基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法
2023-05-15 04:45:21 1
專利名稱:基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法
技術領域:
本發明涉及一種利用移動傳感器節點可控的移動性實現移動傳感器網絡定位的方法,屬於無線傳感器網絡定位技術領域。
背景技術:
微機電技術、數字電子技術以及無線通信技術的迅猛發展,使得部署傳感器網絡完成信息的獲取成為可能。與單個傳感器相比,傳感器網絡具有明顯的優勢,如傳感信息互補、魯棒性更強、覆蓋範圍更大、及成本相對低,而且,移動傳感平臺,如無人駕駛飛機、水下機器人和無人駕駛車輛等,能夠在人類無法到達的惡劣環境下自主移動,收集感興趣的信息。對於許多應用場合,如廢墟搜救、環境檢測、目標檢測/跟蹤、軍事偵察系統等,『移動性』 使得傳感器網絡的能力大大加強,『移動性』能夠大大地改善傳感器網絡信息收集的能力、 提高對於動態環境和網絡本身不可預知變化的自適應性、並能夠提供對於故障的魯棒響應能力。定位是無線傳感器網絡的一個基本問題,只有當傳感器節點的位置信息已知時, 它所收集的信息才有意義。而且,傳感器節點的位置信息可以節省路由的花費並能夠增強網絡的安全性。在每一個傳感器節點上安裝一個GPS接收器可以解決無線傳感器網絡的定位問題,但是,對於大規模無線傳感器網絡,花費巨大;並且,GPS設備要求額外的空間和能量消耗,對於傳感器節點而言,空間和能量是非常寶貴的資源;在許多應用場合,可能只有有限數目的傳感器節點配置有GPS接收器或其他定位設備,或者整個網絡根本沒有任何特殊的定位設備。研究者們已經研究出了許多定位算法,獲得不同應用場合下傳感器節點的位置 fn息ο基於種子節點(配置有定位設備的傳感器節點,定位設備一般指GPS接收器)的定位算法根據少量的種子節點的位置信息計算大量的普通傳感器節點(沒有配置有定位設備的傳感器節點)的絕對位置信息;無種子節點的定位算法應用於網絡中沒有種子節點的情況,應用節點間的距離信息或者跳數獲得傳感器節點之間的相對位置信息。基於距離的定位算法依賴特殊的硬體設備獲得的距離或角度觀測,利用三邊測量法、三角測量法或多邊測量法計算傳感器節點的位置信息;無距離信息的定位算法只利用來自種子節點的信息(如種子節點的位置或跳數),對普通傳感器節點的位置進行估計。無線傳感器網絡的定位算法有集中式和分布式的結構體系,集中式能夠提供更精確的位置估計,但是計算複雜性和通訊量大;分布式對於大規模的傳感器網絡更易於擴展,靈活性更強。研究者們已使用移動種子節點幫助普通傳感器節點獲得位置估計,2004年 ((Proceedings of IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Systems》(IEEE移動傳感器系統國際會議論文集)在174-183頁發表的論文《Localization of wireless sensor networks with a mobile beacon》(應用移動禾中子節點實現無線傳感器網絡定位)禾口 2005 年〈〈Proceedings of the 24th Annual Joint Conference of theIEEE Computer and Communications Societies)) (IEEE 計算機和通訊協會年會論文集) 在 172-183 頁發表的《Mobile-assisted localization in wireless sensor networks》 提到,移動性可以幫助普通傳感器節點獲得更多的信息;移動種子節點在環境中移動,同時定期性地廣播當前的位置信息,一個移動種子節點可以起到多個靜止種子節點的作用, 降低了用於種子節點的花費。2007年《Computer Communications》(計算機通訊)在 30 (13) :2577-2592 1 ^ ((Path planning of mobile landmarks for localization in wireless sensor networks》(用於無線傳感器網絡定位的移動種子節點的路徑規劃) 發現移動種子節點的運動軌跡會影響到傳感器網絡的定位精度,然而並沒有考慮如何直接面向提高定位精度和定位效率的目的設計移動種子節點的運動軌跡。