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    一種基于位置指紋的WSN室內(nèi)安全定位算法

    2016-05-18 14:17徐小卜
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年9期
    關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

    徐小卜

    摘要: 該文提出了一種基于位置指紋的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)安全定位算法,該算法采用傳感器節(jié)點(diǎn)RSSI信號(hào)作為位置指紋,為提高指紋的精確性,錨節(jié)點(diǎn)多次改變發(fā)送功率,并記錄相應(yīng)的RSSI值,形成一個(gè)唯一的位置向量。由于算法是離線訓(xùn)練的,因而可以避免攻擊者發(fā)送虛假位置信息導(dǎo)致的錯(cuò)誤定位,是一種相對(duì)安全的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位算法。

    關(guān)鍵詞: 無線傳感器網(wǎng)絡(luò);RSSI值;位置指紋;室內(nèi)定位

    中圖分類號(hào):TP212;TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)09-0076-02

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的大量傳感器節(jié)點(diǎn)通過無線通信技術(shù)自組織構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)[1]。定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要研究項(xiàng)目之一,不同的定位算法所基于不同的定位依據(jù),且對(duì)定位環(huán)境依賴較高,在某些環(huán)境下定位效果好的算法,在其他環(huán)境下定位性能卻不盡人意,這主要受定位技術(shù)的適用范圍和精確度影響所致。本文主要研究無線傳感器定位算法中基于位置指紋的室內(nèi)定位算法。

    1 定位算法描述及分析

    基于位置指紋(Location Fingerprint, LF)的定位技術(shù)基于“位置指紋”的思想,該技術(shù)事先采集“位置指紋”數(shù)據(jù)保存在本地?cái)?shù)據(jù)庫,定位時(shí)檢測(cè)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)射的無線信號(hào)的幅度和相位,并提取該無線信號(hào)的特征向量,將該特征向量與數(shù)據(jù)庫中的“位置指紋”數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,找出最相似的結(jié)果實(shí)現(xiàn)定位[2]。

    本文的定位算法采用接受信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)作為“位置指紋”。RSSI定位主要使用傳感器節(jié)點(diǎn)本身的射頻(Radio Frequency, RF)信號(hào)進(jìn)行定位[3],是一種低功率、廉價(jià)的定位技術(shù)。本文對(duì)節(jié)點(diǎn)的RSSI信號(hào)進(jìn)行變化處理,使之形成一個(gè)唯一的位置向量,作為該節(jié)點(diǎn)的“位置指紋”。

    1.1 RSSI信號(hào)獲取及處理

    傳感器節(jié)點(diǎn)的RSSI值的獲取方式大致相同,在基于IEEE 802.15.4基礎(chǔ)上的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,RSSI值可以從幀結(jié)構(gòu)中獲取[4]。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)發(fā)送功率會(huì)對(duì)節(jié)點(diǎn)的RSSI值產(chǎn)生影響,為提高指紋的精確性、唯一性,降低不斷變化的外界復(fù)雜環(huán)境對(duì)節(jié)點(diǎn)RSSI值的影響,本實(shí)驗(yàn)采用不同的發(fā)射功率發(fā)送信號(hào),并取平均值作為節(jié)點(diǎn)的特征向量之一。

    1.2 定位模型

    將無線傳感器N個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻分布在某實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,傳感器節(jié)點(diǎn)[Si]的實(shí)際位置為[(xi,yi)],其估計(jì)位置為[(xi,yi)']。所有節(jié)點(diǎn)可以和錨節(jié)點(diǎn)(預(yù)先知道位置的節(jié)點(diǎn))相互通信,錨節(jié)點(diǎn)依次改變發(fā)射功率與普通節(jié)點(diǎn)通信,[rij]表示接收方節(jié)點(diǎn)[Si]處測(cè)得的發(fā)送方節(jié)點(diǎn)[Sj]的RSSI值,多次測(cè)量后取其平均值用[rij]表示。對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)[Si]對(duì)應(yīng)唯一的位置指紋向量[Ri=[ri1,ri2,...riN]],訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為實(shí)驗(yàn)環(huán)境下的所有節(jié)點(diǎn)指紋向量[Ri]和實(shí)際位置[(xi,yi)]。定位階段就是通過匹配數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存儲(chǔ)的“位置指紋”,通過一定的匹配算法來計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的估計(jì)位置[(xi,yi)']。

