军事和农业等领域，在大多数应用中，为了提供更为有效的数据信息，检测到的信息需和传感器节点位置结合起来，因此，研究WSN中传感器节点定位技术就显得尤为重要。
[0003]在大规模WSN中，全球定位系统(Global Positioning System,简称GPS)是可以获取节点位置的导航系统。因考虑投入成本、能量消耗以及适用环境等诸多因素，为每个传感器配备GPS接收器是不切实际的方案，因此一般只有少量节点通过装载GPS模块获得自身位置，这一部分事先获得自身位置的传感器节点称为已知位置(Location-aware,简称LA)节点，又名锚节点，其他传感器节点...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于交替修正牛顿法的分布式传感器节点定位方法，其特征在于，包括步骤如下：1)定义网络：在需要检测的区域内随机部署N个传感器节点，构成无线传感器网络，对其中m个节点添加BDS或GPS模块作为已知位置节点，剩余的n个节点作为未知位置节点，即待定位节点；2)将WSN定位问题归结为无约束的优化问题：在特定区域部署传感器节点，这些节点构成WSN，WSN中共有N个节点，其中有m个LA节点，n个LU节点，LU节点位置表示为x1,x2,
…
x
n
，LU节点在i点坐标表示为x
i
＝[x
i
,y
i
]
T
，准确位置的LA节点表示为a1,a2,...a
m
，LA节点在k点坐标表示为a
k
＝[x
k
,y
k
]
T
，用d
ij
表示LU节点i和节点j之间带噪距离，d
ij
＝d
ji
，d
ik
表示LU节点i和LA节点k之间带噪距离，w
ij
和w
ik
是根据带噪距离的反比取得的归一化权重，表示LU节点之间可测得距离的节点集合，表示LU节点和LA节点之间可测得距离的节点集合，则将WSN定位问题归结为一个无约束优化问题如公式(1)所示：3)将WSN划分为部分重叠的子区域：在区域内随机部署传感器节点，在通信半径R范围内的传感器节点之间才可以正常通信，正常通信的传感器节点之间能获取距离信息，根据距离信息，将WSN表示为一个无向图，即其中表示传感器节点的集合，ε表示节点之间边的集合，将WSN表示的无向图以LU为中心划分为多个部分重叠的子图，每一个子图就是一个子区域，得到多个部分重叠的子区域，即有：其中，s＝1,2,
…
n表示第s个子区域，表示为子区域s中所有节点的集合，ε
s
表示为子区域s中节点之间边的集合；4)重新构建子区域优化问题：将WSN划分成多个部分重叠的子区域后，把目标函数构建成多个子区域内的优化问题，因此，将如公式(1)所示无约束优化问题重新构建为子区域无约束优化问题如公式(3)所示：其中，s＝1,2,
…
n表示第s个子区域，表示第s个子区域内的第i个LU节点坐标，表示第s个子区域内的第i个LU节点坐标，表示第s个子区域的第j个LU节点坐标，表示第s个子区域的第j个LU节点坐标，表示第s个子区域的第k个LA节点坐标，域的第k个LA节点坐标，和表示子区域内节点之间带噪声的测距，测距噪声模型如公式(4)和公式(5)所示，LA节点噪声模型如公式(6)所示：距噪声模型如公式(4)和公式(5)所示，LA节点噪声模型如公式(6)所示：
其中，τ1∈[0,1]是距离噪声因子，是LA节点真实位置，τ2∈[0,1]是LA节点位置噪声因子，和是随机噪声，是正态随机变量N(0,1)，公式(3)中，和表示子区域中基于节点之间距离取反比的归一化权重，和分别如公式(7)和公式(8)所示：分别如公式(7)和公式(8)所示：把子区域内所有的LU节点和LA节点的坐标分别组成列向量x
s
和p
s
，表示为：令e
i1
、e
i2
、e
j1
、e
j2
分别表示单位矩阵I
2l
的第2i-1列、第2i列、第2j-1列、第2j列，e
k1
、e
k2
分别表示I
2h
单位矩阵的第2k-1列和2k列，则可表示为：同理，和分别表示为：分别表示为：则可将公式(3)的节点之间距离表示为：则可将公式(3)的节点之间距离表示为：其中，A＝(e
i1-e
j1
)(e
i1-e
j1
)
T
+(e
i2-e
j2
)(e
i2...
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