另一方面,移動性會增加傳感器節點位置的不確定性,並且使得來自種子節點的信息或者觀測值失效。移動傳感器網絡定位算法所面臨的挑戰是如何利用移動性,提高定位精度和定位效率,而不僅僅是克服移動性所帶來的不利影響。2004年《Proceedings of the 10th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking》 (第十屆移動計算與網絡國際會議論文集)在45-57頁發表的《Localization for mobile sensor networks》(移動傳感器網絡定位)一文中專門針對移動傳感器網絡定位提出的蒙特卡洛定位算法(Monte Carlo Localization :MCL)利用移動性幫助傳感器節點實現定位。 用一非線性離散運動模型得到傳感器節點移動後的位置預測估計,MCL算法一般假設傳感器節點做隨機運動,隨機運動會消耗掉很多寶貴的能源,並且,高的定位精度要求高的種子節點密度。近年,許多學者對MCL方法進行了改進,以提高定位效率和提高低種子節點密度下的定位精度。2008年《Ad Hoc Networks》(自組網)6(5) :718-733頁發表的《Monte Carlo localization for mobile wireless sensor networks》(用於移動傳感器網絡的蒙特卡洛定位)提出盒式的蒙特卡洛定位方法(Monte Carlo Localization Boxed :MCB)方法將採樣區域限制在種子節點通訊範圍重疊區域,提高效率。2010年《IEEE Transactions on Mobile Computing》(IEEE 期刊移動計算)9 (6) :897-910 頁發表的《Accurate and energy-efficient range-free localization for mobile sensor networks))(精石角白勺、 能源有效的移動傳感器網絡不需距離信息的定位方法)提出的加權的MCL方法(Weighted MCL =WMCL)利用兩跳種子鄰居節點的負效應和鄰居傳感器節點的位置估計信息進一步約束米樣區域。2007 年((Proceedings of the 6th International Conference on Information Processing in Sensor Networks》(第六屆傳感器網絡中的信息處理國際會議論文集)51-60頁發表的《Localization in wireless sensor networks》(無線傳感器網絡的定位)提出的 MSL* 和 MSL (Mobile and Static sensor network Localization)算法以正比於權重值的概率保留上一時刻的採樣,提高採樣效率。MCL方法僅利用兩跳之內的鄰居種子節點的位置信息作為觀測量,高定位精度依賴於高的種子密度,WMCL、MSL*和MSL 除了利用鄰居種子節點的位置信息,還利用所有鄰居普通傳感器節點的位置估計信息作為觀測信息改善定位精度。上述的定位算法都假設傳感器節點做隨機運動,只有傳感器節點最大的運動速度已知,而實際上,可以獲得移動傳感器節點更多的移動性信息,利用這些信息可以提高定位效率禾口定位精度。2007 年〈〈Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems》(第三屆 IEEE 傳感器系統中的分布式計算國際會議論文集)96-109頁發表的《Mobile anchor-free localization for wireless sensor networks》(無種子節點的移動傳感器網絡定位算法)提出應用加速度計檢測傳感器節點的運動,只有當檢測到傳感器移動時,才執行定位算法進行重新定位。 