一种利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法技术

本发明专利技术公开了一种利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法，包括如下：对至少一个影响信道条件因素进行量化，得到量化函数；确定未知节点所能联通的锚节点的数量m；并结合量化函数，计算每个锚节点的评分；根据两个不同距离锚节点接收到的RSSI值计算得到参数A；选取m个锚节点中评分最高的S个锚节点，并计算S个锚节点彼此之间的第一距离，根据第一距离、参数A计算得到S个第一信道衰减参数n1；对S个锚节点的评分进行归一化处理，并结合S个第一信道衰减参数n1，计算得到第二信道衰减参数n2；利用待定位节点处接收到的锚节点的RSSI值，并根据参数A、第二信道衰减参数n2，计算得到待定位节点与锚节点的第二距离，然后利用传统三边定位法确定待定位节点的坐标，完成定位。位。位。

【技术实现步骤摘要】
一种利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法


[0001]本专利技术涉及无线传感器网络
，更具体的，涉及一种利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法。

技术介绍

[0002]无线传感器网络(WSNs)被称为本世纪极具影响的21项技术之一，属于计算机、通信和数学等多个学科的交叉性前沿领域。它是一种由布置在监测区域内的多个具有一定功能的传感器节点通过数据收集、数据传输等方式所形成的自组织数据处理网络。通过网络中传感器节点的密集部署，可实现数据的收集量化、数据聚合和数据传输操作。无线传感器网络作为一种现代智能网络，已被广泛应用于军事、物联网、环境监测、现代交通(如近两年的共享单车等)、便捷快递、现代医疗、工业、空间探索等多个领域，发展前景十分广阔。在大量无线传感器网络的应用中，收集到的数据若没有对应的位置信息将使得数据失去价值。因此，定位技术是无线传感器网络研究领域的热点之一。
[0003]在无线传感器网络中，定位算法都可以分为顶层的距离估计和底层的位置估计两个阶段。其中顶层的距离估计方法是测距和无测距定位算法的主要差异之处。根据是否需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：所述的方法包括如下：对至少一个影响信道条件因素进行量化，得到对应的量化函数；确定未知节点所能联通的锚节点的数量m；并结合相应的量化函数，计算每个锚节点的评分；根据两个不同距离锚节点接收到的RSSI值计算得到参数A，其中参数A表示节点发射功率；选取m个锚节点中评分最高的S个锚节点，并计算S个锚节点彼此之间的第一距离，根据所述的第一距离、参数A计算得到S个第一信道衰减参数n1；其中0<S≤m；对所述的S个锚节点的评分进行归一化处理，并结合S个第一信道衰减参数n1，计算得到第二信道衰减参数n2；利用待定位节点处接收到的锚节点的RSSI值，并根据所述的参数A、第二信道衰减参数n2，计算得到待定位节点与锚节点的第二距离；根据所述的第二距离，利用传统三边定位法确定待定位节点的坐标，完成定位。2.根据权利要求1所述的利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：所述的影响信道条件因素包括节点与墙体的距离、节点附近的阻挡物、节点之间的距离、节点密集程度几种中的一种或多种。3.根据权利要求2所述的利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：所述的节点与墙体的距离的量化函数如下：式中，(x,y)表示锚节点的坐标；x
m
表示定位区域的横最大长度，y
m
表示定位区域的纵最大长度。4.根据权利要求2所述的利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：所述的节点附近的阻挡物的量化函数如下：式中，k表示待评价锚节点能联通的邻近锚节点个数；n
i
表示待评价锚节点和第i个邻近锚节点之间的信道衰减参数n值；μ(n
i
)表示k个n值的平均值。5.根据权利要求2所述的利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：所述的节点之间的距离的量化函数如下：式中，RSSI(d
x
)为待定位节点处接收到锚节点的RSSI值；RSSI(d
m
)为两个节点在距离为10m时的RSSI值；RSSI(d0)为两个节点在距离为1m时的RSSI值。6.根据权利要求2所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘星成，林浩，李玉婷，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：