一种基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法，属于无线通信领域。该方法包括以下步骤：部署待定位节点和锚节点，并初始化节点设置；锚节点向待定位节点传播信号建立RSS矩阵并计算KL散度值衡量近似程度；KL散度值经过观察与多次样本值累加得到KL散度矩阵；利用自适应的邻居选择阈值设定，确定用于定位的锚节点；根据KL散度矩阵，为待定位的邻居锚节点设置权值；利用加权值和锚节点的坐标，得到待定位节点的坐标。得到待定位节点的坐标。得到待定位节点的坐标。

【技术实现步骤摘要】
一种基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法


[0001]本专利技术属于无线通信领域，尤其涉及一种基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法。

技术介绍

[0002]无线传感器网络是一种将大量的低功耗、低成本的微型无线传感器节点布置到目标任务区域的面向事件的检测网络。传感器节点通过自组织的方式快速形成一种分布式的网络，对所需数据进行测量收集，并以无线方式返回给用户，可以实现目标追踪和监测任务，在民用和军事领域都有广阔的应用前景。传感器节点的自身定位是实现大规模应用的基础和前提，因此，定位技术对传感器网络的有效应用起着至关重要的作用。
[0003]根据是否需要精确测量节点之间的距离或角度，目前的节点定位算法可大致分为基于距离的算法和非基于距离的算法。基于距离的算法需要获得节点之间的距离或者角度信息，因此硬件要求较高，功耗大，但相对应的定位精度也较高，常用的算法有到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)等。非基于距离的定位算法一般是利用网络连通性来实现对未知节点位置的估计，常用的定位算法包括：基于跳距估计的定位算法(DV
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法，其特征在于，所述方法包括：部署待定位节点和锚节点，并初始化节点设置；锚节点向待定位节点传播信号建立RSS矩阵并计算KL散度值衡量近似程度；KL散度值经过观察与多次样本值累加得到KL散度矩阵；利用自适应的邻居选择阈值设定，确定用于定位的锚节点；根据KL散度矩阵，为待定位的邻居锚节点设置权值；利用加权值和锚节点的坐标，得到待定位节点的坐标。2.根据权利要求1所述的是无线传感器节点定位方法，其特征在于，所述部署待定位节点和锚节点，并初始化节点设置，包括：在面积为L(m)
×
L(m)的无线传感器网络地理区域中，共有N+M个传感器节点随机分布，其中N代表待定位节点的数量，M代表锚节点的数量；锚节点的坐标为X
a
＝[x
a
，y
a
]
T
，待定位节点的坐标为X
u
＝[x
u
，y
u
]
T
；锚节点的通信半径设定为r；第u个待定位与第a个锚节点与之间的欧式距离为l
ua
，第a个锚节点到其他锚节点的欧式距离为[v
a1
，v
a2
，
…
，v
aa
，
…
，v
aM
]。3.根据权利要求1所述的是无线传感器节点定位方法，其特征在于，所述锚节点向待定位节点传播信号建立RSS矩阵并计算KL散度值衡量近似程度，包括：传播环境是幂律路径损耗信道模型加上对数正态阴影环境；根据l
ua
与v
a
构建待定位节点与锚节点之间和锚节点之间的RSS矩阵P和Q
M
×
M
；利用P和Q

【专利技术属性】
技术研发人员：申滨，梁枭伟，李银波，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：