專利名稱：一種基于auv協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，尤其涉及一種水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，利用AUV協(xié)助實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點(diǎn)的精確定位。
背景技術(shù)：
水下環(huán)境較為復(fù)雜，定位受到各方面的限制，許多地面上的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)不適用于水下。常見的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法主要有基于浮標(biāo)的定位算法、基于 AUV 的定位算法、USP (distributed Underwater Sensor Positioning framework)定位算法、SBRAL(Surface-Based Reflection Anchor-free Localization)定位算法、SLMP(Scalable Localization scheme with Mobility Prediction)定位算法、7_K 下ASP (Ad-hoc Position System)定位系統(tǒng)和基于磁強(qiáng)計(jì)的定位算法等。在基于智能浮標(biāo)的定位算法中包含裝有GPS設(shè)備的能漂浮在水面上的浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)，這些浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)通過(guò)GPS獲得自身準(zhǔn)確的坐標(biāo)，其他節(jié)點(diǎn)通過(guò)與至少三個(gè)浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)通信，計(jì)算自身的坐標(biāo)，該方法只適用于小規(guī)模的UWSN。之后在此基礎(chǔ)上提出的分等級(jí)的定位算法，在定位系統(tǒng)中包含三種節(jié)點(diǎn)浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)。信標(biāo)節(jié)點(diǎn)先利用浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)獲取自身坐標(biāo)，未知節(jié)點(diǎn)再通過(guò)和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)通信，利用類似三邊測(cè)量法進(jìn)行定位，從而減少了通信量，適用于大規(guī)模定位系統(tǒng)，但此定位算法使用迭代算法，會(huì)產(chǎn)生累積誤差。USP定位算法利用投影技術(shù)將水下三維定位轉(zhuǎn)化為二維定位。在此定位方法中，節(jié)點(diǎn)的深度利用壓力傳感器獲得，將三個(gè)不在同一條直線上的的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)投影到未知節(jié)點(diǎn)所處平面，然后利用類似三邊測(cè)量法計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。但USP算法定位覆蓋率與節(jié)點(diǎn)連通度有很大關(guān)系，而且該算法產(chǎn)生的大量候選位置信息會(huì)增加節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)。Lloyd Emokpae等人提出了基于水面反射的無(wú)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的定位算法。SBRAL定位算法首先建立一個(gè)水表面反射的通信鏈路，然后建立一個(gè)相對(duì)坐標(biāo)系統(tǒng)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)改變發(fā)射信號(hào)的角度獲得其他節(jié)點(diǎn)的信息，以反射點(diǎn)在水表面網(wǎng)格中的交叉點(diǎn)作為參考節(jié)點(diǎn)，利用三邊測(cè)量法計(jì)算出節(jié)點(diǎn)位置。該算法擺脫了對(duì)于定位場(chǎng)景和固定信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的依賴，但SBRAL定位精度受到水表面水波頻率影響較大。在SLMP定位算法中，定位分為信標(biāo)節(jié)點(diǎn)定位和普通節(jié)點(diǎn)定位，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)利用浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)先進(jìn)行定位，普通節(jié)點(diǎn)再根據(jù)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)定位，每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身節(jié)點(diǎn)的歷史坐標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)自己的移動(dòng)模式，根據(jù)移動(dòng)模型和過(guò)去的坐標(biāo)估算現(xiàn)在的位置坐標(biāo)。利用移動(dòng)模型的引入可以減少通信量消耗，簡(jiǎn)化了節(jié)點(diǎn)的定位過(guò)程，但定位誤差受節(jié)點(diǎn)密度、預(yù)測(cè)模型、信息值的設(shè)置等影響明顯。
