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    基于RSSI的WSNs加權(quán)質(zhì)心定位算法的改進*

    2013-10-22 07:25:24丁恩杰
    傳感器與微系統(tǒng) 2013年7期
    關(guān)鍵詞:質(zhì)心測距損耗

    丁恩杰,喬 欣,常 飛,喬 莉

    (1.中國礦業(yè)大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)(感知礦山)研究中心,江蘇 徐州 221008;2.中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,江蘇徐州 221008;3.安徽醫(yī)科大學(xué) 第二附屬醫(yī)院,安徽合肥 230601)

    0 引言

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)[1,2]節(jié)點的自身正確定位已經(jīng)成為了一個重要的研究領(lǐng)域和熱點問題。根據(jù)定位過程中是否測量節(jié)點間的實際距離或者角度,把定位算法分為基于距離的定位算法和與距離無關(guān)的定位算法[3]?;跍y距的定位算法主要有:RSSI,TOA,TDOA 和 AOA 等[4];與距離無關(guān)的定位算法有:質(zhì)心算法,DV-Hop算法,Amorphous算法[5,6]等。其中,基于測距的定位算法定位精度較高,但是對硬件要求較高[7];與距離無關(guān)的定位算法對硬件要求較低,但是定位精度不是很高[8]。

    目前,國內(nèi)外研究人員對傳感器節(jié)點的定位算法和定位方案進行了很多的研究,文獻[9]提出了一種無需測距的傳感器網(wǎng)絡(luò)加權(quán)質(zhì)心定位算法,該算法利用相鄰節(jié)點的鄰居節(jié)點集,估計出節(jié)點到相鄰信標(biāo)節(jié)點間的距離,從而進行加權(quán)質(zhì)心算法。文獻[10]提出了區(qū)別以往的加權(quán)質(zhì)心(W-Centroid)定位算法,在該算法中,采用測試距離倒數(shù)之和代替距離和的倒數(shù)作為權(quán)重,同時提出了修正系數(shù)的概念,避免了信息淹沒現(xiàn)象。文獻[11]提出了一種加權(quán)質(zhì)心定位算法,該算法將未知節(jié)點接收到的參考節(jié)點信號的強度比值作為加權(quán)因子進行定位。文獻[12]提出了將RSSI測量方法和三角形執(zhí)行算法相結(jié)合的定位方法。文獻[13]在三邊測距的基礎(chǔ)上,提出了將RSSI的測距和四邊測距的方法相結(jié)合的定位方法。本文提出的WR-Centroid定位方法的中心思想是把基于測距的RSSI技術(shù)和與距離無關(guān)的質(zhì)心算法和加權(quán)質(zhì)心定位算法相結(jié)合的一種新的定位方法。

    1 傳統(tǒng)定位算法模型

    1.1 RSSI定位技術(shù)

    基于RSSI的定位技術(shù),一般利用信號的經(jīng)驗?zāi)P秃屠碚撃P蛠磉M行分析,信號的經(jīng)驗?zāi)P褪墙⒏鱾€點上的位置與信號強度的數(shù)據(jù)庫進行匹配,理論模型常采用無線電傳播損耗模型來進行分析。由于這些損耗很大程度上影響了RSSI值的定位精度,因此,選取合適的損耗模型顯得十分重要,一般選擇自由空間傳播損耗模型和對數(shù)—常態(tài)分布模型來進行計算,自由空間傳播損耗模型如下

    其中,PL(d0)為無線電傳世距離d0的路徑損耗,n為路徑損耗因子,f為信號的頻率。

    對數(shù)—常態(tài)分布模型如下

    式中PL(d)為傳輸距離為d的路徑損耗,PL(d0)為傳輸距離為d0=1 m時的路徑損耗,n為信號的衰減系數(shù),通常取2~5之間,ξn為均值為0的高斯隨機分布函數(shù)。

    未知節(jié)點接收參考節(jié)點的信號強度為

    式中RSSI為接收到的功率,Psend為發(fā)射功率,Pamplify為天線增益,PL(d)為路徑損耗,通過式(1),式(2),式(3)可求出參考節(jié)點到未知節(jié)點的距離d。

    1.2 質(zhì)心算法

    1.3 加權(quán)質(zhì)心定位算法

    圖1 多邊形區(qū)域Fig 1 Polygon area

    加權(quán)質(zhì)心定位算法[11]的核心思想:利用參考節(jié)點和未知節(jié)點RSSI的大小來計算每一個參考節(jié)點之間的權(quán)值。通過權(quán)值來體現(xiàn)參考節(jié)點對質(zhì)心位置的影響程度,反映它們之間的內(nèi)在關(guān)系,加權(quán)質(zhì)心算法可以表示為

    其中,(Xest,Yest)為未知節(jié)點的坐標(biāo),(Xi,Yi)為參考節(jié)點的坐標(biāo),N為參考節(jié)點的數(shù)目,Wi為參考節(jié)點對未知節(jié)點的影響權(quán)值,此權(quán)值是未知節(jié)點到參考節(jié)點距離的函數(shù),通常d越大,Wi越小,假如參考節(jié)點不在通信節(jié)點的范圍之內(nèi),則Wi的值為0。

