基于RSS和AOA的三维无线传感网络非协作定位算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于RSS和AOA的三维无线传感网络非协作定位算法，其在高信噪比条件下对AOA测量模型进行数学处理，得到伪线性近似表达式；利用最小二乘法对伪线性近似表达式进行求解得到目标节点的初始估计值和协方差；在高信噪比条件下对RSS测量模型进行数学处理，得到伪线性方程，进而构造RSS测量模型下目标节点的似然函数；根据目标节点的初始估计值和协方差以及RSS测量模型下的似然函数，构造RSS和AOA联合测量模型下的加权最小二乘问题，进而得到RSS和AOA联合测量模型下的广义信赖域子问题；利用二分法求解广义信赖域子问题得到目标节点的最终估计值；优点是其定位精度高，且测量值噪声功率对结果的影响偏小。且测量值噪声功率对结果的影响偏小。且测量值噪声功率对结果的影响偏小。

【技术实现步骤摘要】
基于RSS和AOA的三维无线传感网络非协作定位算法


[0001]本专利技术涉及一种无线传感网络目标定位技术，尤其是涉及一种基于RSS(Received Signal Strength，接收信号强度)和AOA(Angle Of Arrival，到达角度)的三维无线传感网络非协作定位算法。

技术介绍

[0002]无线传感网络(Wireless Sensor Network，WSN)是一种分布式传感器网络，通常由大量传感器组成。为了保持较低的实现成本，只有少数称为锚节点的传感器配备了全球定位系统(GPS)设备，其他称为目标节点的传感器收集锚节点的位置信息，并通过一些定位技术确定其位置。在很多实际应用中，传感器所收集的数据只有携带对应的位置信息才是有意义的，因此，传感器位置估计是WSN关键技术之一。
[0003]WSNs定位的主要目的和方法就是利用位置已知的锚节点去确定位置未知的目标节点的位置。如果需要定位的目标节点只有一个且可以与所有的锚节点通信，则这种定位方式称为非协作定位。WSNs定位通常依赖于距离测量值，通过使用不同的硬件设备，距离测量值可以从不同的发射信号特征中提取，例如到达角度(AOA)、接收信号强度(RSS)。最近，为了进一步提升定位精度，越来越多的系统开始采用混合测量值，因为从混合测量值中可以提取出更多的信息。如：SlavisaTomic等人在IEEE Wireless Communications Letters(电气和电子工程师协会(IEEE)无线通信快报)发表的成果中分别采用RSS以及AOA模型的近似表达式，然后将范数转化为矢量点乘的形式，并通过加权最小二乘的方法得到了定位问题的闭式解表达式，但是，实验表明随着测量值噪声功率的增强，该方法的定位性能急剧恶化。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于RSS和AOA的三维无线传感网络非协作定位算法，其定位精度高，且测量值噪声功率对结果的影响偏小。
[0005]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于RSS和AOA的三维无线传感网络非协作定位算法，其特征在于包括以下步骤：
[0006]步骤1：在无线传感网络环境中建立空间直角坐标系，设定在无线传感网络环境中存在一个位置未知的目标节点和N个位置已知的锚节点，并在空间直角坐标系中表示出目标节点和所有锚节点的坐标位置，将目标节点的坐标位置记为x，x＝(x1，x2，x3)，将第i个锚节点的坐标位置记为s
i
，s
i
＝(s
i1
，s
i2
，s
i3
)；其中，N≥2，i为正整数，1≤i≤N，x1，x2，x3分别对应表示x的横轴坐标分量、纵轴坐标分量、竖轴坐标分量，s
i1
，s
i2
，s
i3
分别对应表示s
i
的横轴坐标分量、纵轴坐标分量、竖轴坐标分量；
[0007]步骤2：在无线传感网络环境中通过收发信号获得所需的测量值，信号发射端为目标节点，信号接收端为锚节点，获得的测量值有AOA测量值和RSS测量值，AOA测量值包含方位角测量值和仰角测量值；然后将第i个锚节点获得的AOA测量值对应的AOA测量模型描述
为：m
i
；并将第i个锚节点获得的RSS测量值对应的RSS测量模型描述为：L
i
＝L0+其中，1≤i≤N，φ
i
表示第i个锚节点获得的方位角测量值，α
i
表示第i个锚节点获得的仰角测量值，n
i
表示第i个锚节点获得的方位角测量值中存在的方位角测量噪声，n
i
为零均值高斯噪声，n
i
