[发明专利]基于最小误差传播和优化选择的最大似然定位方法

摘要

一种基于最小误差传播和优化选择的最大似然定位方法，涉及锚节点优化选择的最大似然改进定位方法。本发明是为了有效解决通信距离估计误差导致定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于最小误差传播和冒泡排序法优化选择的最大似然定位方法，首先采用双边对等距离估计的方法获得未知节点到各个锚节点间距离估计的多个样本值，并统计分析，得到各个距离估计值的统计均值和统计标准差；然后采用冒泡排序的方法获得距离估计统计均值及统计标准差乘积值最小的几个距离估计结果，并选择对应的锚节点构造最大似然定位方程组，最后采用最小二乘准则获得高精度的定位结果。

主权项

基于最小误差传播和优化选择的最大似然定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、部署I+1个无线传感器节点，分别为I个定位的锚节点和1个未知节点，所述锚节点具有nanoLOC无线射频收发器；其中，I为大于等于5的正整数；步骤二、将各个无线传感器节点进行初始化，未知节点首先建立无线网络，并等待其它节点申请加入网络；步骤三、I个锚节点分别扫描未知节点建立的无线网络，并发送网络加入请求数据包，申请加入该无线网络，如果加入网络成功，则执行步骤四，否则，执行步骤三；步骤四、初始化变量i为1，i为正整数，且1≤i≤I；步骤五、未知节点通过其无线射频收发器向第i个锚节点发送定位请求数据包，第i个锚节点收到定位请求数据包后，采用距离估计算法与未知节点进行多次距离估测，获得第i个锚节点与未知节点间距离多次测量值，并进行统计计算，将测量值的统计均值作为距离的估计结果di_u，将测量值的统计标准差作为距离估计结果的不确定度di_σ，i＝i+1；步骤六、判断i的值是否大于I，若是，则执行步骤七，否则执行步骤五；步骤七、根据未知节点与I个锚节点间的距离估计结果{d1_u,d2_u,d3_u，…，di_u，…，dI_u}，以及它们对应的不确定度序列{d1_σ,d2_σ,d3_σ，…，di_σ，…，dI_σ}获得误差传播序列Q＝{d1_σ*d1_u,d2_σ*d2_u,d3_σ*d3_u，…，di_σ*di_u，…，dI_σ*dI_u}；步骤八、对误差传播序列Q进行排序，得到排序后的误差传播序列Q′＝{d′1_σ*d′1_u,d′2_σ*d′2_u,d′3_σ*d′3_u，…，d′i_σ*d′i_u，…，d′I_σ*d′I_u}，并取其中最小的K个值：{d′1_σ*d′1_u,d′2_σ*d′2_u,d′3_σ*d′3_u，…，d′k_σ*d′k_u，…，d′K_σ*d′K_u},从而确定K个值对应的距离估计结果{d′1_u,d′2_u,d′3_u，…，d′k_u，…，d′K_u}，其中K为正整数，且3<K<I；步骤九、结合K个值对应的距离估计结果{d′1_u,d′2_u,d′3_u，…，d′k_u，…，d′K_u}，以及K个距离估计结果对应的K个锚节点坐标的坐标信息(x′1，y′1)，(x′2，y′2)，(x′3，y′3)，…,(x′k，y′k)，…，(x′K，y′K)，根据最小二乘准则及最大似然定位算法，计算未知节点的坐标。