【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线传感器网络应用，具体是涉及一种基于最近三锚节点的迭代定位方法。
技术介绍
1、无线传感器网络定位是指通过无线传感器节点之间的通信和测量来确定节点在空间中的位置，根据是否需要直接测量节点之间的距离，分为基于测距的定位方法和基于非测距的定位方法。在实际应用当中，由于受环境和设备等因素限制，非测距定位方法因为其无须测距的特点，较基于测距的定位方法更加经济有效。
2、以往的非测距定位方法，大多依据所有锚节点进行未知节点的位置估计计算。由于非测距定位的特点，并不能准确知道未知节点到锚节点的距离，而是根据跳数估算得知；这就导致未知节点到距离其较远的锚节点之间的估计距离和他们之间的真实距离的误差相较于其到距离较近的锚节点的误差要大的多；而利用距离误差较大的较远的锚节点，作为未知节点位置估计的计算依据，显然不利于未知节点位置的准确估计。
3、针对较远锚节点到未知节点的估计距离误差较大的问题，在已公开的现有技术文献1(cheng k y,tam v,lui k s.improving aps with anchor selection inanisotropic sensor networks[c]//joint international conference on autonomicand autonomous systems and international conference on networking andservices-(icas-isns'05).ieee,2005:49-49.)中
4、在现有技术文献2(silmi s,doukha z,moussaoui s.a self-localizationrange free protocol for wireless sensor networks[j].peer-to-peer networkingand applications,2021,14(4):2061-2071.)中，其提出了一种sl-free的定位方法，其中利用bounding-box方法进行未知节点的精细化定位。然而在实际应用当中，存在锚节点距离未知节点较远的情况，此时使用bounding-box方法，会导致未知节点最终的估计位置和真实位置的误差较大，进而影响整体定位精度。
5、在现有技术文献3(tu q,liu y,han f,et al.range-free localization usingreliable anchor pair selection and quantum-behaved salp swarm algorithm foranisotropic wireless sensor networks[j].ad hoc networks,2021,113:102406.)中，其定义了超级锚对和次优锚对，并利用未知节点的超级锚对或者次优锚对，通过群智能算法，在整个节点分布区域搜索未知节点位置。但由于其群智能算法搜索区域过大，因此其定位并不是非常精准；同时其定位依赖于锚对的选择，因此在锚节点数量较少的情况下，也会影响定位精度。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，首先通过设定跳数阈值，筛选出距离未知节点较近的锚节点，再通过相似度计算选择出最优的最近三个锚节点作为参考锚节点，通过这三个参考锚节点进行搜索区域的划分，最后利用优化算法在该区域计算得出未知节点的估计位置；同时，对于在跳数阈值内未找到三个锚节点的未知节点，可以用已定位的节点升级为新的锚节点，通过迭代来实现所有未知节点的定位。该方法对锚节点的数量需求低，能适应复杂环境，在稳定性、计算效率、定位准确度等方面有优良的表现。
2、本专利技术所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，包括以下步骤：
3、步骤1、无线节点随机地部署在复杂网络中，并得到各节点与其相邻节点的公共节点数；
4、步骤2、无线节点依据与相邻节点的公共节点数，通过使用zeroin法以分布式的方式计算其与相邻节点的估计距离，然后以测地线的方法，根据节点之间的信息传递路径，得到任意两节点之间的距离矩阵；
5、步骤3、设定最大跳数阈值；对于在未知节点最大跳数阈值范围内的锚节点，通过相似度系数计算，选择最符合要求的三个锚节点作为划定搜索范围的三个参考锚节点；
6、步骤4、利用步骤3得到的该三个参考锚节点的坐标，以及步骤2得到的矩阵中的未知节点到三个参考锚节点的距离，划定搜索范围；
7、步骤5、利用未知节点到三个参考锚节点的距离，计算权值；利用改进的北方苍鹰算法，在划定的搜索范围内完成对未知节点的定位；若存在某个未知节点，在最大跳数阈值范围内不足三个参考锚节点，则等待此范围内的其他未知节点完成定位后，以这些定位的未知节点作为锚节点进行后续定位计算。
8、进一步的，步骤1具体为：设共有m个无线节点，n个为锚节点，即位置信息是已知的节点，剩下的节点是位置信息是未知的未知节点，其中n远小于m；所有节点均随机地分布在2维平面区域内,其通信半径为r；通过dijkstra算法得到各无线节点之间的最短路径，以及每个节点的邻居表；通过最短路径和邻居表，得到各节点与其相邻节点的公共节点数。
9、进一步的，步骤2具体为：
10、步骤2-1、假设各节点与其相邻节点的公共节点数的矩阵为u，对于任意两个相邻的节点i和j，其公共节点数为uij；节点i的邻居节点数为ni，节点j的邻居节点数为nj，设节点i和节点j的距离为d；利用杰卡德相似度，通过公共节点数uij，通信半径r以及圆心距d，构建以d为未知数的一元方程式，如下：
11、
12、利用zeroin法迭代计算进行求解，得到相邻两节点之间的距离；
13、步骤2-2、任意两节点m和n之间的距离，利用其最短路径上的相邻两节点的估计距离，以累加的方式得到，公式如下：
14、
15、其中，p是指节点m到节点n路径上的节点。
16、进一步的，步骤3具体为：
17、设定最大跳数阈值；对于未知节点i，根据其在最大跳数阈值范围内的所有锚节点，分别利用未知节点i与最大跳数阈值范围内的某个锚节点a的邻居表ni和na，通过如下公式计算相似度系数：
18、
19、通过计算的相似度系数对跳数阈值内的所有锚节点进行分类，公式如下：
20、
21、其中，xn表示未知节点i在跳数阈值内的锚节点；
22、
23、按照类别顺序，选本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤1具体为：设共有M个无线节点，N个为锚节点，即位置信息是已知的节点，剩下的节点是位置信息是未知的未知节点，其中N远小于M；所有节点均随机地分布在2维平面区域内,其通信半径为r；通过Dijkstra算法得到各无线节点之间的最短路径，以及每个节点的邻居表；通过最短路径和邻居表，得到各节点与其相邻节点的公共节点数。
3.根据权利要求2所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤2具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤4具体为：设三个参考锚节点a、b、c的坐标分别为(xa,ya)，(xb,yb)，(xc,yc)，未知节点i到三个参考锚节点的距离为di→a，di→b，di→c，其中di→a≤di→b，di→b≤di→c；利用三个参考锚节点坐标以及未知节点
6.根据权利要求5所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，过程2-2及过程3-4中，利用以最近参考锚节点为顶点的角的两条边的垂直平分线在所述矩形范围上的四个交点，以及由该三个最近参考锚节点组成的三角形的外心坐标，和其中距离未知节点最近的参考锚节点的位置，最终得到划分后的搜索范围；均包含以下3中情况：
7.根据权利要求1所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤5具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤1具体为：设共有m个无线节点，n个为锚节点，即位置信息是已知的节点，剩下的节点是位置信息是未知的未知节点，其中n远小于m；所有节点均随机地分布在2维平面区域内,其通信半径为r；通过dijkstra算法得到各无线节点之间的最短路径，以及每个节点的邻居表；通过最短路径和邻居表，得到各节点与其相邻节点的公共节点数。
3.根据权利要求2所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤2具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于最近三锚节点的迭代定位方法，其特征在于，步骤4具体为：设三个参考锚节点a、b、c的坐标分别为(xa,ya)，(xb,yb)，(xc,yc)，未知节点i到三...
【专利技术属性】
技术研发人员：严筱永，王雨骁，徐桢浩，赵安杰，顾裔天，李蓉，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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