Melike Erol提出了基于自移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的定位算法，利用一個(gè)AUV (Autonomousunderwater vehicle,自主水下航行器)幫助節(jié)點(diǎn)定位，當(dāng)AUV漂浮狀態(tài)時(shí)浮通過(guò)接收GPS信號(hào)獲得自身位置坐標(biāo)，然后在水下沿著預(yù)先設(shè)定好的路線移動(dòng)，AUV可以根據(jù)移動(dòng)路線計(jì)算自身坐標(biāo)，當(dāng)AUV移動(dòng)到節(jié)點(diǎn)部署區(qū)域中時(shí)廣播信息分組，節(jié)點(diǎn)接收到信息分組后獲得AUV的坐標(biāo)和與AUV間的距離，當(dāng)收到至少四個(gè)分組后根據(jù)三邊測(cè)量法計(jì)算自身坐標(biāo)。該算法不需要信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，在AUV廣播消息分組頻率較高時(shí)可以獲得較好的定位覆蓋率，但定位精度受AUV的移動(dòng)軌跡影響較大，此外定位過(guò)程中節(jié)點(diǎn)需要監(jiān)聽AUV發(fā)送的喚醒包并發(fā)送請(qǐng)求包給AUV,增加了節(jié)點(diǎn)的能量消耗和通信開銷。在此基礎(chǔ)上,Hanjiang Luo等人提出了 LDB (Localization with Directional Beacons)定位算法，AUV 安裝一個(gè)方向性的收發(fā)器，發(fā)出錐形的聲波，可以提高距離計(jì)算的準(zhǔn)確度，定位計(jì)算只需要兩個(gè)AUV消息包，節(jié)點(diǎn)只需要接收AUV發(fā)出的消息，不需要發(fā)送請(qǐng)求消息，減少了能量和通信的開銷，但該算法僅在AUV沿著直線移動(dòng)時(shí)適用，且定位中節(jié)點(diǎn)位置會(huì)產(chǎn)生不確定性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法的不足，提供一種基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，首先利用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步定位，然后利用AUV協(xié)助進(jìn)行再次定位，以提高定位精度。

本發(fā)明具體采用以下技術(shù)方案
一種基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，所述水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中 設(shè)置有多個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，包括以下步驟
步驟A、各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)送包含自身坐標(biāo)信息的信標(biāo)消息；未知節(jié)點(diǎn)根據(jù)所接收到的信標(biāo)消息中的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，利用質(zhì)心算法初步確定自身的位置坐標(biāo)；
步驟B、利用AUV協(xié)助進(jìn)行未知節(jié)點(diǎn)的二次定位，具體按照以下方法
步驟BI、以未知節(jié)點(diǎn)為原點(diǎn)建立空間直角坐標(biāo)系，將該未知節(jié)點(diǎn)的通信范圍劃分為8個(gè)區(qū)域，每個(gè)卦限對(duì)應(yīng)一個(gè)區(qū)域，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域中信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；
步驟B2、將至少一個(gè)AUV移動(dòng)至信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量最少的區(qū)域，且其與未知節(jié)點(diǎn)的距離等于該未知節(jié)點(diǎn)與其通信范圍內(nèi)各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距離的平均值；
步驟B3、以AUV作為新的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，利用質(zhì)心算法重新確定未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。在利用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行未知節(jié)點(diǎn)的初次定位時(shí)，定位的精確度受未知節(jié)點(diǎn)周圍信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的分布以及信標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離未知節(jié)點(diǎn)的距離這幾方面影響較大，由于信標(biāo)節(jié)點(diǎn)分布情況不同，初次定位時(shí)會(huì)出現(xiàn)部分未知節(jié)點(diǎn)定位精確度較高，不需要進(jìn)行后續(xù)的AUV協(xié)助再定位，為此，可以根據(jù)未知節(jié)點(diǎn)周圍信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的分布以及信標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離未知節(jié)點(diǎn)的距離對(duì)未知節(jié)點(diǎn)定位精度進(jìn)行估算，篩選出節(jié)點(diǎn)定位精度較低的若干節(jié)點(diǎn)，利用AUV輔助這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行第二次定位，這樣的方法計(jì)算和通信消耗較少，能夠充分利用AUV幫助節(jié)點(diǎn)提高定位精度，降低定位誤差。本發(fā)明進(jìn)一步采用以下優(yōu)選技術(shù)方案
如上所述基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，步驟B中利用AUV協(xié)助定位精度最低的前A個(gè)或者定位精度小于一預(yù)設(shè)閾值的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二次定位，未知節(jié)點(diǎn)i的
定位精度4按照以下公式計(jì)算
Li = N^(DfxBhRf)
式中力未知節(jié)點(diǎn)i通信范圍內(nèi)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；A為未知節(jié)點(diǎn)i與其通信范圍內(nèi)各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距離的平均值；4為未知節(jié)點(diǎn)i與其通信范圍內(nèi)各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距離的方差； 為未知節(jié)點(diǎn)i通信范圍內(nèi)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)分布方差，其表達(dá)式為巧= (Α /-&)2,以未知節(jié)
aIJ-I
