帶有約束條件的ukf的wsn節點定位方法
【專利摘要】一種帶約束條件的UKF的WSN節點定位方法。首先，將極大似然估計法與約束條件結合進行初步定位，使用約束條件和未知節點相鄰兩時刻中前一時刻的坐標對MLE計算結果進行修正，獲得新的初始坐標值。其次，以未知節點坐標為系統狀態變量，RSSI為觀測量，建立基于標準UKF算法的定位系統的狀態方程和觀測方程，進行精確定位。相比傳統的節點定位算法和EKF算法，不僅提高了節點定位精度，而且引入約束，增強了濾波的魯棒性和收斂性，具有非常重要的實用價值。
【專利說明】帶有約束條件的UKF的WSN節點定位方法

【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種用于無線傳感器網絡領域的節點自定位方法，具體是一種帶有約 束條件的UKF的WSN節點定位方法。

【背景技術】
[0002] 由于微機電系統技術、無線通信技術和數字電子技術等技術的發展，促進了無線 傳感器網絡（WSN)的產生與高速發展。無線傳感器網絡作為一個新興的網絡，改變了人與 自然界之間的交互方式，被稱為是IT領域的"第四次產業革命"。1999年，美國的《商業周 干1J》雜志將無線傳感器網絡列為21世紀最重要的21項技術之一。2003年，《技術評論》將 無線傳感器網絡列為改變世界的十大新興技術之首，同年《商業周刊》將其評為全球未來四 大高科技產業之一。由于無線傳感器網絡所具備的各種能力和優勢，國內外許多國家都投 入了大量的人力、物力和財力支持無線傳感器網絡的研究和應用。近年來，我國在國家自然 基金、863計劃、973計劃和國家科技重大專項等多個層面持續的投入，加速了我國無線傳 感器網絡研究和應用各方面的快速發展，研究從軍事領域向民用領域擴展，并逐步實現了 產業化。無線傳感器網絡現已廣泛應用于國防軍事、感知醫療、交通運輸管理和空間探索等 領域。
[0003] 節點定位技術作為無線傳感器網絡的重要關鍵技術之一，不僅可以有效提高網絡 的路由效率，還可以實現管理整個網絡。并且在許多應用中，網絡節點的定位信息是進一步 研究和應用的前提與基礎，所以實現節點自定位具有重要現實意義。
[0004] 節點定位算法常用的分類是：基于測距的定位算法和無需測距的定位算法。無需 測距的定位算法僅根據網絡的連通度來實現對未知節點的定位，主要方法有：質心定位算 法、DV-Hop定位算法、APIT定位算法、凸規劃定位算法和MDS-MP定位算法等。基于測距的 定位算法主要有測距、節點定位和坐標修正三個階段組成。其中測距常用的技術有：RSSI、 TOA、TDOA和AOA四種；節點定位的傳統方法有：三角測量法、三邊測量法、極大似然估計法 和極小極大估計法。由于節點定位算法模型具有非線性性，往往采用非線性濾波技術對坐 標進行修正，常用的有擴展卡爾曼濾波（EKF)和粒子濾波。而對于EKF算法采用泰勒級數 展開式中的低階次項近似代替非線性系統所產生的誤差，不僅降低了定位精度，而且還有 可能導致濾波器發散。同時，EKF及其衍生的算法無可避免的都要計算雅可比矩陣，對于非 線性系統來說往往計算復雜且困難。為了改善上述問題，Julier等人提出的一種基于無跡 變換的UKF非線性濾波算法，該算法無需計算雅可比矩陣，且濾波估計具有更高的精度。雖 然UKF濾波算法對EKF存在的一些問題有了很大的改善，但UKF也是以卡爾曼濾波為基礎 的非線性濾波算法，仍存在著受模型誤差、噪聲和干擾等不確定因素的影響而造成算法的 精度降低和收斂速度變慢等問。同時，UKF算法存在對初始值非常敏感的問題，初始值波動 會嚴重影響到濾波算法的性能，甚至有可能導致濾波器發散。鑒于此原因，本發明針對基于 UKF的定位算法的對初始值敏感的問題，提出了一種帶約束條件的節點定位算法。


