一種水聲傳感器網絡及其基于水流預測的節(jié)點定位方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種水聲傳感器網絡及其基于水流預測的節(jié)點定位方法，該方法包括如下步驟：對該水聲傳感器網絡中的各節(jié)點采用分層定位的方法，將其分為錨節(jié)點定位和普通節(jié)點定位；信標節(jié)點周期性地廣播自己的坐標信息，錨節(jié)點與普通節(jié)點分別進行自我定位；各節(jié)點周期的檢查自身附近信標節(jié)點或錨節(jié)點的移動模式，并采用水流移動預測定位法更新自己的移動模式；各節(jié)點在獲得自身的移動模式之后，根據該移動模式更新自己的坐標為自身定位。本發(fā)明提出節(jié)點的移動模式概念，每個節(jié)點都可以根據其移動模式來預測它未來的位置，有效地減小了節(jié)點間的通信開銷。
【專利說明】一種水聲傳感器網絡及其基于水流預測的節(jié)點定位方法

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及水聲傳感器網絡【技術領域】，特別是涉及一種水聲傳感器網絡及其基于水流預測的節(jié)點定位方法。

【背景技術】
[0002]海洋通信網絡是借助于水聲信號而建立起來的無線網絡，其原理是在待監(jiān)測水域中放入大量廉價微型傳感器節(jié)點，利用水聲通信的方式，節(jié)點可以形成有組織網絡的系統，用來協助感知、采集以及處理監(jiān)測水域范圍內目標的對象信息。其中，海洋傳感器節(jié)點主要由控制器、存儲器、傳感器和水聲調制解調器等組成。傳感器節(jié)點通過自組織方式構成無線網絡，依靠傳感器來獲取參數，并通過水聲調制解調器將信息進行轉換后轉發(fā)，通過網絡將數據經由接收發(fā)送器鏈路將整個區(qū)域內的信息傳送到遠程控制管理中心。
[0003]目前水聲傳感器網絡的節(jié)點定位方法主要有升潛定位法、LSL定位法、AAL定位法以及MASL定位法。其中升潛定位法是分布式的基于估計的定位算法，利用可上浮與下沉的信標。在信標浮到水面上的時候通過全球定位系統(GPS)得到自身坐標，然后在下沉時通過壓力傳感器獲取深度信息并不斷的發(fā)送自身坐標信息，未知節(jié)點被動的接受這些信息并通過單程到達時間(TOA)測距算法計算距離并通過三邊測量法原理來定位；大規(guī)模定位法(LSL)是靜態(tài)水環(huán)境中的分布式分層定位機制，該網絡由三種節(jié)點組成:浮標節(jié)點，錨節(jié)點和未知節(jié)點。此定位方法中，浮標節(jié)點通過GPS獲取坐標，錨節(jié)點首先通過浮標節(jié)點定位自身坐標，然后周期發(fā)送自身坐標為未知節(jié)點定位；水下自主航行器輔助定位法(AAL)是靜態(tài)水環(huán)境中的分布式分層定位機制，該算法是利用水下自主航行器在水下通過航行來定位未知節(jié)點，水下自主航行器會周期的浮出水面取GPS坐標，然后通過船位推算法來定位自身位置并共享位置消息，未知節(jié)點收到消息后，通過雙向TOA測距算法獲取距離，通過水下自主航行器的移動使未知節(jié)點獲取多個與不同水下自主航行器坐標相對應的距離后，節(jié)點即可定位；運動感知的自身定位法(MASL),是動態(tài)水環(huán)境中的集中式定位機制,該定位方法中沒有錨節(jié)點，在MASL算法中，節(jié)點會自動收集自身與鄰居節(jié)點的距離，這些距離信息會在由基站進行離線處理，通過迭代方法對節(jié)點進行估算定位，在此方法中將海水劃分成多個網格，采用集中式算法減輕節(jié)點的計算負擔。
[0004]然而上述定位法都存在各自的缺點:升潛定位法覆蓋面和定位精度較高，但需要的信標節(jié)點較多，且會出現通信開銷較大并帶來誤差累積的現象；LSL定位法存在節(jié)點間無法通信現象；MASL定位法不能實時監(jiān)測，獲得實時的定位信息；AAL定位法需要較高的通信開銷。


