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    基于二階段差分演化的WSN節(jié)點(diǎn)定位優(yōu)化

    2019-08-29 08:25:54
    關(guān)鍵詞:信標(biāo)定位精度差分

    (廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院, 廣州 510520)

    0 引言

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks, WSN)作為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)的核心組成部分,通過節(jié)點(diǎn)的自組織,具有無中心性、動(dòng)態(tài)性,成本低、功耗低、節(jié)點(diǎn)設(shè)置靈活、大規(guī)模、自適應(yīng)能力強(qiáng)、可擴(kuò)展性好的特點(diǎn)[1],使信息的傳播、處理及應(yīng)用形成了新的模式,實(shí)現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與真實(shí)物理世界的結(jié)合。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大,已廣泛應(yīng)用于國(guó)防部署戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)、地質(zhì)監(jiān)測(cè)及勘查、車輛跟蹤交通整治、應(yīng)急救援人員營(yíng)救等具有特殊需要的通信環(huán)境中[2]。WSN自組織地通過傳感器收集數(shù)據(jù),通過無線電波隨機(jī)地相互通信。由于傳感器節(jié)點(diǎn)分布的環(huán)境很復(fù)雜,常分布在數(shù)據(jù)不方便收集與傳輸?shù)膹?fù)雜環(huán)境,或者目標(biāo)位置會(huì)不斷移動(dòng)的區(qū)域,例如水下,火災(zāi),火山,動(dòng)物棲息地或戰(zhàn)場(chǎng)等,而使用全球定位系統(tǒng)(GPS)成本高昂且在室內(nèi)不可行,所以需要通過無線電協(xié)作方式收集、傳播以及處理目標(biāo)區(qū)域的數(shù)據(jù)信息,因此WSN中的節(jié)點(diǎn)位置信息成為重要內(nèi)容。如何使節(jié)點(diǎn)的位置計(jì)算更接近實(shí)際已成為目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位研究的熱點(diǎn),無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)之一的WSN自定位技術(shù)近年成為學(xué)界研究的關(guān)注熱點(diǎn)[3]。

    定位算法分為基于測(cè)距和基于免測(cè)距兩種,基于測(cè)距的定位算法由于使用了測(cè)量設(shè)備,所以定位精度很高而得到廣泛應(yīng)用[4-7],但此方法也受到周邊復(fù)雜環(huán)境的影響,定位精度會(huì)出現(xiàn)較大誤差,RSSI算法是這類算法的典型,定位正確率非常高,但缺點(diǎn)是要增加額外設(shè)備,并且實(shí)際使用中會(huì)發(fā)生測(cè)量信號(hào)損耗,總體來說這類算法代價(jià)高?;诿鉁y(cè)距的定位算法不需要測(cè)量,不需要額外增加設(shè)備,實(shí)現(xiàn)較簡(jiǎn)單,但往往定位誤差更大[8-10],典型的是DV-Hop算法,實(shí)現(xiàn)較簡(jiǎn)單,應(yīng)用很廣泛,但誤差較大,精度有待提高。

    在DV-Hop算法依賴整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通度,根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的平均跳距和跳數(shù)來定位,雖然近年有學(xué)者采用各種方法對(duì)結(jié)果進(jìn)行修正,但最后修改結(jié)果誤差還是偏大,在30%左右。近年有不少學(xué)者針對(duì)DV-Hop算法存在的不足,為提高節(jié)點(diǎn)的定位精度,采用遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法等對(duì)DV-Hop進(jìn)行優(yōu)化,特別是遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法成了研究熱點(diǎn),取得不少研究成果[11-16],但這些優(yōu)化算法存在迭代次數(shù)相對(duì)過大,節(jié)點(diǎn)耗能相對(duì)較高的缺點(diǎn),為解決這問題,本研究提出一種基于二階段優(yōu)化的的差分演化算法,在DV-Hop定位的基礎(chǔ)上,采用差分演化算法進(jìn)行第二階段定位優(yōu)化的方法,通過仿真驗(yàn)證,證明了該算法在很低的迭代次數(shù)(能耗很低)就能獲得較高的定位精度,為WSN定位研究探索一個(gè)新思路。

    1 DV-Hop無線傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法

    DV-Hop算法作為一種典型的免測(cè)距算法,應(yīng)用廣泛,其工作過程為:

