一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng) 絡(luò)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 全球定位系統(tǒng)的成功應(yīng)用使人們對(duì)定位服務(wù)的需求日益增多，然而在室內(nèi)環(huán)境 下，由于衛(wèi)星信號(hào)傳播受到建筑物嚴(yán)重干擾，定位的精度不能滿足應(yīng)用要求，于是人們開始 尋找替代方案以滿足室內(nèi)環(huán)境下無線定位的需求。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由于其靈活性、成本低、 易于布置等特性，能夠方便、及時(shí)、準(zhǔn)確的采集各類信息，而受到越來越廣泛的應(yīng)用。根據(jù)無 線傳感網(wǎng)絡(luò)定位過程中是否需要測(cè)量實(shí)際節(jié)點(diǎn)間的距離，可以將節(jié)點(diǎn)定位分為基于測(cè)距 (range-based)和非測(cè)距(range-free)的方式進(jìn)行。在基于測(cè)距算法定位中，測(cè)量節(jié)點(diǎn)間距 離時(shí)米用T0A(time of arrive)、TD0A(time difference of arrive)、RSSI(received signal strength indication)等。由于測(cè)距的定位算法能夠提供更高的精度要求，基于測(cè) 距的定位算法將在節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)中獲得更好的發(fā)展空間.
[0003] 在基于測(cè)距的定位算法中，RSSI由于價(jià)格低廉，獲得廣泛應(yīng)用。但RSSI算法通常根 據(jù)信號(hào)傳播經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算的距離，與實(shí)際情況偏差較大，并且在不同的環(huán)境下，模型的參數(shù) 都需要進(jìn)行調(diào)整，對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力較差。在室內(nèi)定位環(huán)境下，不準(zhǔn)確的RSSI和無線信號(hào)傳 播計(jì)算距離是造成室內(nèi)定位誤差的主要原因，造成基于RSSI的定位算法的使用有很大的局 限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié) 點(diǎn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方 法，包括以下步驟：
[0006] -種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法，具體包括以下步驟：
[0007] 步驟A:在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中部署的固定節(jié)點(diǎn)數(shù)目多于4個(gè)，然后在定位場(chǎng)地中采集 固定節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在設(shè)定位置的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)包括移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到固定節(jié)點(diǎn) 的接收信號(hào)強(qiáng)度RSSI值及相應(yīng)的距離值；
[0008] 步驟B:建立自組織映射模型，將步驟A中獲取的固定節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的RSSI值作 為訓(xùn)練樣本的輸入值，數(shù)據(jù)處理中心計(jì)算所述固定位置的固定節(jié)點(diǎn)與各移動(dòng)節(jié)點(diǎn)間的實(shí)際 測(cè)距數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本的輸出；對(duì)所述自組織映射模型進(jìn)行訓(xùn)練;得到RSSI值和距離的關(guān) 系豐吳型；
[0009] 步驟C:待定位移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入無線傳感網(wǎng)絡(luò)的定位區(qū)域后，發(fā)送無線信號(hào)到固定節(jié) 點(diǎn)，固定節(jié)點(diǎn)將收到的RSSI信號(hào)上傳到數(shù)據(jù)處理中心；
[0010] 步驟D:數(shù)據(jù)處理中心將接收到的RSSI值作為樣本，輸入到步驟B訓(xùn)練好的自組織 映射模型中，依此得到移動(dòng)節(jié)點(diǎn)與對(duì)應(yīng)固定節(jié)點(diǎn)的距離d，保存下這些距離d以及相應(yīng)的接 收信號(hào)強(qiáng)度和固定節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)；
[0011] 步驟E:根據(jù)步驟D得到的距離值，對(duì)RSSI值進(jìn)行排列，選擇3個(gè)RSSI值中最大的值， 記錄移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到固定節(jié)點(diǎn)的距離及固定節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，采用節(jié)點(diǎn)定位法得到移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的坐 標(biāo)，完成定位。
