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申请/专利权人：西安电子科技大学;中国人民解放军31007部队

摘要：一种兼顾内外场的机动式节点补盲优化部署方法，构建面向内场区域定位与外场区域测向的节点部署场景，即无线传感器网络，将无线传感器感知能力作为约束，且兼顾内场区域定位与外场入侵目标测向的优化部署方法，提升了无线传感器网络覆盖范围的同时兼顾了重点区域的内场目标定位与外场目标测向，根据内外场的重要程度将内场定位精度和外场测向精度的加权和作为目标函数来进行优化部，能够获取最佳的节点部署结果。

主权项：1.一种兼顾内外场的机动式节点补盲优化部署方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：构建面向内场区域定位与外场区域测向的节点部署场景的无线传感器网络，其包括M个已部署的无线传感器节点和N个待部署的机动式节点；步骤二：针对内场区域，选择传感器网络的第一个节点作为参考节点，计算内场信号源ak相对于传感器的到达时间差TDOATimeDifferenceofArrival,TDOA值和到达时间差TDOA测量误差的协方差矩阵Qk；步骤三：针对外场区域，计算外场信号源ol相对于无线传感器网络的到达时间值TOATimeofArrival，加入高斯测量误差得到各定位节点的等效到达时间值TOA测量值其中，ni,l为零均值高斯变量，方差为s2i,l；定义nl＝{n1,n2,K,nN}，其协方差矩阵Γq＝diag{s21,l,s22,l,K,s2N,l}；选择无线传感器网络的第一个节点为参考，得到外场信号源ol的到达时间差TDOA测量值，则全部传感器节点对于外场信号源ol的到达时间差TDOA测量误差矢量xl的协方差矩阵为Rl；步骤四：内场区域定位：在内场区域内进行均匀采样，获取Nk个采样点ak,k＝1,2,K,Nk，计算所有采样点由步骤一已部署的无线传感器网络确定的Fisher信息矩阵： 和已部署无线传感器网络和机动式节点确定的Fisher信息矩阵： 其中，tr{·}是矩阵的迹运算符，和分别是已部署无线传感器网络中的si和机动式节点中的sj提供的时差信息矩阵；步骤五：计算内场区域克拉美罗下界CRLB的迹Puak＝tr{Juak-1}和已部署无线传感器网络、机动式节点共同确定的克拉美罗下界CRLB的迹Pak＝tr{Juak+Jsak-1}，得到： P1A表示部署机动式节点后的内场区域平均定位精度提升；步骤六：在外场区域内进行均匀采样，获取Nl个采样点ol,l＝1,2,K,Nl，计算所有采样点由已部署无线传感器网络确定的Fisher信息矩阵： 和已部署无线传感器网络和机动式节点确定的Fisher信息矩阵： 其中，和分别是已部署无线传感器网络中的si和机动式节点中的sj提供的Fisher信息矩阵；通过修正极坐标表示ModifiedPolarRepresentation,MPR方法，使用方位角、方向角和逆距离来表示外场区域采样点的位置；则MPR坐标系下外场区域采样点的克拉美罗下界假设无线传感器参考节点s1位于坐标原点，则其中： L＝[OM-1×2,1M-1go2].θo、φo和go分别表示外场区域采样点相对无线传感器节点的方位角、俯仰角和相对逆距离；步骤七：计算外场区域克拉美罗下界CRLB并求其测向维度的迹Puol＝tr{Juol-1}和已部署无线传感器网络和机动式节点确定的克拉美罗下界CRLB测向维度的迹Pol＝tr{Juol+Jsol-1}，因此我们得到： 其中：表示部署机动式节点后的内场区域平均测向精度提升；Nl表示外场区域采样点的个数；表示采样点ol的定位精度提升；步骤八：从目标重要程度出发，将步骤五和步骤七中的内场区域平均定位精度提升和外场区域平均测向精度提升进行加权求和得Fitness表示目标函数，ω1、ω2分别为内场区域和外场区域的重要性权重；步骤九：以最小化步骤八中的Fitness为目标函数，无线传感器节点可部署区域为S2为约束条件一，无线传感器感知能力为约束条件二，即节点覆盖度大于等于实际设置的目标覆盖度C，无线传感器网络的节点位置为决策变量构建优化问题表示为： s.t.C1:si∈S2，i＝1,2,...,NC2:ρ≥C其中，表示内场区域平均定位精度提升，表示外场区域测向精度提升；si表示传感器坐标；步骤十：利用粒子群算法PSO求解优化问题计算出目标函数的全局最优解，最后输出机动式节点的最优部署位置。

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