【發(fā)明內容】

[0005]為克服上述現有技術存在的不足，本發(fā)明之目的在于提供一種水聲傳感器網絡及其基于水流預測的節(jié)點定位方法，其提出節(jié)點的移動模式概念，每個節(jié)點都可以根據其移動模式來預測它未來的位置，使得各節(jié)點能在一定程度上延長獲取定位信息的時間間隔，從而避免了節(jié)點間頻繁地進行位置信息的交換，有效地減小了節(jié)點間的通信開銷。
[0006]為達上述及其它目的，本發(fā)明提出一種水聲傳感器網絡，該水聲傳感器網絡包括4個或更多信標節(jié)點、若干錨節(jié)點以及若干普通節(jié)點，該信標節(jié)點用于發(fā)送坐標，錨節(jié)點可直接與信標節(jié)點通信，通過與該信標節(jié)點的接觸來實現自定位，普通節(jié)點不能直接與該信標節(jié)點接觸，普通節(jié)點通過接觸其鄰居節(jié)點或錨節(jié)點來獲取自己的位置。
[0007]進一步地，該信標節(jié)點為裝備GPS的表面浮標。
[0008]進一步地,各節(jié)點部署在動態(tài)水流中。
[0009]為達到上述目的，本發(fā)明還提供一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法，包括如下步驟:
[0010]步驟一，對該水聲傳感器網絡中的各節(jié)點采用分層定位的方法，將其分為錨節(jié)點定位和普通節(jié)點定位；
[0011]步驟二，信標節(jié)點周期性地廣播自己的坐標信息，錨節(jié)點收到信標節(jié)點的坐標信號后，通過與信標節(jié)點的交互通信的時間差，獲得自己與附近三個信標節(jié)點的距離，再通過三角定位法實現自我定位，并廣播自己的坐標信息，普通節(jié)點收到自己附近的錨節(jié)點的坐標信息后，與至少三個錨節(jié)點進行通信，獲得自己與這些錨節(jié)點的距離后，再通過三角定位法實現自我定位；
[0012]步驟三，各節(jié)點周期的檢查自身附近信標節(jié)點或錨節(jié)點的移動模式，并采用水流移動預測定位法更新自己的移動模式；
[0013]步驟四，各節(jié)點在獲得自身的移動模式后，根據該移動模式更新自己的坐標為自身定位。
[0014]進一步地，于步驟三中，錨節(jié)點采用線性預測的方法獲得自己的移動模式。
[0015]進一步地，于步驟三中，對于水聲傳感器網絡中的普通節(jié)點，周期性地獲取附近的錨節(jié)點的坐標，并根據該些錨節(jié)點的移動特點，采用線性預測的方法獲得自己的移動模式。
[0016]進一步地，于步驟三中，該線性預測方法采用如下公式計算移動模式:
^xO')=Σ (O


i=l
[0017]<

m
、.(./)=Σ V:⑴
、 i=l
[0018]假設需要獲得j點的坐標，其中Vx(j)，Vy (j)為j的的位置坐標；在已得知j節(jié)點相鄰節(jié)點的位置坐標的情況下，則可列方程計算出j點的坐標，其中，m為j節(jié)點的鄰居節(jié)點數，Sij為插值系數。
[0019]進一步地，于步驟四中，各節(jié)點采用如下公式更新自己的坐標:
x(j) = Xo + h-vx(J)
[0020]<
y(j) = yo+tO-vV(J)
[0021]其中，x(j)和y (j)分別表示節(jié)點j的新坐標，X0和yo分別表示節(jié)點j更新前的坐標，t0表示更新的時間周期。
[0022]與現有技術相比，本發(fā)明一種水聲傳感器網絡及其基于水流預測的節(jié)點定位方法采用分層定位的方法，對錨節(jié)點采用線性預測的方法對自己進行定位，對普通節(jié)點利用水下對象存在的空間相關性的優(yōu)勢來促進實現普通節(jié)點的預測，在減小通信開銷的同時，保證了較大的定位覆蓋率和定位精確度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0023]圖1為本發(fā)明一種水聲傳感器網絡的網絡分層結構；
[0024]圖2為本發(fā)明一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法的步驟流程圖；
[0025]圖3為本發(fā)明較佳實施例中定位信息的組成示意圖。