2005 年〈〈Proceedings of the 24th IEEE International Conference on Performance, Computing,and Communications))(第M屆IEEE性能、計算和通訊國際會議論文集)587-592 頁發表的〈〈Dynamic localization control for mobile sensor networks)) (移動傳感器網絡的動態定位控制)提出檢測傳感器節點的運動速度,根據其速度大小確定定位算法的實施頻率,從而在保證定位精度的基礎上減少能量的花費。上述研究是通過觀測或預測傳感器節點的移動行為,來輔助定位。然而,移動傳感器網絡定位問題的解決還沒有考慮移動傳感器節點的「主動的移動性」,即沒有涉及直接面向提高定位精度和定位效率的目的,如何設計移動傳感器節點的運動策略。目前的移動傳感器網絡定位算法的應用場合一般是指,傳感器安裝到野生動物、 車輛或者消防員等上面,完成動物跟蹤、車輛跟蹤或環境監測的任務,幾乎沒有研究者考慮可控移動性在移動傳感器網絡定位方面的應用。雖然2004年《Proceedings of the 10th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking》(第十屆移動計算與網絡國際會議論文集)在45-57頁發表的《Localization for mobile sensor networks》(移動傳感器網絡定位)一文中提到,如果移動種子節點的軌跡能夠覆蓋所有的感測區域,會改善普通傳感器節點的定位精度和減少收斂時間;他們還發現,如果傳感器節點的群集運動相對於個體運動佔有主導地位,傳感器網絡的定位精度會降低。然而,他們也沒有研究直接面向提高定位精度和定位效率,如何控制移動傳感器節點的運動。實際上,在一些應用場合,傳感器節點具有可控制的移動性,即可以控制傳感器節點移動平臺的運動方向和運動速度。本發明希望藉助於可控制的移動性,移動傳感器網絡能夠執行主動定位,也就是,傳感器節點有目的地和自適應地確定移動平臺的運動軌跡,以最有效的資源利用率獲得最可靠、最精確的位置信息。
發明內容
本發明針對現有移動傳感器網絡定位技術存在的不足,提供一種基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法,該方法能夠在種子節點密度很少的情況下,以較少的能量消耗,獲得足夠精確的大量普通傳感器節點的位置估計。本發明針對下述應用場合隨機分散在環境區域中的傳感器節點的移動性是可控的,允許有一部分的能量消耗在移動上,其中只有少部分的種子節點,傳感器節點所獲得的環境感測信息只有標有相應節點的位置信息時才有意義,要求傳感器節點以儘可能少的能量消耗儘快地獲得足夠精確的位置估計。本發明的基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法,包括以下步驟(1)使所有的傳感器節點都具有數據處理、數據存儲和通訊能力,使所有的傳感器節點都配置有指南針,並使所有的傳感器節點都配置有運動控制器,該運動控制器能夠控制傳感器節點按照一定的速度、一定的方向移動;選取部分傳感器節點配置GPS接收器,這些配置GPS接收器、位置信息已知的傳感器節點為種子節點,選取的種子節點的數量佔全部傳感器節點的比例不大於10% ;(2)種子節點的濾波器選擇種子節點周圍鄰居普通傳感器節點進行位置估計,將感測得到的周圍鄰居普通傳感器節點相對於種子節點運動方向的角度作為觀測量,用卡爾曼濾波迭代估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置,根據種子節點的感知半徑在種子節點的感知範圍內隨機設置種子節點周圍鄰居普通傳感器節點的初始位置,將種子節點的周圍鄰居普通傳感器節點的初始位置估計標準差的大小定義為種子節點的感知半徑;(3)每一個種子節點利用卡爾曼濾波器估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置信息,種子節點的運動控制器通過使基於信息度量的目標函數最大化為種子節點選擇最優的移動方向,主動地確定種子節點下一步的移動方向,使得種子節點在下一步移動到的位置上所獲得角度觀測量能夠最大程度地減少周圍鄰居普通傳感器節點位置估計的不確定性, 