服从高斯分布从高斯分布表示n
i
的功率，m
i
表示第i个锚节点获得的仰角测量值中存在的仰角测量噪声，m
i
为零均值高斯噪声，m
i
服从高斯分布服从高斯分布表示m
i
的功率，L
i
表示信号从目标节点发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的路径损耗值，亦为第i个锚节点获得的RSS测量值，L0表示信号从目标节点发射到参考点d0处所经历的传输路径上存在的路径损耗值，d0表示目标节点到各个锚节点的参考距离，γ表示信号从目标节点发射到第i个锚节点接收的传输距离的路径损耗系数，符号“|| ||”为欧几里得范数，v
i
表示第i个锚节点获得的RSS测量值中存在的接收信号强度测量噪声，v
i
为零均值高斯噪声，v
i
服从高斯分布斯分布为v
i
的功率；
[0008]步骤3：在高信噪比条件下，对第i个锚节点获得的AOA测量值对应的AOA测量模型进行处理，具体过程为：
[0009]针对方位角测量值，首先，对通过移项后再方程两边取正切值，整理得到等式tanφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
(x2‑
s
i2
)＝[tanφ
i
(x2‑
s
i2
)+x1‑
s
i1
]tan n
i
；其次，对含噪声项的正切值tan n
i
进行一阶泰勒近似，得到tan n
i
≈n
i
；再次，将tan n
i
的近似值n
i
代入tanφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
(x2‑
s
i2
)＝[tanφ
i
(x2‑
s
i2
)+x1‑
s
i1
]tan n
i
中，整理得到等式sinφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
cosφ
i
(x2‑
s
i2
)≈[cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+sinφ
i
(x2‑
s
i2
)]n
i
；最后，将sinφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
cosφ
i
(x2‑
s
i2
)≈[cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+sinφ
i
(x2‑
s
i2
)]n
i
改写成向量和矩阵形式的伪线性方程：b1‑
A1x≈B1n；
[0010]针对仰角测量值，首先，对通过移项后再方程两边取正切值，整理得到等式tan本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于RSS和AOA的三维无线传感网络非协作定位算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：在无线传感网络环境中建立空间直角坐标系，设定在无线传感网络环境中存在一个位置未知的目标节点和N个位置已知的锚节点，并在空间直角坐标系中表示出目标节点和所有锚节点的坐标位置，将目标节点的坐标位置记为x，x＝(x1，x2，x3)，将第i个锚节点的坐标位置记为s
i
，s
i
＝(s
i1
，s
i2
，s
i3
)；其中，N≥2，i为正整数，1≤i≤N，x1，x2，x3分别对应表示x的横轴坐标分量、纵轴坐标分量、竖轴坐标分量，s
i1
，s
i2
，s
i3
分别对应表示s
i
的横轴坐标分量、纵轴坐标分量、竖轴坐标分量；步骤2：在无线传感网络环境中通过收发信号获得所需的测量值，信号发射端为目标节点，信号接收端为锚节点，获得的测量值有AOA测量值和RSS测量值，AOA测量值包含方位角测量值和仰角测量值；然后将第i个锚节点获得的AOA测量值对应的AOA测量模型描述为：测量值和仰角测量值；然后将第i个锚节点获得的AOA测量值对应的AOA测量模型描述为：并将第i个锚节点获得的RSS测量值对应的RSS测量模型描述为：的RSS测量值对应的RSS测量模型描述为：其中，1≤i≤N，φ
i
表示第i个锚节点获得的方位角测量值，α
i
表示第i个锚节点获得的仰角测量值，n
i
表示第i个锚节点获得的方位角测量值中存在的方位角测量噪声，n
i
为零均值高斯噪声，n
i
服从高斯分布高斯分布表示n
i
的功率，m
i
表示第i个锚节点获得的仰角测量值中存在的仰角测量噪声，m
i
为零均值高斯噪声，m
i