點(diǎn)i為原點(diǎn)建立空間直角坐標(biāo)系，將未知節(jié)點(diǎn)i的通信范圍劃分為8個(gè)區(qū)域，每個(gè)卦限對(duì)應(yīng)一個(gè)區(qū)域，Ei為8個(gè)區(qū)域中信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的平均值，Mj為第J個(gè)區(qū)域中的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量；α , β , ε , θ e (O, I],為權(quán)重參數(shù)。本方法先對(duì)未知節(jié)點(diǎn)利用質(zhì)心算法進(jìn)行一次定位，根據(jù)未知節(jié)點(diǎn)周圍信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的分布以及信標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離未知節(jié)點(diǎn)的距離來(lái)估算該未知節(jié)點(diǎn)的定位精度，篩選出節(jié)點(diǎn)定位精度較低的若干節(jié)點(diǎn)，利用A UV輔助這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行第二次定位，這樣的方法計(jì)算和通信消耗較少，能夠充分利用AUV幫助節(jié)點(diǎn)提高定位精度，降低定位誤差，適用于水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)未知節(jié)點(diǎn)的定位。


圖I為本發(fā)明信標(biāo)消息分組結(jié)構(gòu)示意 圖2為本發(fā)明節(jié)點(diǎn)消息分組記錄表示意 圖3為未知節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)分布示意 圖4為加入AUV后未知節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)分布示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明
本發(fā)明先對(duì)未知節(jié)點(diǎn)利用質(zhì)心算法進(jìn)行一次定位，然后根據(jù)未知節(jié)點(diǎn)周圍信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的分布以及信標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離未知節(jié)點(diǎn)的距離來(lái)估算該未知節(jié)點(diǎn)的定位精度，篩選出節(jié)點(diǎn)定位精度較低的若干節(jié)點(diǎn)，利用AUV輔助這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行第二次定位。AUV是UUV(水下無(wú)人航行器)中的一種形式，它綜合了人工智能、深淺器、計(jì)算機(jī)軟件、傳感器和先進(jìn)技術(shù)的任務(wù)控制器。不同的AUV系統(tǒng)有不同的設(shè)計(jì)和功能劃分，通常的AUV系統(tǒng)包括以下幾個(gè)部分電源監(jiān)控和管理系統(tǒng)、環(huán)境探測(cè)系統(tǒng)、障礙物探測(cè)系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、規(guī)劃和控制系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、通信系統(tǒng)以及任務(wù)管理系統(tǒng)等。AUV可利用自身設(shè)備實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的定位，例如，可將AUV上浮到水面，通過(guò)自身安裝的GPS天線接收GPS信號(hào)，獲取AUV水面位置，然后通過(guò)壓力傳感器獲取垂直位置，從而實(shí)現(xiàn)AUV的精確定位。本發(fā)明的定位方法具體包括以下步驟
步驟I、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)以最大的發(fā)射功率發(fā)送信標(biāo)消息分組，本具體實(shí)施方式
中消息分組的結(jié)構(gòu)如圖I所示包含信標(biāo)節(jié)點(diǎn)ID標(biāo)識(shí)、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)以及發(fā)送時(shí)間等信息。步驟2、未知節(jié)點(diǎn)建立一個(gè)信標(biāo)消息的記錄表，記錄接收到的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)送的消息分組，具體如下
步驟2-1、設(shè)定未知節(jié)點(diǎn)中的記錄表，其結(jié)構(gòu)如圖2所示，記錄表包含信標(biāo)節(jié)點(diǎn)ID，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，信標(biāo)消息分組發(fā)送時(shí)間，消息分組到達(dá)時(shí)間，節(jié)點(diǎn)連通度，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離未知節(jié)點(diǎn)的距離；
步驟2-2、未知節(jié)點(diǎn)接收到信標(biāo)消息后，比較記錄表中是否包含有該信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的消息分組，若有，則替換原信標(biāo)消息，否則，直接作為新的條目加入記錄表，并將連通度數(shù)值(即未知節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)目)加I。步驟3，未知節(jié)點(diǎn)根據(jù)記錄表中各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，利用質(zhì)心算法進(jìn)行首次定位計(jì)算
權(quán)利要求
