无线传感器网络中AOA节点定位改进算法研究

摘要：基于信号到达角度(AOA)的定位算法是一种常见的无线传感器网络节点自定位算法，算法通信开销低，定位精度较高。由于各种原因，估测的多个节点位置可能存在不可靠位置，提出了一种改进的基于信号到达角的定位方法，通过过滤误差较大的估计位置，来提高定位的精度。仿真结果表明，本文提出的改进算法很好地提高了定位精度。
关键词：无线传感器网络；节点定位；到达角；估计位置过滤

近年来，随着无线通信、集成电路、传感器以及微电系统等技术的飞速发展和日益成熟，被誉为全球未来三大高科技产业之一的无线传感器网络(WSN，Wireless Sensor Network)引起了全世界范围的广泛关注。随着物联网概念的提出，作为其关键技术的传感器技术成为人们研究核心，随着无线传感器网络的应用逐渐深入到人们生活的方方面面，其核心支撑的节点定位技术也得到不断的改进、推广。
在WSN中，传感器节点随机分布在监测区域内，其中部分节点能够通过携带自身定位设备或人工部署的方式获得自身的精确位置，此类节点被称为锚节点(anchor node)；其他未知节点(unknown node)只能根据锚节点位置按照某种定位机制估算出自身位置。锚节点所占的比例直接影响到传感器网络的造价。根据是否需要测距，节点定位算法分为两类：基于测距(range-based)的定位算法和无需测距(range-free)的定位算法。Range-free算法仅仅依靠网络连通性等信息就能够实现定位，其主要代表算法有质心算法(Centroid)、DVHop (Distance Vector-Hop)、凸规划(Convex)和APIT(Approximate Perfect Point In Tri-angulation Test)等，无需测距的定位算法对硬件的要求不高，但通常定位精度不高；基于测距的定位算法在定位过程中需要对节点间的角度信息或者距离等进行测量，其典型算法有接收信号强度法(RSSI，Rece ived Signal Strength Indicator)、信号传输时间法(TOA，Time of Arrival)、信号到达角法(AOA，Arrival of Angle)等，通过测量未知节点与锚节点之间的距离或角度信息，再运用三边测量法、三角测量法或最大似然估计法计算未知节点的位置信息。Range-based算法定位精度较高，但对无线传感器网络节点的硬件、成本有一定的要求，未来研究趋势是低成本、高能效的角度或距离测量技术及相关的定位算法。
基于信号到达角度的定位算法是一种典型的基于测距的定位算法，通过某些硬件设备感知发射节点信号的到达方向，计算接收节点和锚节点之间的相对方位或角度，然后再利用三角测量法或其他方式计算出未知节点的位置。本文首先介绍了典型的基于信号到达角度的节点定位算法，在此基础上，提出了一种改进的算法，即在对定位结果进行求精校正的阶段，通过选择过滤误差较大的估计位置，提高系统的定位精度，使最后的定位结果更加有效。

1 理论分析
1．1 基于信号到达角度的定位算法
算法第一步为测量阶段，即未知节点通过特殊设备测量得到在通信范围内的锚节点的信号到达角度信息。
第二步利用夹角射线原则解方程，计算未知节点的估计位置，假设未知节点P(x，y)，测量A(x1，y)、B(x2，y2)两个锚节点的信号到达角度信息为α、β，解方程：

第3部进行求精校正。当未知节点通信半径内有多个锚节点时，将两个锚节点作为一组分成不同排列组合，其结果会有多个估计位置，将多个估计位置组成的几何图形的质心作为未知节点的最终估计位置。
算法的一般流程图如图1所示。