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        WSN中免測距距離估計算法的實現(xiàn)與比較

        2012-01-19 12:15:04王利凱
        電子科技 2012年6期
        關鍵詞:跳數(shù)測距無線

        王利凱,羅 沛

        (西安電子科技大學電子工程學院,陜西西安 710071)

        WSN中免測距距離估計算法的實現(xiàn)與比較

        王利凱,羅 沛

        (西安電子科技大學電子工程學院,陜西西安 710071)

        在無線傳感器網絡中,節(jié)點定位技術是保證其他應用有效的基本功能,而定位過程可分為距離估計和位置計算兩個階段。文中就距離估計階段介紹了Sum-Dist、DV-Hop以及Euclidean算法,并在Matlab中仿真實現(xiàn),最后分析比較其結果表明,各算法在響應的環(huán)境中具有良好的表現(xiàn),和一定的提升空間。

        無線傳感器網絡;距離估計;Sum-Dist;DV-Hop;Euclidean

        無線傳感器網絡(Wireless Sensor Networks,WSN)的出現(xiàn)對于許多應用領域都具有重要意義,因此,其吸引了越來越多的研究者[1]。近年來,微電子、無線通信和計算等技術的進步推動了傳感器的快速發(fā)展,使得已經在體積和短距離通信方面有優(yōu)勢的傳感器又向低成本、低功耗和多功能方面發(fā)展并逐漸成熟,并引起國際學術界和工業(yè)界的重視,被認為是對21世紀產生巨大影響力的技術之一[2-7]。

        無線傳感器節(jié)點在部署時往往是不可控制的,如在大型無線傳感器網絡中,節(jié)點通常被撒播在廣泛的區(qū)域之中,而其中大部分節(jié)點的位置不能事先確定。然而,無線傳感器網絡中,節(jié)點的位置信息對傳感器網絡的監(jiān)測活動尤為重要,沒有位置信息的監(jiān)測消息是毫無意義的[8]。對于一些突發(fā)事件,事件監(jiān)測到之后所關心的一個重要問題就是事件發(fā)生的位置信息。如需要告知火災的發(fā)生地點、戰(zhàn)場上車輛運動的區(qū)域、天然氣管道泄漏的具體地點等;又如在環(huán)境監(jiān)測應用中,需要獲取采集信息所對應的物理位置。

        因此,節(jié)點的定位問題已成為無線傳感器網絡的一個重要研究方向。傳感器節(jié)點的自身定位是一種通過估計距鄰居節(jié)點的距離或鄰居數(shù)目,并利用節(jié)點間的信息交換來確定各節(jié)點自身位置的機制。無線傳感器網絡中,根據(jù)定位過程中是否實際測量節(jié)點間的距離,把定位機制分為:基于測距的(Range-based)定位和距離無關的(Range-free)定位方法。

        由于無線傳感網絡不同于傳統(tǒng)網絡,其能源有限,節(jié)點的通信能力、計算能力相對較弱,而節(jié)點數(shù)量較多,導致其定位算法必須考慮能源有效性、生命周期、通信延遲、感知精度、可擴展性、魯棒性等指標。而Range-free算法則僅利用節(jié)點間距離的關聯(lián)關系來計算目標節(jié)點位置。定位精度較Range-based算法稍差,但由于其降低了對節(jié)點硬件的要求,相對更適于無線傳感器網絡中的定位。典型算法有:DV-Hop、Sum-Dist、Euclidean等。這些定位算法都需要經過如圖1所示的定位過程:

        1 免測距距離估計算法

        1.1 Sum-Dist算法

        Sum-Dist[9]算法是距離估計算法中較簡單的方法,其主要思想是將網絡泛洪過程中的每跳距離相加,以此作為兩個節(jié)點間的距離。從錨節(jié)點開始,該錨節(jié)點會廣播一條包含自身標志、位置信息、并將路徑長度置為0的消息。每個接收該消息的節(jié)點都會將測量距離加到路徑長度上,并在泛洪限制許可的情況下,將該消息再次在網絡中廣播。如果關于同一個錨節(jié)點的消息兩次或多次廣播至未知節(jié)點,即僅在當前路徑長度小于以前路徑長度時,才允許繼續(xù)廣播。這樣,最終結果就是每個節(jié)點都儲存了每個錨節(jié)點的位置以及到達該錨節(jié)點跳數(shù)最少的距離。