幫助周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計,一旦種子節點的濾波器得到周圍鄰居普通傳感器節點的估計誤差小於初始位置估計標準差的10%,該種子節點停止移動,並將位置估計發送給與該種子節點相應的鄰居普通傳感器節點;(4)步驟(3)中的相應的鄰居普通傳感器節點在得到種子節點發送過來的位置估計信息後,作為第一級偽種子節點(偽種子節點沒有配置GPS接收器,但已獲得位置估計), 第一級偽種子節點利用卡爾曼濾波器估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置信息和偽種子節點自身的位置信息,第一級偽種子節點通過使基於信息度量的目標函數最大化主動選擇偽種子節點的運動方向,使得第一級偽種子節點在下一步移動到的位置上所獲得的角度觀測量能夠最大程度地減少周圍鄰居普通傳感器節點位置估計和第一級偽種子節點自身位置估計的不確定性,幫助第一級偽種子節點周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計,在第一級偽種子節點獲得周圍鄰居普通傳感器節點的位置估計誤差小於初始位置估計標準差的20%的的位置估計後,該第一級偽種子節點停止移動,並將位置估計發送給該第一級偽種子節點相應的鄰居普通傳感器節點;(5)步驟中的相應的鄰居普通傳感器節點在得到第一級偽種子節點發送過來的位置估計信息後作為第二級偽種子節點,按照與步驟同樣的方法,進一步幫助第二級偽種子節點周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計信息;以此類推,最終,所有需要位置估計的普通傳感器節點都能夠獲得估計誤差小於初始位置估計標準差的20%的位置估計, 此時,所有的傳感器節點停止移動。整個傳感器網絡為接下來的環境感知任務做好了準備。本發明通過定義基於信息度量的目標函數,利用種子節點和偽種子節點的可控的移動性,使得種子節點和偽種子節點主動地、目標明確地直接面向提高定位精度的目標,選擇種子節點和偽種子節點的移動方向,利用最少的移動、最短時間、最少的能量消耗實現移動傳感器網絡的定位問題。這一問題的解決,具有實際意義,如傳感器網絡的種子節點數目非常有限的情況;傳感器節點的能量非常有限,不允許在隨機運動上花費寶貴能量的情況。 此時,利用本發明可以實現移動傳感器網絡的主動定位,將寶貴的能量留給接下來的環境感測任務。本發明利用移動傳感器節點可控制的移動性實現快速高效的移動傳感器網絡的定位,通過使基於信息度量的目標函數最大化,獲得能夠使位置估計不確定性降低最快的角度觀測的最優運動方向,使得傳感器節點做目的明確的、直接面向提高定位精度的主動運動,以最大程度地減少鄰居普通傳感器節點的位置估計不確定性,實現以較少的運動、較少的能量花費、較短的時間的移動傳感器網絡中傳感器節點的定位,能夠在種子節點密度很少的情況下,以較少的能量消耗,獲得足夠精確的大量傳感器節點的位置估計。
圖1是本發明基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法的原理示意圖。圖2是種子節點與周圍鄰居普通傳感器節點幾何關係圖。圖3是本發明與基於隨機移動的定位方法的位置估計誤差比較圖。圖4是選擇鄰居普通傳感器節點進行位置估計的策略對於定位誤差的影響示意圖。圖5是鄰居普通傳感器節點數目對定位誤差的影響示意圖。圖6是種子節點和偽種子節點所獲得的普通傳感器節點位置估計誤差示意圖。圖7是種子節點速度對鄰居普通傳感器節點定位誤差的影響示意圖。圖8是偽種子節點速度對於其自身定位誤差和鄰居普通傳感器節點定位誤差的影響示意圖。