[0012] 所述的自組織映射模型采用一維自組織映射算法。
[0013] 所述的一維自組織映射算法的輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)與輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)與實(shí)際定位的 固定節(jié)點(diǎn)數(shù)量一致。
[0014] 所述的一維自組織映射算法的自學(xué)習(xí)速率是自動(dòng)更新。
[0015] 所述的節(jié)點(diǎn)定位法采用經(jīng)典三邊測(cè)距定位算法，根據(jù)誤差修正后的測(cè)距數(shù)據(jù)得到 未知節(jié)點(diǎn)的位置。
[0016] 本發(fā)明具有以下有益效果：
[0017] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明采用一維自組織映射算法對(duì)RSSI進(jìn)行誤差修正，利用自 組織映射算法的網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元間的相互作用和相互競(jìng)爭(zhēng)的特性和自組織和學(xué)習(xí)的能力，通 過對(duì)接收信號(hào)強(qiáng)度RSSI和距離d去訓(xùn)練建立的自組織映射模型成功后用于不同的定位環(huán) 境，有效提高了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位精度。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發(fā)明實(shí)施方式的流程示意圖；
[0019] 圖2為一維自組織映射結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 如圖1所示，本發(fā)明在研究分析無線信號(hào)傳播模型和傳統(tǒng)的定位方法的基礎(chǔ)上，提 出了基于一維自組織映射來優(yōu)化室內(nèi)待定位節(jié)點(diǎn)與固定節(jié)點(diǎn)的距離，從而達(dá)到提高定位精 度的目的。下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)描述：
[0021 ]采集訓(xùn)練樣本
[0022]本發(fā)明中采用一維自組織映射算法來得到RSSI值與距離的關(guān)系模型，需要先采集 訓(xùn)練樣本對(duì)一維自組織映射進(jìn)行訓(xùn)練，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位場(chǎng)地中先利用固定節(jié)點(diǎn)和移 動(dòng)節(jié)點(diǎn)取得訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，包括移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到固定節(jié)點(diǎn)的接收信號(hào)強(qiáng)度RSSI值及二者距離 值。
[0023]本實(shí)施例中采用N(N2 4)個(gè)固定節(jié)點(diǎn)和1個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)來得到訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，以0.2 米為距離增量來測(cè)量實(shí)訓(xùn)場(chǎng)地內(nèi)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)與固定節(jié)點(diǎn)〇~5米距離對(duì)應(yīng)的RSSI值，同時(shí)在實(shí) 施過程中通過多次采集數(shù)據(jù)求平均的方式來降低單個(gè)距離的誤差，本實(shí)施例中測(cè)試10次求 平均距離。
[0024]如圖2所示，一維自組織映射訓(xùn)練樣本 [0025] 建立一維自組織映射結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，
[0026]訓(xùn)練樣本矢量集表示為X= (Xi，X2，…，Xn)，網(wǎng)絡(luò)有N個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，競(jìng)爭(zhēng)層有Q個(gè)神經(jīng) 元，由輸入層到競(jìng)爭(zhēng)層的連接權(quán)值為Wij，i = [ 1，…，Q]，j = [ 1，…，N]，將初始化連接權(quán)值Wij 賦予隨機(jī)值并進(jìn)行歸一化處理，得到Wij (0);確定初始學(xué)習(xí)速率α (〇)，（ 〇 <α (〇) < 1);確定鄰 域Nr ( t)的初始值Nr ( Ο )，同時(shí)確定總的學(xué)習(xí)次數(shù)T。
[0027] 1)從訓(xùn)練集合中選擇訓(xùn)練矢量乂15沽6[1廣_少]，并進(jìn)行歸一化處理，用并行的方 式輸入到競(jìng)爭(zhēng)層的每一個(gè)神經(jīng)元。
[0028] 2)計(jì)算Xk與各神經(jīng)元（即Wu)間的Euclid距離cU，選擇具有最小距離的神經(jīng)元g及g 的拓?fù)溧徲騼?nèi)，按式(2)調(diào)整神經(jīng)元g及g的拓?fù)溧徲騼?nèi)的神經(jīng)元的權(quán)值，其他的神經(jīng)元權(quán)值 保持不變，即：
[0029] (1)
[0030] (2)
[0031]其中ieNEXthNEKt)為獲勝神經(jīng)元g的拓?fù)溧徲?，t為當(dāng)前迭代次數(shù)。a(t)為學(xué)習(xí) 速率因子，一般選為：
[0032]
⑶.