    傳統(tǒng)的定位算法中,基于RSSI的測距定位技術(shù)受環(huán)境的影響非常大,同一個節(jié)點測得的RSSI值會有很大的不同,盡管質(zhì)心定位算法計算簡單,但是定位精度較低,加權(quán)質(zhì)心算法在一定的程度上定位精度較高,但仍然存在一定的缺點?;谝陨显?,本文提出了WR-Centroid的定位方法,該方法大大提高了定位精度。

    2 本文提出的WR-Centroid定位算法

    WR-Centroid定位算法的核心思想:首先參考節(jié)點A,B,C,D向未知節(jié)點E發(fā)送無線射頻信號,根據(jù)RSSI模型,計算可以得出節(jié)點A到節(jié)點E的距離為ra,節(jié)點B到節(jié)點E的距離為rb,節(jié)點C到節(jié)點E的距離為rc,節(jié)點D到節(jié)點E的距離為rd,分別以A,B,C為圓心,ra,rb,rc為半徑畫圓,可得3個圓的交疊區(qū)域,交點分別為O1,O2,O3,計算交點坐標(biāo)O1的方法為

    圖2 定位模型Fig 2 Positioning model

    3 算法過程

    3.1 算法步驟

    根據(jù)以上理論模型的分析可以將改進后的算法具體實現(xiàn)如下:

    1)參考節(jié)點周期性地向未知節(jié)點廣播信息,信息中包括節(jié)點ID和自身的位置坐標(biāo);

    2)未知節(jié)點接收到一定的坐標(biāo)信息后,不再接收新信息,對接收到的信息進行卡爾曼濾波,并將RSSI值通過距離傳播損耗模型轉(zhuǎn)換為距離值;

    3)將測得的距離值從小到大排列,取前4個參考節(jié)點進行自身定位計算,如果出現(xiàn)這4個參考節(jié)點中的任意3個不能構(gòu)成如圖2所示的區(qū)域,則用后面的節(jié)點代替前面的節(jié)點,直到滿足圖2為止;

    4)取步驟(3)中的前3個參考節(jié)點進行定位,通過式(4)得到圖2中的交疊區(qū)域的坐標(biāo),進而通過質(zhì)心算法求出三角形的質(zhì)心坐標(biāo);

    5)取步驟(3)中參考節(jié)點的其他3種組合,通過步驟(4)得到其他3個質(zhì)心坐標(biāo);

    6)對步驟(4),步驟(5)得到的質(zhì)心坐標(biāo)通過加權(quán)質(zhì)心算法,利用式(5)求得未知節(jié)點的坐標(biāo)。

    3.2 誤 差

    4 系統(tǒng)仿真

    利用Matlab 2010b對WR-Centroid定位算法進行仿真,WSNs位于100m×100m區(qū)域的范圍內(nèi),在該范圍內(nèi)設(shè)定參考節(jié)點分別為 10,20,30,40,50,且均勻分布,未知節(jié)點的個數(shù)為100個,假設(shè)無線電信號的路徑傳播損耗模型的路徑衰減因子n=5.0,信道中的隨機噪聲分布在4~10之間。對該算法進行500次仿真進而取均值,仿真結(jié)果如圖3~圖5。

    圖3 誤差隨時間的整體變化圖Fig 3 Errors overall change with time

    圖4 誤差隨通信半徑變化的仿真結(jié)果Fig 4 Simulation results of error changes with communication radius

    圖5 誤差隨參考節(jié)點變化的仿真結(jié)果圖Fig 5 Simulation results of error change with reference node

    從圖3可以看出:本文提出的定位算法定位精度更高。由圖4可以看出:當(dāng)參考節(jié)點數(shù)目為30個時,隨著節(jié)點通信半徑的不斷增大,加權(quán)質(zhì)心定位算法和WR-Centroid定位算法的平均誤差都在不斷下降,但是WR-Centroid算法更為精確。在節(jié)點通信半徑為17 m時,加權(quán)質(zhì)心算法的下降速度變緩,最終在23 m時趨于穩(wěn)定,而WR-Centroid算法雖然在26 m左右誤差有所增加,但是隨后隨著通信半徑增加平均誤差繼續(xù)降低。由圖5可以看出:當(dāng)通信半徑為20m時,增大參考節(jié)點的數(shù)目,2種定位算法的平均誤差都快速下降,但WR-Centroid算法精度比加權(quán)質(zhì)心算法的精度要高出約37.1%。當(dāng)參考節(jié)點個數(shù)大于21時,WR-Centroid算法的平均誤差比加權(quán)質(zhì)心算法下降要快得多。

    5 結(jié)論

    針對傳統(tǒng)的質(zhì)心算法和加權(quán)質(zhì)心算法的不足,本文提出的WR-Centroid定位算法將RSSI方法、質(zhì)心算法和加權(quán)質(zhì)心算法的核心思想相結(jié)合具有明顯的優(yōu)勢。通過仿真表明:該算法比加權(quán)質(zhì)心算法的定位精度要高出很多,尤其當(dāng)通信半徑適當(dāng)增大和參考節(jié)點數(shù)目增加的情況下,該算法的定位誤差下降將更加明顯,證明了該算法的優(yōu)越性。同時,WR-Centroid定位算法對硬件要求不高,大大降低了通信節(jié)點的成本和難度。

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    [13]文 舉,金建勛,袁 海.一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)四邊測距定位算法[J].傳感器與微系統(tǒng),2008,27(5):108 -110.

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