    1)類似距離矢量交換協(xié)議,首先,信標(biāo)節(jié)點(diǎn)用無線電信號(hào)向相鄰節(jié)點(diǎn)廣播包括自己位置及跳數(shù)的數(shù)據(jù),并設(shè)初始跳數(shù)為零。通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)后保存這個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)并把這個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)送過來的跳數(shù)值增加1,按照最小跳數(shù)原則更新自己的路由表,之后再向自己相鄰的其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息,如此重復(fù)上述步驟,經(jīng)過一輪洪泛廣播,除了一些無法獲得廣播數(shù)據(jù)包的邊緣節(jié)點(diǎn)和孤立節(jié)點(diǎn)外,整個(gè)WSN節(jié)點(diǎn)都將獲得距離信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)值。這樣,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都記錄了到所有信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)。

    2)計(jì)算平均跳距。平均跳距是根據(jù)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的跳數(shù)-距離關(guān)系推導(dǎo)出來的。根據(jù)上一步驟,每個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)獲取了能夠與之通信的其他信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和最小跳數(shù),假如信標(biāo)節(jié)點(diǎn)i和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)j的實(shí)際坐標(biāo)分別是(xi,yi)和(xj,yj),上一步驟已經(jīng)得到了這兩者之間的最小跳數(shù)hopsij,則可以根據(jù)式(1)計(jì)算平均每跳的距離值[9]。

    (1)

    每個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)將自身對(duì)應(yīng)的Ci廣播到整個(gè)WSN中,未知節(jié)點(diǎn)只保留距離自己近的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的平均每跳距離值Ci,其他全部舍棄,并將其發(fā)送到附近的節(jié)點(diǎn)。如果未知節(jié)點(diǎn)m到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)i的最小跳數(shù)hopmi,則未知節(jié)點(diǎn)m到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)i的估計(jì)距離如式(2)所示:

    dmi=Ci×hopmi

    (2)

    3)計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。經(jīng)過以上兩個(gè)階段,未知節(jié)點(diǎn)利用式(2)可以獲得到多個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的估計(jì)距離(需要三個(gè)或以上),用三邊測(cè)量法確定未知節(jié)點(diǎn)的定位。設(shè)第i個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為(xi,yi),待定位的未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為(x,y),待定位的未知節(jié)點(diǎn)與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)i之間的距離為di,根據(jù)上述已知數(shù)據(jù),可建立方程組如式(3)所示:

    (3)

    對(duì)方程組(3)采用極大似然估計(jì)法進(jìn)行求解,得到方程組(4):

    (4)

    將方程組(4)用矩陣形式表示:AX=B。

    其中:

    (5)

    (6)

    (7)

    使用最小二乘法,可得到未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)如式(8)所示:

    X=(ATA)-1ATB

    (8)

    設(shè)待定位的未知節(jié)點(diǎn)(x,y)與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)(xi,yi)的實(shí)際距離是ri,測(cè)距誤差為εi,可知ri-di<εi。

    則待定位的未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)應(yīng)滿足式(9)的約束條件:

    (9)

    求解(x,y),得:

    (10)

    綜上所述,未知節(jié)點(diǎn)定位問題可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)多約束優(yōu)化問題,式(10)是一個(gè)非線性優(yōu)化問題,數(shù)學(xué)上難以精確求解,因此研究利用差分演化算法進(jìn)行二階段精確求解。

    2 基于差分演化的二階段定位優(yōu)化算法

    2.1 差分演化算法

    差分演化(Differential Evolution,DE)是由 Storn 和 Price 科學(xué)家在 1995 年提出的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索算法,跟遺傳算法、粒子群算法一樣屬于群體智能仿生算法,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、收斂速度快、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[11],該算法具有極強(qiáng)全局搜索能力的演化算法,因其在第一屆IEEE 演化大賽中的超群表現(xiàn)引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的極大關(guān)注,近年成為研究熱點(diǎn),已被廣泛應(yīng)用到各種優(yōu)化領(lǐng)域中,該算法適合用到WSN定位優(yōu)化領(lǐng)域。

    差分演化是一種在遺傳算法等進(jìn)化思想的基礎(chǔ)上,基于群體差異的啟發(fā)式隨機(jī)搜索算法,與其他進(jìn)化算法大體上流程大致相同,也包含了種群初始化、變異、交叉、選擇等操作。不同之處在于,差分演化算法是的核心是變異操作,將多個(gè)向量的差分信息作為基向量的擾動(dòng)量,先從群體里隨機(jī)選兩個(gè)個(gè)體向量進(jìn)行差分和縮放,再與該群體中隨機(jī)選定的第三個(gè)個(gè)體向量相加,得到一個(gè)新的變異個(gè)體向量,然后這個(gè)新的變異個(gè)體向量與父?jìng)€(gè)體向量進(jìn)行雜交,形成了一個(gè)備選個(gè)體向量,最后比較備選個(gè)體和父?jìng)€(gè)體的適應(yīng)值,采用貪心策略,總是選擇較優(yōu)者保存到下一代群體中。這樣,差分演化算法利用差分變異、雜交和選擇等算子對(duì)群體不斷進(jìn)行演化,直到達(dá)到終止條件為止。