【發明內容】

[0005] 發明要解決RSSI受環境中各種干擾因素影響使其值失真大、造成測距階段和節 點定位階段獲得的結果具有較大的誤差和波動性的缺點，在節點定位階段引入約束條件， 提出一種定位精度高，收斂速度快，魯棒性強的節點定位方法。
[0006] 本發明所述的帶約束條件的UKF的WSN節點定位方法，其工作步驟是：
[0007] 步驟1.測距模型有理論模型和經驗模型兩種，本發明中的測距模型采用理論模 型中的對數-常態分布模型，使用高斯濾波技術和曲線擬合技術對實驗環境中測試獲得的 數據進行處理確定模型中的未知參數，建立RSSI與距離之間的關系。
[0008] 步驟2.使用測距模型將RSSI轉換為距離值。參照附圖2所示，使用MLE法求得 坐標Ρ_，坐標值為（xM，yaE);設未知節點相鄰兩時刻中前一時刻的坐標為Ptl，坐標值為 (x〇，y。）；以R為半徑，P。為圓心，作一約束圓；選取當前時亥iJRSSi值中最大的兩個信標節 點設為A和B，其坐標分別為（X1,yi)和（x2，y2);作直線APc^PBPtl，與約束圓的交點分別為 M和N，則扇形MPtlN構成一個坐標約束區域。使用下面公式分別求出點M和N的坐標值為 (xDΥμ)?Π(xN,yN) 〇

【權利要求】
1.帶約束條件的UKF的WSN節點定位方法，其工作步驟是： 1) 測距模型有理論模型和經驗模型兩種，測距模型采用理論模型中的對數-常態分布 模型，使用高斯濾波技術和曲線擬合技術對實驗環境中測試獲得的數據進行處理確定模型 中的未知參數，建立RSSI與距離之間的關系； 2) 使用測距模型將RSSI轉換為距離值；使用MLE法求得坐標P_，坐標值為; 設未知節點相鄰兩時刻中前一時刻的坐標為P〇,坐標值為;以R為半徑，Ptl為圓 心，作一約束圓；選取當前時刻RSSI值中最大的兩個信標節點設為A和B，其坐標分別為 (Xl，yi)和（x2, y2);作直線APtl和BPtl，與約束圓的交點分別為M和N，則扇形MP tlN構成一個 坐標約束區域；使用下面公式分別求出點M和N的坐標值為（xM，yM)和（xN，y N);
式中：k為直線的斜率值； 以IPmIPci四點為頂點構成一個四邊形，求得四邊形的質心坐標即為初始定位所得 的坐標（x'，y'）；
3) 以未知節點的坐標作為系統的狀態變量，用RSSI值作為觀測值，以測距模型為觀測 方程，建立自適應UKF濾波系統； 3. 1)狀態方程： Xk+i = f (Xk) +wk = AXk+wk 式中：f ( ?)為非線性函數：
為狀態轉移矩陣，Xk = [xk，yk] T表示第k時刻 的系統狀態隨機變量，Wk為系統過程噪聲，其均值為零，協方差為Qk。 3. 2)觀測方程： \i = h (Xk)+vk = Pr(dk；i)
之間的距離，PJdlu)為第i個信標節點的接收RSSI值，PJdtl)為dQ = Im時的接收RSSI 值，Yk為系統觀測量即信標節點的接收RSSI值，Vk為觀測噪聲，協方差為Rk，<9:為路徑損耗 因子。 4) 標準UKF算法實現： 4. 1)初始化：
分布的參數，L為隨機變量X的維數，?r、4分別為第i個樣本點所對應的均值和方差統 計特性的權系數；Xtl為系統隨機變量的初始值，即步驟2所得的結果，Ptl為協方差初始值， k-1時刻的樣本點集，Ykllrt為變換點集，尤H為隨機變量的一步提前預測值， 為觀測量的一步提前預測值，Yk為k時刻的系統觀測量，為一步提前預測協方差矩陣， Ai1i和'Vi為協方差矩陣，Pk為k時刻的協方差矩陣估計值，K k為k時刻的濾波增益值，尤 為k時刻的隨機變量估計值，即所求節點坐標值。
【文檔編號】H04W84/18GK104363649SQ201410370545
【公開日】2015年2月18日 申請日期:2014年7月30日 優先權日:2014年7月30日
【發明者】歐縣華, 武憲青, 何熊熊 申請人:浙江工業大學