【具體實施方式】
[0026]以下通過特定的具體實例并結合【專利附圖】

【附圖說明】本發(fā)明的實施方式，本領域技術人員可由本說明書所揭示的內容輕易地了解本發(fā)明的其它優(yōu)點與功效。本發(fā)明亦可通過其它不同的具體實例加以施行或應用，本說明書中的各項細節(jié)亦可基于不同觀點與應用，在不背離本發(fā)明的精神下進行各種修飾與變更。
[0027]圖1為本發(fā)明一種水聲傳感器網絡的網絡分層結構。如圖1所示，本發(fā)明一種水聲傳感器網絡，包括4個或更多信標節(jié)點、若干錨節(jié)點以及若干普通節(jié)點，信標節(jié)點用于發(fā)送坐標，信標節(jié)點為裝備GPS的表面浮標，可獲取它們的估計位置，它們被作為水下定位方案中的“衛(wèi)星”，定位被分層執(zhí)行的，整個定位過程被分為兩個部分:錨節(jié)點定位以及普通節(jié)點定位，錨節(jié)點通過信標節(jié)點直接定位，錨節(jié)點可以直接接觸信標節(jié)點，通過與信標節(jié)點的接觸來實現自定位；普通節(jié)點復雜度較低，不能直接與浮標節(jié)點接觸，因為它的價格低廉，且不希望消耗過多能量，普通節(jié)點通過接觸其鄰居節(jié)點或錨節(jié)點來獲取自己的位置，通常情況下，普通節(jié)點間通過與相鄰錨節(jié)點發(fā)送本地消息來實現自定位，因此能更有效的參與到定位任務中。在定位過程中，每個節(jié)點的移動模式都來自于過去的位置信息，它可以通過移動模式來預測它未來的位置。
[0028]圖2為本發(fā)明一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法的步驟流程圖。如圖2所示，本發(fā)明一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法，包括如下步驟:
[0029]步驟201，對水聲傳感器網絡中的各節(jié)點采用分層定位的方法，將其分為錨節(jié)點定位和普通節(jié)點定位；
[0030]步驟202，信標節(jié)點周期性地廣播自己的坐標信息，錨節(jié)點收到信標節(jié)點的坐標信號后，通過與信標節(jié)點的交互通信的時間差，獲得自己與附近三個信標節(jié)點的距離，再通過三角定位法實現自我定位，并廣播自己的坐標信息；不能與信標節(jié)點直接通信的普通節(jié)點，收到自己附近的錨節(jié)點的坐標信息后，需與至少三個錨節(jié)點進行通信，獲得自己與這些錨節(jié)點的距離后，再通過三角定位法實現自我定位；
[0031]步驟203，各節(jié)點周期的檢查自身附近信標節(jié)點或錨節(jié)點的移動模式，并更新自己的移動模式，采用水流移動預測定位法(Water Flow Forecast Locat1n, WFFL)更新自己的移動模式。具體地說，盡管在較大的范圍內，水流的變化比較復雜，比如存在漩渦、流向改變等特點，但由于水流是一種液體，在相對較小的范圍內，水流仍然存在一定的規(guī)律，比如海洋的洋流中洋流是有一定的流動方向的，因此，在沒有海拔落差和缺乏障礙物的海洋中，水流的流動方向和速率可以通過時間連續(xù)記錄和附近的水聲傳感器的數據進行預測。這里的過程如下，由于水聲傳感器節(jié)點沒有固定于海底或其他固定位置時，基本是隨著水流波動的，因此其運動方向和速度與其所處的水流的運動方向和速度有極大的相關性。對于水聲傳感器網絡中的錨節(jié)點，由于可以周期性地獲取信標節(jié)點的坐標，因此可以通過附近信標節(jié)點的移動特點，采用線性預測的算法獲得自己的移動模式，進而實現對自己位置的預測。而對于水聲傳感器網絡中的普通節(jié)點，可以通過周期性地獲取附近的錨節(jié)點的坐標，并根據這些錨節(jié)點的移動特點，采用線性預測的算法獲得自己的移動模式，進而實現對自己的位置的預測。這樣通過利用節(jié)點在水下環(huán)境中存在的空間相關性，實現水聲傳感器節(jié)點的移動預測和定位。
[0032]具體地說，由于實際的海洋水流現象在較大范圍內比較復雜，但對于一定范圍的水流來說，還是具有一定規(guī)律的，在一定的范圍內可以假設為水流隨著流動的距離速度呈現線性的變化，因此，這里的流動預測是利用節(jié)點移動速度隨距離的關系近似為線性變化?；谝陨系募僭O，在節(jié)點移動預測定位算法中，節(jié)點的移動模式的計算過程如公式(I)所示，假設需要獲得j點的速度，其中Vx(j)，Vy(j)為j的的X和y軸的速度；在已得知j節(jié)點相鄰節(jié)點的X和y軸速度的情況下，則可列方程計算出j點的速度:其中，m為j節(jié)點的鄰居節(jié)點數，Sij為插值系數，對精度要求不高時該插值系數可取值為一，此時節(jié)點j的移動速度為其鄰居節(jié)點的平均速度。
vx(j)=Z^v,(o


