基于移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法

1、 基于移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法 彭鳳英 焦鍵Key： 無線傳感網(wǎng)絡(luò); 定位; 移動(dòng)模型; 路徑規(guī)劃; 交替最小算法; 移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)： TN915.02?34; TP393 ： A ： 1004?373X（2019）03?0018?05Abstract： The anchor node position plays an important role for accurate node localization in wireless sensor networks （WSNs）. Therefore， a Gauss?Markov?based mobile anchor?locali

2、zation （GM?MAL） algorithm is proposed in this paper. An adaptive mobile path planning of anchor node is proposed on the basis of Gauss?Markov mobility model. The strategies of velocity adjustment， perpendicular bisector， virtual repulsion and virtual attraction are used to plan the path in path plan

3、ning stage. The non?convex optimization problem is converted into a bi?convex form， and solved with alternating minimization algorithm （AMA）， which can acquire a shorter mobile path of anchor node. The experimental data shows that the virtual attraction strategy can improve the path planning accurac

4、y， and cover more surveillance regions. In comparison with linear localization algorithm， the GM?MAL algorithm can improve the localization accuracy.Keywords： wireless sensor network; localization; mobile model; path planning; alternating minimization algorithm; mobile anchor node0 引 言無線傳感網(wǎng)絡(luò)（Wireles

5、s Sensor Networks，WSNs）已廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中，如森林火災(zāi)檢測、戰(zhàn)場偵察、入侵檢測、目標(biāo)跟蹤以及健康康復(fù)等1?2。部署于WSNs內(nèi)的傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)感測環(huán)境數(shù)據(jù)，然后再將數(shù)據(jù)傳輸至控制中心，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對環(huán)境區(qū)域的監(jiān)測。然而，感測數(shù)據(jù)必須附加較準(zhǔn)確的位置信息，一旦離開了位置數(shù)據(jù)，感測數(shù)據(jù)就失去意義。因此，節(jié)點(diǎn)定位成為WSNs的研究熱點(diǎn)之一3。目前，現(xiàn)有的定位算法可分為測距和非測距兩類。其中非測距算法利用傳感節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)間的連通性，而測距算法是利用節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間的距離或角度信息估計(jì)節(jié)點(diǎn)位置4。相比非測距定位算法，測距算法的定位精度較高。在測距定位算法中，錨節(jié)點(diǎn)位置對定位精度有重要的影

6、響。通常，錨節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，定位精度越高。然而，增加錨節(jié)點(diǎn)數(shù)也會(huì)增加定位成本。此外，在靜態(tài)錨節(jié)點(diǎn)場景中，一旦對傳感節(jié)點(diǎn)定位后，這些錨節(jié)點(diǎn)就不再有價(jià)值，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)是靜態(tài)的，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳粫?huì)發(fā)生變化。因此，利用移動(dòng)的錨節(jié)點(diǎn)策略，并由移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)不斷廣播它的位置，在提高定位精度的同時(shí)，降低定位成本5。為此，本文提出基于高斯?Markov（Gauss?Markov，GM）移動(dòng)模型的移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)定位算法（Gauss?Markov?based Mobile Anchor?localization，GM?MAL）。GM?MAL算法先規(guī)劃移動(dòng)路徑，錨節(jié)點(diǎn)依據(jù)此路徑移動(dòng)，并實(shí)時(shí)調(diào)整移動(dòng)速度和方向，在移動(dòng)過程中，錨節(jié)點(diǎn)不

7、斷廣播自己的位置信息，使得周圍的傳感節(jié)點(diǎn)能獲取與錨節(jié)點(diǎn)的距離信息，即測距。當(dāng)傳感節(jié)點(diǎn)獲取足夠多的測距值后，傳感節(jié)點(diǎn)便可估計(jì)自己的位置。1 GM?MALGM?MAL算法主要由錨節(jié)點(diǎn)移動(dòng)路徑規(guī)劃和定位兩部分組成。即先制訂錨節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)路徑，然后，錨節(jié)點(diǎn)依據(jù)此路徑移動(dòng)，使得傳感節(jié)點(diǎn)能夠獲取與錨節(jié)點(diǎn)的距離信息;隨后，傳感節(jié)點(diǎn)再依據(jù)距離信息估計(jì)自己的位置。1.1 路徑規(guī)劃從圖5可知，當(dāng)0.3后，提出的GM?MAL定位算法的RMSE低于同類的線性定位算法，并且隨的增加，優(yōu)越性越發(fā)特出。例如，當(dāng)=2時(shí)，GM?MAL算法的RMSE約為2.2，而線性定位算法的RMSE達(dá)到5.2。這些數(shù)據(jù)表明，提出的AMA定位算法

8、能夠估計(jì)目標(biāo)位置。從圖5可知，當(dāng)0.3后，提出的GM?MAL定位算法的RMSE低于同類的線性定位算法，并且隨的增加，優(yōu)越性越發(fā)特出。例如，當(dāng)=2時(shí)，GM?MAL算法的RMSE約為2.2，而線性定位算法的RMSE達(dá)到5.2。這些數(shù)據(jù)表明，提出的AMA定位算法能夠估計(jì)目標(biāo)位置。3 結(jié) 語針對無線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位問題，本文提出GM?MAL算法。GM?MAL算法針對移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)，提出基于GM移動(dòng)模型的路徑規(guī)劃算法，并利用AMA算法估計(jì)節(jié)點(diǎn)位置。通過引入虛引力，對MAN的移動(dòng)方向進(jìn)行控制。此外，將定位問題的非凸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為雙凸形式，進(jìn)而利用AMA算法求解。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，虛引力策略增加了定位節(jié)點(diǎn)數(shù)，此外，應(yīng)

9、用AMA算法提高了定位精度。Reference1 YANG L， YANG L， HO K C. Moving target localization in multistatic sonar by differential delays and Doppler shifts J. IEEE signal processing letters， 2016， 23（9）： 1160?1164.2 NOROOZI A， SEBT M A. Target localization in multistatic passive radar using SVD approach for eliminat

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