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無線傳感網絡分段線性融合定位算法

網絡安全與數據治理 4期

李鋒，魏楚強

(廣東交通職業技術學院，廣東廣州510650)

摘要： 為實現對移動節點精確定位，提出一種基于APIT-3D的移動節點定位模型和算法，綜合3D-DVHop跳段距離和RSSI測距技術，在計算內測點與最近椎面距離基礎上，利用與椎體成形體積判斷內測點位置，有效避免“In-To-Out”和“Out-To-In”兩類錯誤產生。在確定椎體重疊區域后，通過最小二乘法結合空間分段線性融合方式計算節點位置。仿真實驗證明，該分段線性融合定位算法對移動節點定位在百分之25th，50th和75th定位偏差值分別為1.81 m，2.45 m和3.32 m，并能判斷運動趨勢，追蹤移動目標，描述運動軌跡。該算法為無線傳感網絡定位提供了算法借鑒和創新。

關鍵詞： 無線傳感網絡 APIT-3D In-To-Out Out-To-In 分段線性融合

中圖分類號： TP393
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2097-1788.2022.04.011
引用格式：李鋒，魏楚強. 無線傳感網絡分段線性融合定位算法[J].網絡安全與數據治理，2022，41(4)：72-77.

A piecewise linear fusion localization algorithm for wireless sensor networks

Li Feng，Wei Chuqiang

(Guangdong Communication Polytechnic，Guangzhou 510650，China)

Abstract： In order to achieve accurate positioning of mobile nodes, a mobile node positioning model and algorithm based on APIT-3D is proposed, which integrates 3D DVHop segment skipping distance and RSSI ranging technology. On the basis of calculating the distance between the internal measurement point and the nearest vertebral surface, the position of the internal measurement point is judged by the volume of vertebroplasty, effectively avoiding the "In To Out" and "Out To In" errors. After determining the overlapping region of the vertebral body, the node position is calculated by the least square method combined with the spatial piecewise linear fitting. Simulation results show that the proposed algorithm can locate mobile nodes at 25th, 50th and 70th with the deviation values of 1.81 m，2.45 m and 3.32 m respectively, and can judge the motion trend, track the moving target and describe the motion trajectory, providing algorithm reference and innovation for wireless sensor network location.

Key words : wireless sensor networks；APIT-3D；In-To-Out；Out-To-In；segmental linear fitting

0 引言

無線傳感網絡是一種由大量傳感節點構成的無線多跳式自組織網絡。由于節點采集到的環境信息通常與其自身位置相關，如何實現對節點的精確定位是其首要解決的關鍵問題。在三維立體空間中，要實現對未知節點定位，至少需要三個立體空間錨節點坐標。基于此原理，業界提出三維跳段距離向量3D-DVHop算法、基于接收信號強度的RSSI-3D算法、近似球形內點測試APIS-3D算法和近似三角形內點測試APIT-3D算法等。在以上經典算法中，3D-DVHop算法定位原理與二維平面類似，會因相鄰節點接力的“繞彎”現象導致平均跳距誤差較大，定位精度較低；RSSI-3D算法將未知節點采集到的指紋特征與數據庫進行最近匹配以估算節點坐標，但RSSI接收信號強度易受環境信號波動和多徑衰減影響，定位結果隨機性較大；APIS-3D算法利用節點自身存儲本地位置信息，定位精度對節點密度依賴過大，當節點分布不均時定位精度不高；APIT-3D算法通過計算四面三棱椎體重疊區域質心來計算節點坐標，算法成熟，平均定位精度較高，但容易陷入“In-To-Out”和“Out-To-In”兩類內測點測試錯誤，導致邊緣節點定位偏差較大。根據APIT算法，目的節點需要判斷是否處于其附近任意三個錨節點所組成的三角形中，“In-To-Out”和“Out-To-In”錯誤就是目的節點對所處三角形區域的兩種誤判形式。

由于三維空間定位比傳統二維平面復雜很多，算法目前尚屬改善階段，無法在移動環境中對節點進行精確定位。然而，傳感節點會隨機部署在某一三維區域，并會隨周圍環境變化而變換位置。如何在現有二維平面定位算法基礎上，延伸至三維空間，并對其內移動節點精確定位，是目前無線傳感網絡研究的難點。

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作者信息：

李鋒，魏楚強

(廣東交通職業技術學院，廣東廣州510650)

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