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    基于虛擬節(jié)點的BP無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法

    2010-12-07 06:04:52劉潤杰申金媛
    傳感器與微系統(tǒng) 2010年9期
    關(guān)鍵詞:跳數(shù)射程定位精度

    孫 凱,劉潤杰,申金媛

    (鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院,河南鄭州450001)

    0 引言

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的位置是網(wǎng)絡(luò)中必要的基礎(chǔ)信息,節(jié)點的準確定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題之一。目前,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中是否需要測量節(jié)點之間的真實距離,定位算法可分為基于測距的方法(range-based)和距離無關(guān)的方法(range-free)[1]。前者測量利用節(jié)點之間的距離或者角度信息實現(xiàn)節(jié)點自身定位,典型的算法有TDoA,RSSI,ToA,AoA等?;跍y距的定位方法需要額外硬件的支持,并且會產(chǎn)生大量計算和通信開銷;距離無關(guān)的定位方法僅依靠網(wǎng)絡(luò)的連通度等信息實現(xiàn)節(jié)點自身定位,無需額外的硬件,但是定位精度卻不如前者,因此,如何提高距離無關(guān)定位方法的定位精度得到了學(xué)者們廣泛的研究。

    在Range-Free方法中,比較典型的2種算法是由 Bulusu N提出的Centroid algorithm[2]和由Nicelescu D利用矢量路由和GPS定位原理提出的 DV-Hop[3]算法。而在國內(nèi),李兆斌等人也提出增強的質(zhì)心定位算法(ACLA)[4];于寧等人基于限制跳數(shù)思想提出LDV-Hop算法[5]。

    現(xiàn)有定位算法都表明錨節(jié)點的比例越高,定位的精度越高[6,7],但錨節(jié)點比例的增加會增加無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的成本。本文首先將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點定位,為了進一步提高節(jié)點的定位精度,提出了基于次錨節(jié)點的BP定位估計方法。次錨節(jié)點的引入相當于虛擬地增加了錨節(jié)點的比例,這樣就減少了應(yīng)用成本。

    仿真結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較小的定位誤差,并且,次錨節(jié)點的引入也可進一步提高定位精度。

    1 基于BP的定位算法

    1.1 BP 結(jié)構(gòu)模型

    本文首先采用兩層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未知節(jié)點進行定位。為了簡化定位估算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和成本,采用距離無關(guān)的集中式定位算法。采用節(jié)點間的最小跳數(shù)信息,并發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)中的中心節(jié)點(如一臺服務(wù)器),由它運行定位算法,這樣可以保證運行算法的計算量和存儲量以及能耗。其中,節(jié)點間的最小跳數(shù)通過以下方法確定:錨節(jié)點向鄰居節(jié)點廣播自身位置信息的分組,其中包括跳數(shù)(初始化為0)和自身ID信息。接收節(jié)點記錄到錨節(jié)點的跳數(shù)。若收到來自同一錨節(jié)點的分組,且其中的跳數(shù)比原來收到的要大,則忽略該分組。然后將跳數(shù)加1,繼續(xù)向鄰居節(jié)點廣播該分組,這樣網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點能夠記錄下到每個錨節(jié)點的最小跳數(shù)。

    假設(shè)共有N個隨機部署的節(jié)點,用n=1,2,…,N來表示,其中前M個為錨節(jié)點,其余為未知節(jié)點。Bi=(xi,yi)表示第i個節(jié)點的位置。令Si=[si1,si2,…sim…siM]表示各錨節(jié)點之間的最小跳數(shù),其中,sim表示第i個錨節(jié)點到第m個錨節(jié)點的最小跳數(shù),i=1,…,M,m=1,…,M,當 i=m時,sim=0。令 Sj=[sj1,sj2,…sjm…sjM]表示各未知節(jié)點到錨節(jié)點的最小跳數(shù),其中sjm表示第j個未知節(jié)點到第m個錨節(jié)點的最小跳數(shù),j=(M+1,M+2…N),m=1…M。輸入層神經(jīng)元的個數(shù)M由錨節(jié)點數(shù)目決定,隱含層神經(jīng)元個數(shù)通過經(jīng)驗選取,輸出層的2個神經(jīng)元的對應(yīng)于節(jié)點位置的坐標(x,y)。