服从高斯分布服从高斯分布表示m
i
的功率，L
i
表示信号从目标节点发射到第i个锚节点接收所经历的传输路径上存在的路径损耗值，亦为第i个锚节点获得的RSS测量值，L0表示信号从目标节点发射到参考点d0处所经历的传输路径上存在的路径损耗值，d0表示目标节点到各个锚节点的参考距离，γ表示信号从目标节点发射到第i个锚节点接收的传输距离的路径损耗系数，符号“|| ||”为欧几里得范数，v
i
表示第i个锚节点获得的RSS测量值中存在的接收信号强度测量噪声，v
i
为零均值高斯噪声，v
i
服从高斯分布分布为v
i
的功率；步骤3：在高信噪比条件下，对第i个锚节点获得的AOA测量值对应的AOA测量模型进行处理，具体过程为：针对方位角测量值，首先，对通过移项后再方程两边取正切值，整理得到等式tanφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
(x2‑
s
i2
)＝[tanφ
i
(x2‑
s
i2
)+x1‑
s
i1
]tan n
i
；其次，对含噪声项的正切值tan n
i
进行一阶泰勒近似，得到tan n
i
≈n
i
；再次，将tan n
i
的近似值n
i
代入tanφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
(x2‑
s
i2
)＝[tanφ
i
(x2‑
s
i2
)+x1‑
s
i1
]tan n
i
中，整理得到等式sinφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
cosφ
i
(x2‑
s
i2
)≈[cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+sinφ
i
(x2‑
s
i2
)]n
i
；最后，将sinφ
i
(x1‑
s
i1
)
‑
cosφ
i
(x2‑
s
i2
)≈[cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+sinφ
i
(x2‑
s
i2
)]n
i
改写成向量和矩阵形式的伪线性方程：b1‑
A1x≈B1n；针对仰角测量值，首先，对通过移项后再方程两边取正切值，整理得到等式tanα
i
[(x1‑
s
i1
)cosφ
i
+(x2‑
s
i2
)sinφ
i
]
‑
(x3‑
s
i3
)＝[cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+(x2‑
s
i2
)sinφ
i
+(x3‑
s
i3
)tanα
i
]tan m
i
；其次，对含噪声项的正切值tan m
i
进行一阶泰勒近似，得到tan m
i
≈m
i
；再次，将tan m
i
的近似值m
i
代入tanα
i
[(x1‑
s
i1
)cosφ
i
+(x2‑
s
i2
)sinφ
i
]
‑
(x3‑
s
i3
)＝[cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+(x2‑
s
i2
)sinφ
i
+(x3‑
s
i3
)tanα
i
]tan m
i
中，整理得
到等式sinα
i
cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+sinα
i
sinφ
i
(x2‑
s
i2
)
‑
cosα
i
(x3‑
s
i3
)≈[cosα
i
cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+cosα
i
sinφ
i
(x2‑
s
i2
)+sinα
i
(x3‑
s
i3
)]m
i
；最后，将sinα
i
cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+sinα
i
sinφ
i
(x2‑
s
i2
)
‑
cosα
i
(x3‑
s
i3
)≈[cosα
i
cosφ
i
(x1‑
s
i1
)+cosα
i
sinφ
i
(x2‑
s
i2
)+sinα
i
(x3‑
s
i3
)]m
i
改写成向量和矩阵形式的伪线性方程：b2‑
A2x≈B2m；将方位角测量值对应的伪线性方程b1‑<...

【专利技术属性】
技术研发人员：余柳飞，李有明，俞建定，王旭芃，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：