具體實施例方式本發明提出的基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法,基於信息效用值度量定義了直接面向提高普通傳感器節點位置估計精度的目標函數,通過使此基於信息度量的目標函數最大化,種子節點和偽種子節點的運動控制器主動地選擇種子節點和偽種子節點的運動方向,使得種子節點和偽種子節點在下一步移動到的位置上所獲得的鄰居普通傳感器節點的角度觀測能夠最大程度地減少鄰居普通傳感器節點位置估計的不確定性。本發明所提出的基於信息度量的移動傳感器網絡定位方法,基於以下假設(1)所有傳感器節點都具有一定的數據處理和存儲能力和通訊能力;(2)所有傳感器節點都配置有一指南針;(3)所有傳感器節點都配置有運動控制器,可以控制傳感器節點按照一定的速度、 一定的方向移動。將配置有GPS接收器的已知位置信息的種子節點按照基於信息度量的目標函數優化其運動方向,以較短時間和較少的運動(僅需要少於10步的移動)獲得鄰居普通傳感器節點的位置估計,當位置估計收斂到某一閾值(該閾值設置為初始位置估計標準差的 10% ),種子節點停止移動,並將位置估計發送給相應的普通傳感器節點;接著,已獲得位置估計信息的普通傳感器節點作為偽種子節點,利用基於信息度量的目標函數優化偽種子節點自身運動方向,幫助偽種子節點周圍的鄰居普通傳感器節點獲得位置估計。具體實現步驟如下初始時刻,所有的傳感器節點隨機散布在環境區域中,在它們執行任何感測任務之前,移動傳感器網絡根據本發明所提出的基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法估計所有的普通傳感器節點的位置信息。本發明的基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法,如圖1所示,具體包括以下實現步驟(1)使所有的傳感器節點都具有數據處理、數據存儲和通訊能力,使所有的傳感器節點都配置有指南針,並使所有的傳感器節點都配置有運動控制器,該運動控制器能夠控制傳感器節點按照一定的速度、一定的方向移動;選取部分傳感器節點配置GPS接收器,這些配置GPS接收器、位置信息已知的傳感器節點為種子節點,選取的種子節點的數量佔全部傳感器節點的比例不大於10% ;(2)種子節點的濾波器選擇種子節點周圍鄰居普通傳感器節點進行位置估計,將感測得到的周圍鄰居普通傳感器節點相對於種子節點運動方向的角度作為觀測量,用卡爾曼濾波迭代估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置,根據種子節點的感知半徑在種子節點的感知範圍內隨機設置種子節點周圍鄰居普通傳感器節點的初始位置,將種子節點的周圍鄰居普通傳感器節點的初始位置估計標準差的大小定義為種子節點的感知半徑;(3)每一個種子節點利用卡爾曼濾波器估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置信息,種子節點的運動控制器通過使基於信息度量的目標函數最大化為種子節點選擇最優的移動方向,主動地確定種子節點下一步的移動方向,使得種子節點在下一步移動到的位置上所獲得角度觀測量能夠最大程度地減少周圍鄰居普通傳感器節點位置估計的不確定性, 幫助周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計,一旦種子節點的濾波器得到周圍鄰居普通傳感器節點的估計誤差小於初始位置估計標準差的10%,該種子節點停止移動,並將位置估計發送給與該種子節點相應的鄰居普通傳感器節點;(4)步驟(3)中的相應的鄰居普通傳感器節點在得到種子節點發送過來的位置估計信息後,作為第一級偽種子節點(偽種子節點沒有配置GPS接收器,但已獲得位置估計), 第一級偽種子節點利用卡爾曼濾波器估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置信息和偽種子節點自身的位置信息,第一級偽種子節點通過使基於信息度量的目標函數最大化主動選擇偽種子節點的運動方向,使得第一級偽種子節點在下一步移動到的位置上所獲得的角度觀測量能夠最大程度地減少周圍鄰居普通傳感器節點位置估計和第一級偽種子節點自身位置估計的不確定性,幫助第一級偽種子節點周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計,在第一級偽種子節點獲得周圍鄰居普通傳感器節點的位置估計誤差小於初始位置估計標準差的20%的的位置估計後,該第一級偽種子節點停止移動,並將位置估計發送給該第一級偽種子節點相應的鄰居普通傳感器節點;(5)步驟中的相應的鄰居普通傳感器節點在得到第一級偽種子節點發送過來的位置估計信息後作為第二級偽種子節點,按照與步驟同樣的方法,進一步幫助第二級偽種子節點周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計信息;以此類推,最終,所有需要位置估計的普通傳感器節點都能夠獲得估計誤差小於初始位置估計標準差的20%的位置估計, 此時,所有的傳感器節點停止移動。