    經(jīng)過多年的發(fā)展,DE有多種不同的進(jìn)化模式,差別體現(xiàn)在算子的變異方法不同,這里采用DE/rand/1模式。而作為個(gè)體優(yōu)劣評(píng)價(jià)的函數(shù)將采用式(11):

    (11)

    2.1.1 變異操作

    采用DE/rand/1模式,設(shè)向量D為維數(shù),本文為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)值。從種群中隨機(jī)選擇3個(gè)Vi(t+1)=(Vi1,Vi2,…,ViD)染色體Xr1,Xr2,Xr3,且i≠r1≠r2≠r3,則:

    Vij=Xr1j+F×(Xr2j-Xr3j)

    (12)

    其中:Vi為變異向量;Xr2-Xr3為分差向量;F∈[0,1]為縮放因子;t為當(dāng)前演化代數(shù)。

    2.1.2 雜交操作

    雜交算子對(duì)變異向量Vi和父?jìng)€(gè)體向量Xi進(jìn)行雜交,操作如式(13)所示:

    (13)

    其中,randrealj是(0,1)之間的隨機(jī)小數(shù),jrand是[1,D]之間的一個(gè)隨機(jī)整數(shù);CR∈(0,1)是交叉概率。這種雜交策略保證向量Ui至少有一維來自變異向量Vij,避免與父代個(gè)體向量Xi相同而過早停止了進(jìn)化。

    2.1.2 選擇操作

    采用貪婪策略,總是選擇較優(yōu)者保存入下一代群體里,如式(14)所示:

    (14)

    其中,f為適應(yīng)函數(shù),i=1,2,…,NP,NP為種群規(guī)模。

    2.2 二階段定位算法

    近年學(xué)界利用各種智能算法比如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位進(jìn)行優(yōu)化[1-11],采得不少成果,定位誤差由30%提高到5%左右,效果良好,但是也存在優(yōu)化迭代代數(shù)過高的明顯缺點(diǎn),這些優(yōu)化算法普通都在迭代1000代以上,最少也要500代以上,將耗費(fèi)較大的能量,在能量存儲(chǔ)不大的各無線傳感器節(jié)點(diǎn)的實(shí)際應(yīng)用中,追求高精度的同時(shí),也要追求低能耗,所以尋找更少迭代次數(shù)(即更低能耗)算法成了當(dāng)務(wù)之急。

    為了提高定位精高的同時(shí)更低能耗(更少迭代次數(shù)),本文研究了二階段定位算法,第一階段用DV-Hop無線傳感器節(jié)點(diǎn)定位方法找出未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)(xest,yest),第二階段用差分演化算法在坐標(biāo)(xest,yest)附近尋找最優(yōu)坐標(biāo)(x,y),即為最終定位的坐標(biāo)。

    具體步驟如下:

    Step1:DV-Hop無線傳感器節(jié)點(diǎn)定位,利用式(1)~(8)計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)(xest,yest)。此為第一階段;

    Step2:第二階段:利用差分演化處算法尋找未知節(jié)點(diǎn)的最終坐標(biāo)(x,y):

    Step2.1 初始化種群。二階段定位法區(qū)分其他定位法在于,種群一開始的位置不是完全隨機(jī),而是基于第一階段定位結(jié)果來作種群的初始隨機(jī)位置,即在坐標(biāo)(xest,yest)附近以通信半徑r范圍內(nèi)的區(qū)域作為種群的初始隨機(jī)位置。

    Step2.2 采用式(11)作為個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值進(jìn)行計(jì)算,經(jīng)過式(12)~(14)進(jìn)行變異、雜交、選擇操作。

    Step2.3 達(dá)到最大迭代數(shù)G,停止演化,否則返回Step2.2繼續(xù)演化。

    Step2.4 根據(jù)最優(yōu)個(gè)體的位置確定未知節(jié)點(diǎn)的最終坐標(biāo)。

    Step2.5 每個(gè)未知節(jié)點(diǎn)都經(jīng)過上述Step2.1-4的計(jì)算,最終得出所有未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。

    3 仿真結(jié)果與分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    為了驗(yàn)證本研究的節(jié)點(diǎn)定位算法性能優(yōu)劣,在Widnows 7操作系統(tǒng)下,用Matlab 2016b進(jìn)行仿真。在100 m×100 m正方形的區(qū)域內(nèi),隨機(jī)分布無線傳感器節(jié)點(diǎn)100個(gè),如圖1所示,鄰居連接如圖2所示,DV-Hop定位誤差如圖3所示。