[0033]其中，tmax為總的迭代次數(shù)，α〇取[0，1 ]。
[0034] 3)對(duì)所有訓(xùn)練輸入模式，重復(fù)步驟2)、3)，直到算法收斂或達(dá)到初始設(shè)定的最大迭 代次數(shù)。
[0035]將采集的RSSI值作為輸入、對(duì)應(yīng)的距離值作為輸出通過對(duì)一維自組織映射網(wǎng)絡(luò)進(jìn) 行訓(xùn)練，得到RSSI值和距離的關(guān)系模型。
[0036] 通過一維自組織映射得到距離值
[0037] 待定位的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入定位無線傳感器網(wǎng)絡(luò)后，固定節(jié)點(diǎn)將接收移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的信號(hào) 的RSSI值輸入到第二步已經(jīng)訓(xùn)練好的一維自組織映射網(wǎng)絡(luò)，得到對(duì)應(yīng)的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)與固定節(jié) 點(diǎn)的距離
[0038] 三邊定位
[0039] 通過對(duì)RSSI值進(jìn)行排列，選擇3個(gè)RSSI值最強(qiáng)的值，記錄移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到固定節(jié)點(diǎn)的距 離及固定節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，設(shè)三個(gè)固定節(jié)點(diǎn)A、B、C的坐標(biāo)分別為(XI，y 1)、（ X2，y2)、（ X3，y3)它們到 移動(dòng)知節(jié)點(diǎn)D的距離分別為:(11、(12、(13，未知節(jié)點(diǎn)0的坐標(biāo)設(shè)為(^5〇?？梢缘玫较铝蟹匠?：
[0040]
[0041]根據(jù)上式可得未知節(jié)點(diǎn)D的坐標(biāo)方程為：
[0042]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法，其特征在于，該方法 具體包括以下步驟： 一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法，具體包括以下步驟： 步驟A:在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中部署的固定節(jié)點(diǎn)數(shù)目多于4個(gè)，然后在定位場(chǎng)地中采集固定 節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在固定位置的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)包括移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到固定節(jié)點(diǎn)的接 收信號(hào)強(qiáng)度RSSI值及相應(yīng)的距離值； 步驟B:建立自組織映射模型，將步驟A中獲取的固定節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的RSSI值作為訓(xùn) 練樣本的輸入值，數(shù)據(jù)處理中心計(jì)算所述固定位置的固定節(jié)點(diǎn)與各移動(dòng)節(jié)點(diǎn)間的實(shí)際測(cè)距 數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本的輸出；對(duì)所述自組織映射模型進(jìn)行訓(xùn)練;得到RSSI值和距離的關(guān)系模 型； 步驟C:待定位移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入無線傳感網(wǎng)絡(luò)的定位區(qū)域后，發(fā)送無線信號(hào)到固定節(jié)點(diǎn)， 固定節(jié)點(diǎn)將收到的RSSI信號(hào)上傳到數(shù)據(jù)處理中心； 步驟D:數(shù)據(jù)處理中心將接收到的RSSI值作為樣本，輸入到步驟B訓(xùn)練好的自組織映射 模型中，依此得到移動(dòng)節(jié)點(diǎn)與對(duì)應(yīng)固定節(jié)點(diǎn)的距離d，保存下這些距離d以及相應(yīng)的接收信 號(hào)強(qiáng)度和固定節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)； 步驟E:根據(jù)步驟D得到的距離值，對(duì)RSSI值進(jìn)行排列，選擇3個(gè)RSSI值中最大的值，記錄 移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到固定節(jié)點(diǎn)的距離及固定節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，采用節(jié)點(diǎn)定位法得到移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，完 成定位。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方 法，其特征在于:所述的自組織映射模型采用一維自組織映射算法。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方 法，其特征在于:所述的一維自組織映射算法的輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)與輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)與實(shí)際 定位的固定節(jié)點(diǎn)數(shù)量一致。4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位 方法，其特征在于:所述的一維自組織映射算法的自學(xué)習(xí)速率是自動(dòng)更新。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方 法，其特征在于:所述的節(jié)點(diǎn)定位法采用經(jīng)典三邊測(cè)距定位算法，根據(jù)誤差修正后的測(cè)距數(shù) 據(jù)得到未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)位置。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于自組織映射的無線傳感網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法，首先在室內(nèi)環(huán)境下采集固定節(jié)點(diǎn)、待定位移動(dòng)節(jié)點(diǎn)兩者之間相應(yīng)的RSSI值和距離d，用采集的RSSI值和距離d訓(xùn)練一維自組織映射網(wǎng)絡(luò)，建立RSSI值和距離d的關(guān)系模型；隨后在實(shí)際使用中，通過將接收RSSI值輸入到函數(shù)中得到固定節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化距離d；取RSSI最強(qiáng)的三個(gè)固定節(jié)點(diǎn)得到三個(gè)與移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的距離d，通過經(jīng)典的三邊定位方法得到移動(dòng)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于一維自組織映射的方法訓(xùn)練學(xué)習(xí)時(shí)間短，魯棒性好，能夠進(jìn)一步提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位精度。
【IPC分類】H04W84/18, H04W64/00
【公開號(hào)】CN105530702
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201610051138
【發(fā)明人】岳克強(qiáng), 尚俊娜, 孫玲玲
【申請(qǐng)人】杭州電子科技大學(xué)
【公開日】2016年4月27日
【申請(qǐng)日】2016年1月25日