整個傳感器網絡為接下來的環境感知任務做好了準備。運動控制器主動地確定種子節點或偽種子節點的下一步的運動方向,以改善鄰居普通傳感器節點的位置估計的精度。1.系統構成考慮到大量的傳感器節點隨機地分布在二維平面內,只有少量的傳感器節點配置有GPS接收器(在仿真中,發現如果種子節點的密度為5%,最後所有傳感器節點的位置估計精度可以達到20%的感知半徑;如果種子節點的密度選為10%,最後所有傳感器節點的位置估計精度可以達到10%的感知半徑。因此,本發明中種子節點的密度定為不大於 10% ),這些節點稱為種子節點。那些通過種子節點獲得位置估計信息的傳感器節點可以幫助周圍的其他普通傳感器節點獲得位置估計信息,這些節點稱為偽種子節點(沒有配置 GPS接收器,但已獲得位置估計的普通傳感器節點)。定義狀態矢量)(s(k) = [xs(k) ys(k) = [xps(k) yps(k) ΦΡ3(10]Τ,Xs (k)表示 k 時刻種子節點在二維坐標平面內的χ方向坐標,ys(k)表示k時刻種子節點在二維坐標平面內的y方向坐標,Φ3(10表示 k時刻種子節點在二維坐標平面內的方向角,xps (k)表示k時刻偽種子節點在二維坐標平面內的χ方向坐標,yps(k)表示k時刻偽種子節點在二維坐標平面內的y方向坐標,ΦΡ300表示k時刻偽種子節點在二維坐標平面內的方向角。在種子節點或偽種子節點定位過程中, 待定位的鄰居普通傳感器節點保持靜止不動,狀態矢量Κ」=[X。,i y。,i]T,i = 1,…,Nc, 表示待位置估計的普通傳感器節點在二維坐標平面內的坐標。N。是待估計位置信息的鄰居普通傳感器節點的數目,它們之間的幾何關係如圖2所示。施加到種子節點或偽種子節點的控制是已預先定義大小的速度Vs(k)、Vps(k)和可控制的運動方向Vs(k)、Vps(k),分別為 Us(k) = [Vs(k) vs(k)]T,ups(k) = [Vps(k) Vps(k)]T。種子節點和偽種子節點的運動可以用非線性、離散狀態方程表示Xs (k) = fs (Xs (k_l),Us (k),k) +Ws (k),Xps (k) = fps (Xps (k_l),Ups (k),k) +Wps (k)。其中,Ws (k),Wps (k)是由於建模誤差和控制不確定性所引起的過程噪聲,假設為白噪聲。普通傳感器節點在定位過程中,保持靜止不動,表示為二維平面內的點(χ。,」 yc, i),i = 1,…,N。。種子節點和偽種子節點可以通過攝像頭獲得周圍鄰居普通傳感器節點相對於種子節點和偽種子節點本身運動方向的角度觀測,非線性的觀測方程如下zSjCi (k) = hs(Xs,xCji)+vs(k), _ ] Zps, ci (k) = hps (Xps,xCj》+Vps (k)。其中,Vs (k)和Vps (k)表示觀測噪聲,假設為白噪聲。由於種子節點的位置信息始終已知,種子節點的濾波器僅需要估計其鄰居普通傳感器節點的位置信息;然而,偽種子的的濾波器不僅需要估計鄰居普通傳感器節點的位置信息,還需估計其本身的位置信息。因此,種子節點和偽種子節點的基於信息度量的目標函數的定義不同。2.種子節點的定位方法因為種子節點的位置信息始終已知,因此,種子節點的濾波器對於各個普通傳感器節點的位置估計是不相關的,假設G I Α)是根據直到k時刻的觀測得到的第i個普通傳感器節點的位置估計,其相應的估計方差為P。, i (k I k)。在估計之前,種子節點首先對角度觀測執行數據關聯處理,接著N。個信息形式的卡爾曼濾波器分別處理關於N。個鄰居普通傳感器節點的角度觀測,分別對這N。個普通傳感器節點的位置進行估計。種子節點的每一個信息形式的卡爾曼濾波器可以得到相應鄰居普通傳感器節點的信息狀態矢量夂,沴I M和信息矩陣Y。, i (k I k),它們和位置估計I, & I Α)及估計方差P。, 「k|k)的關係如下yca{k\k) = V-cl{k\k)ica{k\k),