1.一種基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，所述水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中 設(shè)置有多個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，其特征在于，包括以下步驟 步驟A、各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)送包含自身坐標(biāo)信息的信標(biāo)消息；未知節(jié)點(diǎn)根據(jù)所接收到的信標(biāo)消息中的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，利用質(zhì)心算法初步確定自身的位置坐標(biāo)； 步驟B、利用AUV協(xié)助進(jìn)行未知節(jié)點(diǎn)的二次定位，具體按照以下方法 步驟BI、以未知節(jié)點(diǎn)為原點(diǎn)建立空間直角坐標(biāo)系，將該未知節(jié)點(diǎn)的通信范圍劃分為8個(gè)區(qū)域，每個(gè)卦限對(duì)應(yīng)一個(gè)區(qū)域，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域中信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量； 步驟B2、將至少一個(gè)AUV移動(dòng)至信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量最少的區(qū)域，且其與未知節(jié)點(diǎn)的距離等于該未知節(jié)點(diǎn)與其通信范圍內(nèi)各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距離的平均值； 步驟B3、以AUV作為新的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，利用質(zhì)心算法重新確定未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。
2.如權(quán)利要求I所述基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，其特征在于， 步驟B中利用AUV協(xié)助定位精度最低的前A個(gè)或者定位精度小于一預(yù)設(shè)閾值的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二次定位，未知節(jié)點(diǎn)i的定位精度A按照以下公式計(jì)算 式中，N'為未知節(jié)點(diǎn)i通信范圍內(nèi)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；Di為未知節(jié)點(diǎn)i與其通信范圍內(nèi)各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距離的平均值；4為未知節(jié)點(diǎn)i與其通信范圍內(nèi)各信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距離的方差；P為未知節(jié)點(diǎn)i通信范圍內(nèi)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)分布方差，其表達(dá)式為巧，以未知節(jié)AJ-I點(diǎn)i為原點(diǎn)建立空間直角坐標(biāo)系，將未知節(jié)點(diǎn)i的通信范圍劃分為8個(gè)區(qū)域，每個(gè)卦限對(duì)應(yīng)一個(gè)區(qū)域，Ei為8個(gè)區(qū)域中信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的平均值，Mj為第J個(gè)區(qū)域中的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量；a , β , ε , θ e (O, I],為權(quán)重參數(shù)。
3.如權(quán)利要求I所述基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，其特征在于，所述信標(biāo)消息包含信標(biāo)節(jié)點(diǎn)ID標(biāo)識(shí)、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)以及發(fā)送時(shí)間。
4.如權(quán)利要求I所述基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法，其特征在于，所述未知節(jié)點(diǎn)與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間距離按照以下方法得到未知節(jié)點(diǎn)根據(jù)信標(biāo)消息到達(dá)時(shí)間差，使用聲波通信計(jì)算，具體按照以下公式， dj= [T2-T1) *V 式中，沁表示未知節(jié)點(diǎn)與其通信范圍內(nèi)的第J個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間距離，T\、T2分別為第j個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)所發(fā)送信標(biāo)消息的發(fā)送時(shí)間、到達(dá)時(shí)間，K為聲波在水中傳播速度。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于AUV協(xié)助的水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法。本發(fā)明方法首先對(duì)未知節(jié)點(diǎn)利用質(zhì)心算法進(jìn)行一次定位，根據(jù)未知節(jié)點(diǎn)周圍信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的分布以及信標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離未知節(jié)點(diǎn)的距離來(lái)估算該未知節(jié)點(diǎn)的定位精度，篩選出節(jié)點(diǎn)定位精度較低的若干節(jié)點(diǎn)，利用AUV輔助這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行第二次定位，這樣的方法計(jì)算和通信消耗較少，能夠充分利用AUV幫助節(jié)點(diǎn)提高定位精度，降低定位誤差，適用于水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)未知節(jié)點(diǎn)的定位。
文檔編號(hào)H04W84/18GK102869090SQ20121033063
公開日2013年1月9日 申請(qǐng)日期2012年9月10日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月10日
發(fā)明者劉林峰, 劉倩倩, 張寧申, 王汝傳, 孫力娟, 肖甫 申請(qǐng)人:南京郵電大學(xué)