【摘要】 本发明涉及基于分布式优化策略的无线传感器网络节点定位方法，通过测量获得无线传感器网络中1-节点之间的距离和相对角度，进而推算网络中节点间距离，利用多维尺度测量、极大似然估计和分布式优化策略对无线传感器网络中所有节点位置进行定位。本发明在定位中直接测量得到节点间的距离或通过测量值计算得到节点间的距离，与估计距离相比有更高的精度，因此节点的定位精度就更高。此外，在计算节点的相对坐标时，除了初始点及其1-节点利用古典多维尺度计算方法外，其余节点的相对坐标都是用极大似然估计法计算得到的，计算量要小。在优化算法中采用了分布式优化的策略，降低了优化算法的计算量和复杂度。 【专利类型】发明申请 【申请人】中国科学院自动化研究所 【申请人类型】科研单位 【申请人地址】100080 北京市海淀区中关村东路95号 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810225400.7 【申请日】2008-10-29 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101730224A 【公开公告日】2010-06-09 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101730224B 【授权公告日】2012-01-18 【授权公告年份】2012.0 【IPC分类号】H04W64/00; H04W84/18 【发明人】谭民; 王硕; 郝志凯 【主权项内容】基于分布式优化策略的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤S1：通过测量得到无线传感器网络中1跳节点间的距离和相对角度；步骤S2：利用1跳节点间的距离和相对角度计算无线传感器网络内2跳节点间的距离；步骤S3：节点之间通过通讯选取1跳节点最多的节点作为初始点；步骤S4：利用古典多维尺度测量方法计算初始点及其1跳节点形成的子网络中各节点的相对坐标并建立相对坐标系，将相对坐标的节点称为已定位节点，其余未计算出相对坐标的节点称为未定位节点；步骤S5：建立初始点及其1跳节点的优化目标函数，采用最速下降法对初始点及其1跳节点的相对坐标估计进行优化，当满足误差设定条件时转入步骤S6；步骤S6：已定位的节点向周围未定位的节点广播自身的坐标，最远传到已定位节点的2跳节点为止；步骤S7：n＞1的初始点的n跳节点，根据接收到的已定位的(n-1)跳和(n-2)跳节点的相对坐标，再利用极大似然法计算初始点的n跳节点的相对坐标，当(n-2)为0时，表示初始点本身，将相对坐标的节点称为已定位节点，其余未计算出自身相对坐标的节点称为未定位节点；步骤S8：建立初始点的n跳节点的优化目标函数，采用最速下降法对初始点的n跳节点的相对坐标估计进行优化，当满足误差设定条件时转入步骤S9；步骤S9：若无线传感器网络内的全部节点都已完成定位或满足预先设定的停止条件，则转入步骤S10，否则返回步骤S6；步骤S10：利用装有全球定位系统的参考节点的已知绝对坐标及其通过计算获得的相对坐标求取相对坐标系到绝对坐标系的变换矩阵；步骤S11：利用变换矩阵将无线传感器网络节点的相对坐标转换为绝对坐标。 【当前权利人】中国科学院自动化研究所 【当前专利权人地址】北京市海淀区中关村东路95号 【统一社会信用代码】12100000400010945B 【被引证次数】10 【被他引次数】10.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】10
