本发明涉及主用户定位技术领域，具体地，涉及基于rssi的主用户定位方法。
背景技术：
在认知无线电网络中，主用户节点相当于无线传感器网络中的未知节点，认知用户节点相当于无线传感器网络中的导标节点，因此，无线传感器网络中的定位算法可以应用到认知无线电网络中。
目前，在无线传感器网络中，按节点的空间坐标进行估计，根据距离或角度测量与否，可以分为测距的定位算法和和非测距的定位算法。测距的定位算法要对节点间的距离进行测量；而非测距的定位算法则依靠网络的连通度来实现节点的定位。以上方法均存在测量不准确、精确度低、成本高的缺陷。
技术实现要素：
本发明的目的在于，针对上述问题，提出基于rssi的主用户定位方法，以实现成本低、测量准确以及测量精度高的优点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于rssi的主用户定位方法，所述方法具体包括：
步骤a：设定已知认知用户节点位置和识别信息；
步骤b：通过信息融合中心收集认知用户节点信息；
步骤c：根据rssi值排序，选取前几个较大rssi，并找出对应的认知用户节点，进行定位计算；
步骤d：对求出的主用户发射机的坐标集合取平均，得到最终的主用户发射机的坐标。
进一步地，步骤a中所述认知用户收到来自主用户发射机的rssi信息后，对该认知用户节点的接收到rssi进行采样，当样本稳定后对其求平均。
进一步地，步骤b还包括当收集信息达到一定数量时，并按照rssi从强到弱的顺序建立主用户节点到认知用户节点距离的映射。
进一步地，所述映射包括3个映射集合，分别为：
集合1：
b_set＝{a1,a2,...,an}，ai为第i个认知用户节点；
集合2：
d_set＝{r1,r2,...,rn},r1＜r2＜...＜rn，ri为第i个主用户发射机到认知用户节点距离；
集合3：
p_set＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，(xi,yi)为第i个认知用户节点的位置信息。
进一步地，步骤c中定位计算后得到的集合为：
t_set＝{(a1,a2,a3),(a1,a2,a4),...,(a1,a3,a4),(a1,a3,a5),...}
进一步地，所述步骤c还包括：对认知用户节点，利用步骤c中定位计算后得到的集合求出3个交点的横纵坐标，最后利用质心算法，最终确定主用户发射机的准确位置。
进一步地，所述质心算法具体包括：
已知a，b，c3个认知用户节点的坐标分别为(xa,ya)，(xb,yb)，(xc,yc)，主用户发射机d(x,y)到认知用户节点的距离分别为ra，rb，rc，则存在下列公式：
在实际情况下，由于rssi受多径衰落和非视距阻碍的影响，所估计的r′a，r′b，r′c值比实际的r值大很多。3个圆两两相交于点e，f，g，连接e，f，g，为三角形，以三角形δefg的质心作为对主用户发射机d的估计坐标，根据公式(2-7)可以求出e的坐标值，同理，可以求得f，g的坐标：
则主用户发射机d的坐标为
将主用户发射机d测到的所有d值按照从小到大的顺序排列，选择前4个d值较小并进行定位，每三个为一个组合，共有4个组合，可得到d1(x1,y1)，d2(x2,y2)，d3(x3,y3)，d4(x4,y4)4个估计值，最后，求平均值作为主用户发射机d的坐标，即：
本发明的基于rssi的主用户定位方法，主要包括：步骤a：设定已知认知用户节点位置和识别信息；步骤b：通过信息融合中心收集认知用户节点信息；步骤c：根据rssi值排序，选取前几个较大rssi，并找出对应的认知用户节点，进行定位计算；步骤d：对求出的主用户发射机的坐标集合取平均，得到最终的主用户发射机的坐标，可以实现成本低、测量准确以及测量精度高的优点。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
基于rssi的主用户定位方法，所述方法具体包括：
步骤a：设定已知认知用户节点位置和识别信息；
步骤b：通过信息融合中心收集认知用户节点信息；
步骤c：根据rssi值排序，选取前几个较大rssi，并找出对应的认知用户节点，进行定位计算；
步骤d：对求出的主用户发射机的坐标集合取平均，得到最终的主用户发射机的坐标。
步骤a中所述认知用户收到来自主用户发射机的rssi信息后，对该认知用户节点的接收到rssi进行采样，当样本稳定后对其求平均。
步骤b还包括当收集信息达到一定数量时，并按照rssi从强到弱的顺序建立主用户节点到认知用户节点距离的映射。
所述映射包括3个映射集合，分别为：
集合1：
b_set＝{a1,a2,...,an}，ai为第i个认知用户节点；
集合2：
d_set＝{r1,r2,...,rn},r1＜r2＜...＜rn，ri为第i个主用户发射机到认知用户节点距离；
集合3：
p_set＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，(xi,yi)为第i个认知用户节点的位置信息。
进一步地，步骤c中定位计算后得到的集合为：
t_set＝{(a1,a2,a3),(a1,a2,a4),...,(a1,a3,a4),(a1,a3,a5),...}
所述步骤c还包括：对认知用户节点，利用步骤c中定位计算后得到的集合求出3个交点的横纵坐标，最后利用质心算法，最终确定主用户发射机的准确位置。
所述质心算法具体包括：
已知a，b，c3个认知用户节点的坐标分别为(xa,ya)，(xb,yb)，(xc,yc)，主用户发射机d(x,y)到认知用户节点的距离分别为ra，rb，rc，则存在下列公式：
在实际情况下，由于rssi受多径衰落和非视距阻碍的影响，所估计的r′a，r′b，r′c值比实际的r值大很多。3个圆两两相交于点e，f，g，连接e，f，g，为三角形，以三角形δefg的质心作为对主用户发射机d的估计坐标，根据公式(2-7)可以求出e的坐标值，同理，可以求得f，g的坐标：
则主用户发射机d的坐标为
将主用户发射机d测到的所有d值按照从小到大的顺序排列，选择前4个d值较小并进行定位，每三个为一个组合，共有4个组合，可得到d1(x1,y1)，d2(x2,y2)，d3(x3,y3)，d4(x4,y4)4个估计值，最后，求平均值作为主用户发射机d的坐标，即：
至少可以达到以下有益效果：
本发明的基于rssi的主用户定位方法，主要包括：步骤a：设定已知认知用户节点位置和识别信息；步骤b：通过信息融合中心收集认知用户节点信息；步骤c：根据rssi值排序，选取前几个较大rssi，并找出对应的认知用户节点，进行定位计算；步骤d：对求出的主用户发射机的坐标集合取平均，得到最终的主用户发射机的坐标，可以实现成本低、测量准确以及测量精度高的优点。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。