    1.2 利用BP估算位置

    基于BP的定位算法分為訓(xùn)練和估計2個階段。在訓(xùn)練階段,首先利用錨節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,訓(xùn)練的樣本選擇網(wǎng)絡(luò)中所有的錨節(jié)點,訓(xùn)練的輸入是錨節(jié)點之間的最小跳數(shù),即 Si=[si1,si2,…sim…siM],訓(xùn)練的輸出是對應(yīng)錨節(jié)點的位置 Bi=(xi,yi),i=1…M,m=1…M。估計階段的輸入是每個未知節(jié)點到各錨節(jié)點之間的跳數(shù),即Sj=[sj1,sj2,…sjm…sjM],輸出是對應(yīng)的未知節(jié)點的位置,Bj=(xj,yj),j=(M+1,M+2…N),m=1…M。

    2 基于虛擬節(jié)點的定位算法

    2.1 次錨節(jié)點

    研究表明:錨節(jié)點比例的增加可有效地提高未知節(jié)點的定位精度,但是增加錨節(jié)點比例同時也將增加無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用成本。為了節(jié)約成本并有效提高網(wǎng)絡(luò)的定位精度,本文提出了次錨節(jié)點的概念,將部分未知節(jié)點轉(zhuǎn)化為錨節(jié)點,從而進一步對未知節(jié)點進行定位。

    2.2 次錨節(jié)點的選擇

    引入次錨節(jié)點帶來的一個困難是如何從未知節(jié)點中選取合適的次錨節(jié)點,理論上應(yīng)該先對未知節(jié)點的位置進行估計,然后,選取定位比較準確的未知節(jié)點作為次錨節(jié)點,但是在實際中并不知道未知節(jié)點的位置,無法判斷未知節(jié)點的估計位置和實際位置的誤差。為了解決這個問題,引入了虛擬節(jié)點,并借助于虛擬節(jié)點在未知節(jié)點中選擇定位精度較高的未知節(jié)點作為次錨節(jié)點。

    2.2.1 虛擬節(jié)點

    虛擬節(jié)點即在現(xiàn)實中并不存在的點,它們不具備節(jié)點間通信和信息轉(zhuǎn)發(fā)的能力,但是可以假設(shè)在網(wǎng)絡(luò)中存在著隨機分布的這樣的一些節(jié)點,并且它們的位置是假設(shè)為已知的。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中有P個虛擬節(jié)點,位置是Ck=(xk,yk),令Sk=[sk1,sk2,…skm…skM]表示虛擬節(jié)點到各錨節(jié)點的最小跳數(shù),其中,skm表示第k個虛擬節(jié)點到第m個錨節(jié)點的最小跳數(shù),k=1,2,…P,m=1…M。

    2.2.2 跳數(shù)的轉(zhuǎn)化

    虛擬節(jié)點的定位首先需要它們到各錨節(jié)點的最小跳數(shù),由于虛擬節(jié)點不具備節(jié)點間通信和信息轉(zhuǎn)發(fā)的能力,因此,不能直接找虛擬節(jié)點和錨節(jié)點之間的最小跳數(shù),為此可將虛擬節(jié)點和錨節(jié)點的距離轉(zhuǎn)化為跳數(shù)。本文首先計算虛擬節(jié)點和錨節(jié)點的距離,然后,將此距離和節(jié)點的無線射程作比較。如圖1,節(jié)點A為錨節(jié)點,節(jié)點B和C為虛擬節(jié)點,R是A的無線射程。虛擬節(jié)點C和錨節(jié)點A的距離DAC<R,首先可以確定虛擬節(jié)點C和錨節(jié)點A之間是一跳;而虛擬節(jié)點B和錨節(jié)點A的距離DAB>R,因此,它們之間的跳數(shù)大于一跳。在多跳的情況下,A和B的跳數(shù)不能直接根據(jù)它們的距離確定,而是綜合考慮B和鄰居節(jié)點的跳數(shù)信息而最終確定。

