基于压缩感知的分布式多区域定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于压缩感知的分布式多区域定位方法，包括离线阶段和在线阶段：1)离线阶段：对采样样本进行加权，并建立离线指纹库；2)在线阶段：待定位节点实时接收感知到的锚节点信息，锚节点为位置已知的节点，先进行网格选择，再选择可感知到的锚节点，最后通过信号恢复算法完成定位。该基于压缩感知的分布式多区域定位方法通过在线阶段的多区域加权叠加机制，降低了聚类复杂度，减少了定位能耗，且定位精度高。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，包括离线阶段和在线阶段：1)离线阶段：对采样样本进行加权，并建立离线指纹库；2)在线阶段：待定位节点实时接收感知到的锚节点信息，锚节点为位置已知的节点，先进行网格选择，再选择可感知到的锚节点，最后通过信号恢复算法完成定位。该通过在线阶段的多区域加权叠加机制，降低了聚类复杂度，减少了定位能耗，且定位精度高。【专利说明】
本专利技术属于无线传感器定位领域，涉及一种。
技术介绍
无线定位是无线网络中的一个重要问题。对于大多数应用，例如:环境监测、医疗、智能家居等不知道事件发生的位置而感知的数据是没有意义的，因此节点定位在传感器网络研究中有着重要的意义。最简单的定位方式是高精度的全球定位系统(Globe-Positioning-System,GPS)。但该系统的定位精度受卫星位置、射频信号噪声、大气环境和信道上的障碍物的影响。然而，建筑物可以遮挡GPS的信号，使定位精度严重受到影响。因此，GPS不能应用于室内定位。随着传感器技术、嵌入式技术、通信技术的迅速发展，具有一定感知能力、计算能力和通信能力的无线传感器开始出现，其应用越来越广泛，成为研究的热点。针对室内传感器网络定位，由于环境相对复杂，节点很容易受到环境因素的影响，从而导致传输信号的衰减，反射，吸收。因此，环境因子对室内传感定位的影响成为研究的重点。传统基于接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)的指纹定位算法通过奈奎斯特采样定理,采集两倍于发射频率的样本，通过传统的定位算法对未知节点进行定位，可以较小环境因子的影响，但通信和计算开销较大。因此，有必要设计一种新的区域定位方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种，该通过在线阶段的多区域加权叠加机制，降低了聚类复杂度，减少了定位能耗，且定位精度高。专利技术的技术解决方案如下:—种，包括离线阶段和在线阶段:I)离线阶段:对采样样本进行加权，并建立离线指纹库；2)在线阶段:待定位节点实时接收感知到的锚节点信息，锚节点为位置已知的节点，先进行网格选择，再选择可感知到的锚节点，最后通过信号恢复方法完成定位。所述的离线阶段包括以下步骤:I)建立离线测量矩阵:定位区域内网格点的总数为N，锚节点的个数为L ;在每个网格上，进行q次采样，搜集网格点感知到的所有锚节点的RSS(接收信号强度)值，获取一个初始LXN维的离线测量矩【权利要求】1.一种，其特征在于，包括离线阶段和在线阶段: 1)离线阶段: 对采样样本进行加权，并建立离线指纹库； 2)在线阶段: 待定位节点实时接收感知到的锚节点信息，锚节点为位置已知的节点，先进行网格选择，再选择可感知到的锚节点，最后通过信号恢复方法完成定位。2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述的离线阶段包括以下步骤: 1)建立离线测量矩阵:定位区域内网格点的总数为N，锚节点的个数为L ;在每个网格上，进行q次采样，搜集网格点感知到的所有锚节点的RSS(接收信号强度)值，获取一个初始LXN维的离线测量矩阵 3.根据权利要求2所述的，其特征在于，所述的在线阶段包括以下步骤: I)多区域叠加 定义网格的相关性矩阵为R，R是一个NX I的向量，若第j个网格节点与待定位节点存在相关性，那么R(j) = 1，否则为O，即R(j) e {0,1};网格与待定位节点间的相关性通过待定位节点感知到的锚节点进行确定，具体的确定方法如下: 根据WiXRSSi^i = 1,2,…，L，j = 1，2，…，N的值对待定位节点4所感知到的锚节点进行排序(RSSy表示第j个网格点在第i个锚节点采样的在线RSS平均值)，取前四个值非零的锚节点通信区域进行叠加，若不足四个则取所有非零的锚节点，所选取的锚节点即为选定锚节点，设定所有选定锚节点的通信半径均为r ;以各选定锚节点为圆心，r为半径作圆，获取所有这些圆形的重叠区域，以重叠区域中的所有网格点，建立关联矩阵R ;处于重叠区域中的网格点的关联度R(j) = I，即第j个网格点的关联度为I，不在重叠区域中的网格点的关联度记为R(j) = O ;并将未知节点感知的锚节点个数记为A_Num ； 在线测量矩阵Ψ的构建: 在线测量矩阵Ψ是从离线测量矩阵Ψ’中选取关联矩阵R中取值为I的网格的离线灼J，其维数是Z 其中β表示关联度为I的网格的数量， .2)锚节点的选择 根据WiXRSSi^i = 1,2,…，L，j = 1，2，…，N的值，选取非零的锚节点，选取的锚节点的个数M≤L ； 依据选取的锚节点生成在线观测矩阵Φ，Φ是MXL维的矩阵，Φ的每一行是一个IXL的向量 4.根据权利要求3所述的，其特征在于，在正交化预操作和信号恢复步骤中， 假设T是测量值7的正交化预操作，对y进行正交化，得到正交化后的测量值y' =Ty ；定义7' = QP，Ρ= Φ Ψ, Q = orth(Pt)T, orth(A)表示对矩阵P的规范正交化操作，y为P的伪逆矩阵，则定位问题描述为以下I1-最小范式模型: 【文档编号】H04W64/00GK103428850SQ201310337028【公开日】2013年12月4日 申请日期:2013年8月5日 优先权日:2013年8月5日 【专利技术者】罗娟, 查俊莉, 潘陈 申请人:湖南大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于压缩感知的分布式多区域定位方法，其特征在于，包括离线阶段和在线阶段：1)离线阶段：对采样样本进行加权，并建立离线指纹库；2)在线阶段：待定位节点实时接收感知到的锚节点信息，锚节点为位置已知的节点，先进行网格选择，再选择可感知到的锚节点，最后通过信号恢复方法完成定位。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：罗娟，查俊莉，潘陈，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：