i=\
[0033]I

m
^vO')=Σ Vv (O
L -1(I)
[0034]步驟204，各節(jié)點在獲得自身的移動模式之后，根據該移動模式更新自己的坐標為自身定位。
[0035]獲得節(jié)點j的移動模式后，可通過式(2)計算節(jié)點j的坐標，這里的X (j)和y (j)分別表示節(jié)點j的新坐標，XtI和yo分別表示節(jié)點j更新前的坐標，h表示更新的時間周期。
卜CO = W'.(./)
[0036]<、( O )
= +VvJ./)
[0037]在以上的算法中，假設了水流和節(jié)點的移動模式是線性變化的，這種假設在大范圍水流環(huán)境中會有較大的誤差。當水流環(huán)境不是線性變化時，這種算法可以通過以下兩種方法來減少預測誤差，一是增加周圍節(jié)點的數量獲取更多的周圍水流信息，二是根據周圍節(jié)點的距離和特點優(yōu)化插值系數來提高水流預測的準確性。
[0038]在WFFL定位機制中，假設該機制中所有節(jié)點會按照一定的周期來獲取自身的定位信息。節(jié)點的移動模式會因為其在不斷的運動而發(fā)生變化，所以節(jié)點需要周期的檢查自身的移動模式，并更新其移動模式。節(jié)點在預測自身位置之后，會根據收集的定位信息來為自身定位，定位信息的組成如圖3所示。
[0039]錨節(jié)點可以直接與浮標節(jié)點進行通信，所以在任何的定位時期，它們都能很容易的測量得到其位置，它們也可以通過過去測量得到的位置信息來預測其未來的移動模式。因為水下對象的移動速度是具有持續(xù)性以及半周期性特征的，所以可以采用線性預測的算法來對錨節(jié)點進行移動預測。
[0040]本發(fā)明適合于將節(jié)點部署在動態(tài)水流中，相對比較密集的海洋無線傳感網絡，如針對環(huán)境監(jiān)測的海洋無線傳感網絡，系統關注的是整體網絡的事件而不是單個傳感節(jié)點的事件。
[0041]綜上所述，本發(fā)明一種水聲傳感器網絡及其基于水流預測的節(jié)點定位方法采用分層定位的方法，對錨節(jié)點采用線性預測的方法對自己進行定位，對普通節(jié)點利用水下對象存在的空間相關性的優(yōu)勢來促進實現普通節(jié)點的預測，在減小通信開銷的同時，保證了較大的定位覆蓋率和定位精確度。
[0042]上述實施例僅例示性說明本發(fā)明的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何本領域技術人員均可在不違背本發(fā)明的精神及范疇下，對上述實施例進行修飾與改變。因此，本發(fā)明的權利保護范圍，應如權利要求書所列。
【權利要求】
1.一種水聲傳感器網絡，其特征在于:該水聲傳感器網絡包括4個或更多信標節(jié)點、若干錨節(jié)點以及若干普通節(jié)點，該信標節(jié)點用于發(fā)送坐標，錨節(jié)點可直接與信標節(jié)點通信，通過與該信標節(jié)點的接觸來實現自定位，普通節(jié)點不能直接與該信標節(jié)點接觸，普通節(jié)點通過接觸其鄰居節(jié)點或錨節(jié)點來獲取自己的位置。