權利要求
1. 一種基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法,其特徵是(1)使所有的傳感器節點都具有數據處理、數據存儲和通訊能力,使所有的傳感器節點都配置有指南針,並使所有的傳感器節點都配置有運動控制器,該運動控制器能夠控制傳感器節點按照一定的速度、一定的方向移動;選取部分傳感器節點配置GPS接收器,這些配置GPS接收器、位置信息已知的傳感器節點為種子節點,選取的種子節點的數量佔全部傳感器節點的比例不大於10% ;(2)種子節點的濾波器選擇種子節點周圍鄰居普通傳感器節點進行位置估計,將感測得到的周圍鄰居普通傳感器節點相對於種子節點運動方向的角度作為觀測量,用卡爾曼濾波迭代估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置,根據種子節點的感知半徑在種子節點的感知範圍內隨機設置種子節點周圍鄰居普通傳感器節點的初始位置,將種子節點的周圍鄰居普通傳感器節點的初始位置估計標準差的大小定義為種子節點的感知半徑;(3)每一個種子節點利用卡爾曼濾波器估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置信息,種子節點的運動控制器通過使基於信息度量的目標函數最大化為種子節點選擇最優的移動方向,主動地確定種子節點下一步的移動方向,使得種子節點在下一步移動到的位置上所獲得角度觀測量能夠最大程度地減少周圍鄰居普通傳感器節點位置估計的不確定性,幫助周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計,一旦種子節點的濾波器得到周圍鄰居普通傳感器節點的估計誤差小於初始位置估計標準差的10%,該種子節點停止移動,並將位置估計發送給與該種子節點相應的鄰居普通傳感器節點;(4)步驟(3)中的相應的鄰居普通傳感器節點在得到種子節點發送過來的位置估計信息後,作為第一級偽種子節點,第一級偽種子節點利用卡爾曼濾波器估計周圍鄰居普通傳感器節點的位置信息和偽種子節點自身的位置信息,第一級偽種子節點通過使基於信息度量的目標函數最大化主動選擇偽種子節點的運動方向,使得第一級偽種子節點在下一步移動到的位置上所獲得的角度觀測量能夠最大程度地減少周圍鄰居普通傳感器節點位置估計和第一級偽種子節點自身位置估計的不確定性,幫助第一級偽種子節點周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計,在第一級偽種子節點獲得周圍鄰居普通傳感器節點的位置估計誤差小於初始位置估計標準差的20%的的位置估計後,該第一級偽種子節點停止移動,並將位置估計發送給該第一級偽種子節點相應的鄰居普通傳感器節點;(5)步驟中的相應的鄰居普通傳感器節點在得到第一級偽種子節點發送過來的位置估計信息後作為第二級偽種子節點,按照與步驟同樣的方法,進一步幫助第二級偽種子節點周圍鄰居普通傳感器節點獲得位置估計信息;以此類推,最終,所有需要位置估計的普通傳感器節點都能夠獲得估計誤差小於初始位置估計標準差的20%的位置估計,此時,所有的傳感器節點停止移動。
全文摘要
本發明提供了一種基於信息度量的移動傳感器網絡主動定位方法,分別定義了種子節點和偽種子節點(已獲得精確位置估計的普通傳感器節點)的基於信息度量的目標函數,在此目標函數作用下,種子節點和偽種子節點直接面向提高鄰居普通傳感器節點位置估計精度,主動地選擇其下一步的運動方向,從而使得種子節點和偽種子節點在下一步移動到的位置上獲得的鄰居普通傳感器節點相對於種子節點和偽種子節點運動方向的角度觀測可以使得鄰居普通傳感器節點的位置估計的不確定性最大程度地減少。本發明能夠使得種子節點和偽種子節點做儘可能少的移動,儘可能快地獲得周圍鄰居普通傳感器節點的位置估計信息,減少了能量花費,為接下來的環境感測任務保留寶貴的能量。
文檔編號H04W16/18GK102307358SQ20111029533
公開日2012年1月4日 申請日期2011年9月27日 優先權日2011年9月27日
發明者周民剛, 宋銳, 李貽斌, 榮學文, 馬昕 申請人:山東大學