    考慮到了為了體現(xiàn)更低能耗(更低迭代數(shù)),本研究將只迭代10代。為了使本研究的算法有可比性,除了本研究的二階段DM算法外,還采用了基本DV-Hop算法、傳統(tǒng)差分演化算法Origin_DM、傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法PSO進(jìn)行對(duì)比,取5次實(shí)驗(yàn)平均值作為最終結(jié)果。

    3.2 結(jié)果與分析

    3.2.1 定位誤差與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量關(guān)系

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示,分析:

    1)相對(duì)于DV-Hop算法,三種智能優(yōu)化算法都對(duì)定位精度有明顯的提高,特別是信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量20個(gè)以上(信標(biāo)比例大于等于20%)時(shí),DV-Hop算法定位誤差率都在30%以上,而三種智能優(yōu)化算法定位誤差率都在10%以下,智能優(yōu)化算法對(duì)定位精度提高具有非常明顯的效果。

    圖1 節(jié)點(diǎn)分布圖(以通徑半徑30米,100個(gè)節(jié)點(diǎn),信標(biāo)節(jié)點(diǎn)30%為例)

    圖2 鄰居關(guān)系圖(以通徑半徑30米,100個(gè)節(jié)點(diǎn),信標(biāo)節(jié)點(diǎn)30%為例)

    圖3 定位誤差圖(以通徑半徑30米,100節(jié)點(diǎn),信標(biāo)節(jié)點(diǎn)30%,DV-Hop算法為例)

    圖4 定位誤差與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)關(guān)系

    2)在較少信標(biāo)節(jié)點(diǎn)(信標(biāo)數(shù)量小于20,即信標(biāo)比例低于20%)時(shí),作對(duì)比的兩種智能優(yōu)化算法定位精度不理解,在極端情況下(信標(biāo)節(jié)點(diǎn)小于15,即信標(biāo)比例低于15%)時(shí)甚至出現(xiàn)定位誤差比DV-Hop更差的情況,原因在于傳統(tǒng)智能搜索的優(yōu)化算法在極度缺少信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信息時(shí),出現(xiàn)無法進(jìn)一步搜索優(yōu)化的現(xiàn)象。

    3)本研究提出的二階段DM算法比其他算法有更高的定位精度,并且能很好地解決了上面第2點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的其他智能優(yōu)化算法的缺陷,在信標(biāo)節(jié)點(diǎn)極少的條件下,還能得到很好的定位精度。原因在于本研究的二階段差分演化定位算法是基于第一階段得到的DV-Hop定位結(jié)果,有效地避免了信標(biāo)節(jié)點(diǎn)稀疏時(shí)無法有效優(yōu)化的缺陷。

    4)從不同信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),本研究算法不但在較多信標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)有更高的定位精度,而在信標(biāo)節(jié)點(diǎn)稀疏時(shí)有更好的表現(xiàn)。

    5)總的來說,本研究算法對(duì)提高未知節(jié)點(diǎn)定位的精度效果明顯,說明了本研究算法的有效性。

    3.2.2 定位誤差與通信半徑關(guān)系

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示,分析:

    圖5 定位誤差與通信半徑關(guān)系

    1)跟上面的分析類似地,作對(duì)比的兩種傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法在通信半徑22米以上的,都比DV-Hop更好的定位精度,但在通信半徑小于22米時(shí),出現(xiàn)了反而不如DV-Hop的現(xiàn)象,原因在于通徑半徑更短時(shí),鄰接節(jié)點(diǎn)會(huì)明顯減少,傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法將無法搜索到足夠有效信息導(dǎo)致無法進(jìn)行有效優(yōu)化的現(xiàn)象。

    2)兩種傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法定位精度出現(xiàn)了波動(dòng)較大的現(xiàn)象,并且波動(dòng)規(guī)律類似,原因在于傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法是隨機(jī)搜索,容易陷入局部最優(yōu),明顯影響了定位精度。

    3)本研究算法有效解決了上面1、2點(diǎn)分析的傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法缺陷,不管在通信半徑短的特殊條件下,還是在定位精度的穩(wěn)定性方面,都比其他智能優(yōu)化算法表現(xiàn)得更好??偟膩碚f,本研究算法具有更好的定位精度,更好的穩(wěn)定性。

    4 結(jié)語

    針對(duì)WSN定位問題,在分析DV-Hop算法的不足和其他應(yīng)用在WSN定位的智能優(yōu)化算法迭代次數(shù)較大耗能較多的缺陷,提出一種基于二階段的差化演化的WSN定位優(yōu)化算法,經(jīng)過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在只需要迭代10代的情況下,證明了本研究算法不但有效提高了定位精度,并且在信標(biāo)稀疏和通信半徑較短時(shí)具有更好的穩(wěn)定性。

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