    1.3 定位算法

    我們的算法分為離線訓(xùn)練階段和在線定位階段。離線訓(xùn)練階段采集實(shí)驗(yàn)環(huán)境下的所有節(jié)點(diǎn)指紋向量[Ri]和實(shí)際位置[(xi,yi)],并將它們保存在本地?cái)?shù)據(jù)庫中。

    在線定位階段計(jì)算未知位置節(jié)點(diǎn)指紋向量[Ri],并采用一個(gè)回歸算法,將該特征向量與數(shù)據(jù)庫中的“位置指紋”數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配計(jì)算,得到該節(jié)點(diǎn)的估計(jì)位置[(xi,yi)']。本文我們采用支持向量機(jī)回歸工具LS-SVM來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫匹配。支持向量機(jī)算法是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的智能學(xué)習(xí)算法,尤其適合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)這種小樣本的學(xué)習(xí)問題,并可以避免過學(xué)習(xí)問題。Yamano, K[5]成功運(yùn)用支持向量機(jī)的思想實(shí)現(xiàn)了基于RFID的移動(dòng)機(jī)器人自定位。

    核函數(shù)的選擇是支持向量機(jī)模型訓(xùn)練的重要因素。在此我們選擇具有普適性的徑向基核函數(shù):

    [k(x,x')=exp(-x-x'2σ2)]

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用國外某圖書館的真實(shí)數(shù)據(jù)[6],該實(shí)驗(yàn)可以采集到傳感器節(jié)點(diǎn)的溫濕度、鄰居節(jié)點(diǎn)的RSSI等,本實(shí)驗(yàn)我們采用以3個(gè)錨節(jié)點(diǎn)為例(錨節(jié)點(diǎn)越多,定位越精確),3個(gè)不同的錨節(jié)點(diǎn)分別采取5個(gè)不同的發(fā)射功率進(jìn)行測(cè)試,每個(gè)功率測(cè)試10次,取其平均值。離線訓(xùn)練階段無線傳感器節(jié)點(diǎn)均勻分布(分布密度越大,定位越精確),在線定位階段,我們依次隨機(jī)抽取了10個(gè)不同位置的傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)試定位算法的定位性能,定位性能用絕對(duì)誤差表示,定位結(jié)果如圖1所示。

    3 結(jié)束語

    本文提出的基于位置指紋的室內(nèi)定位算法,其實(shí)驗(yàn)的平均定位誤差在0.8米左右,定位精度較高。由此可見,將傳感器節(jié)點(diǎn)的RSSI信號(hào)作為“位置指紋”,并采用回歸算法進(jìn)行位置匹配,能較好的解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)節(jié)點(diǎn)定位問題。由于位置指紋定位算法的離線訓(xùn)練階段無需在線計(jì)算,所有的“位置指紋”均存預(yù)先存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,因而可以避免攻擊者發(fā)送虛假位置信息導(dǎo)致的錯(cuò)誤定位問題,在一定程度上可以排除入侵節(jié)點(diǎn)對(duì)節(jié)點(diǎn)定位精度的影響,是一種容忍惡意節(jié)點(diǎn)攻擊的、相對(duì)安全的定位算法。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Krco S, Tsiatsis V, Matusikova K.Mobile Network Supported Wireless Sensor Network Services[C]. Mobile Adhoc and Sensor Systems, 2007. MASS 2007. IEEE Internatonal Conference on , 2007: 1-3, 8-11.

    [2] Mauro Brunato, Roberto Battiti. statistical learning theory for location fingerprinting in wireless LANs[J]. Computer Networks: The International Journal of Computer and Telecommunications Networking, Apr. 2005,47(6).

    [3] Stoyanova T, Kerasiotis F, Prayati A. A Practical RF Propagation Model for Wireless Network Sensors[C].Sensor Technologies and Applications, 2009. SENSORCOMM '09. Third International Conference on , 2009: 194-199, 18-23.

    [4] IEEE 802.15.4. 工控網(wǎng)[EB/OL].http://www.ynkong.com/secondweb.asp?typeid=11&smalltypeid=1&id=425,2009.

    [5] Yamano K, Tanaka K, Hirayama M. Self-localization of mobile robots with RFID system by using support vector machine[C].Intelligent Robots and Systems, 2004. (IROS 2004). Proceedings. 2004 IEEE/RSJ International Conference on , 2004,4: 3756- 376.

    [6] Wireless sensor networks lab, "Library 2(November 2006)"[Online]. Avaliable: http://www.ulb.ac.be/di/mlg/sensorNet/datasets.html.

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