    圖1 跳數(shù)轉(zhuǎn)化圖Fig 1 Transformation diagram of Hop number

    2.2.3 虛擬節(jié)點的選擇

    當知道了虛擬節(jié)點和錨節(jié)點的最小跳數(shù)后,可以用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計每個虛擬節(jié)點的位置,此時BP網(wǎng)絡(luò)的輸入是Sk=[sk1,sk2,…skm…skM],網(wǎng)絡(luò)的輸出是對應(yīng)虛擬節(jié)點的估計位置 C'k=(xk,yk),k=1,2,…P,m=1…M。

    由于虛擬節(jié)點的位置是假設(shè)為已知的,這時就可以將虛擬節(jié)點的估計位置和精確位置比較,即C'k和Ck,從中選出Q個誤差小的虛擬節(jié)點,它們到各錨節(jié)點的最小跳數(shù)設(shè)為Sq=[sq1,sq2,…sqm…sqM],q==1,2,…Q,m=1…M。為了進一步確定次錨節(jié)點,假設(shè)到所有錨節(jié)點的最小跳數(shù)都相同的節(jié)點的位置是接近的。基于這種思想,尋找Q個誤差小的虛擬節(jié)點到各錨節(jié)點的最小跳數(shù)Sq=[sq1,sq2,…sqm…sqM]和具有到各錨節(jié)點的最小跳數(shù) Sj=[sj1,sj2,…sjm…sjM]相同的未知節(jié)點,并將這些未知節(jié)點確定為次錨節(jié)點。

    如圖2所示,假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中有4個錨節(jié)點(節(jié)點1~4,實心圓),9個未知節(jié)點(節(jié)點5-13,空心圓),8個虛擬節(jié)點(節(jié)點14-21,三角)。假設(shè)經(jīng)過錨節(jié)點和未知節(jié)點的信息轉(zhuǎn)發(fā)以及虛擬節(jié)點將距離轉(zhuǎn)換為跳數(shù)后,可以得到所有節(jié)點之間的跳數(shù)。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先預(yù)測8個虛擬節(jié)點的估計位置,然后和它們的準確位置相比較。假設(shè)找出誤差比較小的虛擬節(jié)點為16,17,19,21,然后尋找有沒有和虛擬節(jié)點16,17,19,21到各錨節(jié)點(1~4)跳數(shù)相同的未知節(jié)點。假設(shè)未知節(jié)點8和13分別和虛擬節(jié)點17和21到各錨節(jié)點的跳數(shù)相同,最后,據(jù)此確定未知節(jié)點8和13為次錨節(jié)點。

    圖2 尋找次錨節(jié)點圖示Fig 2 Icon of searching for sub-anchor node

    2.3 次錨節(jié)點的應(yīng)用

    找到次錨節(jié)點后,重新構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將錨節(jié)點和次錨節(jié)點共同作為網(wǎng)絡(luò)的錨節(jié)點,重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。新BP網(wǎng)絡(luò)仍然采用兩層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),訓(xùn)練完畢后,對所有的未知節(jié)點重新定位。

    3 仿真與分析

    為了檢驗所提方法的性能,對質(zhì)心(centroid)算法,DVHop算法,BP的定位算法,隨機選擇未知節(jié)點作為次錨節(jié)點的算法(RN-BP)以及利用虛擬節(jié)點選擇次錨節(jié)點的方法(VN-BP)分別在Matlab的平臺上進行了一系列仿真。仿真中所有節(jié)點都隨機分布在100 m×100 m的區(qū)域內(nèi)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果受到初始權(quán)重的影響,為了仿真結(jié)果能客觀地反映所提方法的優(yōu)劣性,每組不同條件均仿真運行100次,然后,取定位誤差的平均值進行分析比較。

    為更好地分析所提算法的性能,本文在3種不同的情況下仿真分析:1)無線射程不同的仿真;2)錨節(jié)點比例不同的仿真;3)總節(jié)點數(shù)不同的仿真。