2.如權利要求1所述的一種水聲傳感器網絡，其特征在于:該信標節(jié)點為裝備GPS的表面浮標。
3.如權利要求1所述的一種水聲傳感器網絡，其特征在于:各節(jié)點部署在動態(tài)水流中。
4.一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法，包括如下步驟: 步驟一，對該水聲傳感器網絡中的各節(jié)點采用分層定位的方法，將其分為錨節(jié)點定位和普通節(jié)點定位； 步驟二，信標節(jié)點周期性地廣播自己的坐標信息，錨節(jié)點收到信標節(jié)點的坐標信號后，通過與信標節(jié)點的交互通信的時間差，獲得自己與附近三個信標節(jié)點的距離，再通過三角定位法實現自我定位，并廣播自己的坐標信息，普通節(jié)點收到自己附近的錨節(jié)點的坐標信息后，與至少三個錨節(jié)點進行通信，獲得自己與這些錨節(jié)點的距離后，再通過三角定位法實現自我定位； 步驟三，各節(jié)點周期的檢查自身附近信標節(jié)點或錨節(jié)點的移動模式，并采用水流移動預測定位法更新自己的移動模式； 步驟四，各節(jié)點在獲得自身的移動模式后，根據該移動模式更新自己的坐標為自身定位。
5.如權利要求4所述的一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法，其特征在于:于步驟三中，錨節(jié)點采用線性預測的方法獲得自己的移動模式。
6.如權利要求5所述的一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法，其特征在于:于步驟三中，對于水聲傳感器網絡中的普通節(jié)點，周期性地獲取附近的錨節(jié)點的坐標，并根據該些錨節(jié)點的移動特點，采用線性預測的方法獲得自己的移動模式。
7.如權利要求6所述的一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法，其特征在于，于步驟三中，該線性預測方法采用如下公式計算移動模式: v,(./)=Z^vv(o
m VyU) = 假設需要獲得j點的坐標，其中Vx (j)，Vy (j)為j的的位置坐標；在已得知j節(jié)點相鄰節(jié)點的位置坐標的情況下，則可列方程計算出j點的坐標，其中，m為j節(jié)點的鄰居節(jié)點數，Sij為插值系數。
8.如權利要求7所述的一種水聲傳感器網絡中基于水流預測的節(jié)點定位方法，其特征在于，于步驟四中，各節(jié)點采用如下公式更新自己的坐標: |4i) = ^o+^o-v.(i) \yU) = yo+to-vy(J) 其中，x(j)和y (j)分別表示節(jié)點j的新坐標，X0和10分別表示節(jié)點j更新前的坐標，t0表示更新的時間周期。
【文檔編號】H04W84/18GK104302001SQ201410559224
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年10月20日 優(yōu)先權日:2014年10月20日
【發(fā)明者】殷曉婷, 范光宇, 胡英達, 林錦濤, 史方圓, 張璟浩 申請人:上海電機學院