    3.1 定位誤差和無線射程

    對無線射程不同的情況進行仿真中共有200個節(jié)點,其中10個錨節(jié)點,各種算法定位誤差與無線射程關(guān)系如圖3所示。在相同的無線射程下,BP算法的定位誤差比Centroid算法小;在無線射程小于40 m時,DV-Hop算法的定位誤差比BP算法小,但是無線射程大于等于40 m時,DV-Hop算法的定位誤差卻比BP算法的高。引入次錨節(jié)點后,VN-BP算法的定位誤差比BP算法降低了平均7.37%,這說明次錨節(jié)點在不同的無線射程下對降低定位誤差是有效的;同時VN-BP的定位誤差也比RN-BP高降低了7.42%,這說明在各種不同的無線射程下,虛擬節(jié)點的引入對降低定位誤差均是有效的。

    3.2 定位誤差和錨節(jié)點比例

    對錨節(jié)點比例不同的情況進行仿真中共有200個節(jié)點,無線射程設(shè)為40 m,結(jié)果如圖4所示。仿真中5種算法的定位誤差都隨著錨節(jié)的比例增加呈下降趨勢。在相同的條件下,BP算法的定位誤差比DV-Hop算法和Centroid的誤差降低了平均14.806%和10.35%,尤其是當錨節(jié)點比例大于15%時,BP算法的定位誤差迅速下降。引入次錨節(jié)點后,VN-BP算法的定位精度又優(yōu)于BP算法,定位誤差降低了平均3.656%,這表明在不同的錨節(jié)點比例下次錨節(jié)點對降低定位誤差的有效性;同時VN-BP的定位誤差比RN-BP算法降低了平均2.346%,這也表明在不同的錨節(jié)點比例下虛擬節(jié)點的引入對降低定位誤差均是有效的。

    圖3 無線射程和定位誤差Fig 3 Wireless range and positioning error

    圖4 錨節(jié)點比例和定位誤差Fig 4 Anchor node proportion and positioning error

    3.3 定位誤差和節(jié)點數(shù)

    對總節(jié)點數(shù)不同的情況進行仿真中的錨節(jié)點比例為10%,無線射程設(shè)為40 m,結(jié)果如圖5所示。隨著節(jié)點數(shù)目的增加,5種算法的定位誤差大體上呈遞減趨勢。在相同的條件下,BP算法明顯優(yōu)于Centroid算法,定位誤差降低了平均13.5%;在節(jié)點數(shù)為100時,BP算法的定位誤差比DVHop算法大,但在當節(jié)點數(shù)目大于200后,定位誤差迅速降低,并小于DV-Hop算法的誤差。當引入次錨節(jié)點后,VN-BP算法的定位誤差比BP降低了5.866%,這說明次錨節(jié)點在不同的節(jié)點數(shù)下對定位精度的提高是有效的;同時VN-BP的定位誤差比RN-BP算法降低了4.036%,這說明虛擬節(jié)點的引入在不同的節(jié)點數(shù)下對定位精度的提高也是有效的。

    圖5 節(jié)點數(shù)目和定位誤差Fig 5 Number of nodes and positioning error

    4 結(jié)論

    針對網(wǎng)絡(luò)中的錨節(jié)點比例因素,提出了應(yīng)用次錨節(jié)點以提高錨節(jié)點比例,降低定位誤差的算法。在定位誤差的比較中,無論在無線射程,錨節(jié)點比例和總節(jié)點個數(shù)變化時,引入次錨節(jié)點算法的都要優(yōu)于引進次錨節(jié)點前的算法和隨機從未知節(jié)點里選取次錨節(jié)點的算法,這說明通過虛擬節(jié)點選取次錨節(jié)點對降低定位誤差是有效的;其次,算法的定位誤差總體上比Centroid算法和DV-Hop算法的定位誤差小。因此,算法是一種適合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位算法。但并沒有考慮虛擬節(jié)點的分布對算法的影響,因此,虛擬節(jié)點的分布有一定的研究價值。

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