        圖1 節(jié)點定位過程

        圖2是一個簡單的Sum-Dist算法模型,節(jié)點A到錨節(jié)點1只有一條路徑,且僅有一跳,距離為5;到錨節(jié)點2也只有一條路徑,距離為5+6+6=17;到錨節(jié)點3有兩條路徑:A-D-3以及A-D-E-3,需選擇跳數(shù)最少的路徑,即A-D-3,距離為7+7=14。

        圖2 Sum-Dist算法模型

        1.2 DV-Hop算法

        DV-Hop[10]定位算法測距過程分為兩個階段:

        第一階段 首先計算待定位節(jié)點與錨節(jié)點的最小跳數(shù)。為獲得節(jié)點間的跳數(shù),錨節(jié)點向所有鄰居節(jié)點廣播一個包含其自身標志、位置信息、跳數(shù)被置為0的消息。當未知節(jié)點接收到該消息時,將跳數(shù)加1,并在泛洪限制許可的情況下,將消息繼續(xù)向它的鄰居節(jié)點轉發(fā),此過程一直持續(xù)下去,直至網絡中每個節(jié)點都獲得每個錨節(jié)點的位置信息和相應的跳數(shù)值。為了保證能得到最小跳數(shù),未知節(jié)點收到消息時,會查看是否已經收到過關于該錨節(jié)點的消息,若已經存在,則比較當前跳數(shù)是否比之前收到的小,若不是則丟棄該消息,這樣就能保證得到的跳數(shù)最小跳數(shù)。

        第二階段 計算未知節(jié)點與錨節(jié)點的實際跳距。每個錨節(jié)點根據(jù)第一階段中得到的其它錨節(jié)點的位置信息和相距跳數(shù),利用式(1)估算平均跳距

        DV-Hop算法能夠計算出離錨節(jié)點很遠未知節(jié)點的位置。而且其不需要額外信息,但是其誤差與其路徑的彎曲程度成正比。由于一個未知節(jié)點只能通過一條路徑得到跳數(shù),所以它需要通過每跳平均距離來計算自身的位置,這樣導致計算出位置的誤差量大。假設一個DV-Hop模型如圖3所示。

        圖3 DV-Hop算法模型

        其中,A1,A2,A3是錨節(jié)點;A 是一個未知節(jié)點,A1,A2,A3之間的距離已知,分別為30,30和40。A點到A1點為8,跳數(shù)為1;根據(jù)最小跳數(shù)原則,A點到A2,A3的跳數(shù)分別為3和2。

        首先,錨節(jié)點廣播包括位置信息、自身標志及開始跳數(shù)為0的消息,當消息廣播至另一個節(jié)點,跳數(shù)根據(jù)最小跳數(shù)的原則變化,最終,每個節(jié)點都可得到離錨節(jié)點的最小跳數(shù),而錨節(jié)點得到與其他錨節(jié)點的最小跳數(shù)后便可以計算平均跳距。在圖3中,A1、A2、A3的平均跳距如下

        在計算出平均跳距后,錨節(jié)點將在網絡中廣播該信息,未知節(jié)點將平均跳距與最小跳數(shù)的乘積作為與錨節(jié)點的間距。即,A1、A2、A3將廣播 8.6、7.8、7.8 的3個平均跳距。如,A收到A1、A2、A3這3點廣播的跳距后,即能計算A到各錨節(jié)點的距離AA1=8.6;AA2=7.8×3=23.4;AA3=7.8×2=15.6。

        1.3 Euclidean算法

        如果網絡的拓撲結構不規(guī)則,DV-Hop算法的測距誤差會較大。針對這些問題,Niculescu和Nath提出了另一種方法,即為Euclidean[11]。該方法依靠錨節(jié)點周圍節(jié)點的幾何關系進行計算,若一個節(jié)點的兩個鄰居節(jié)點已知各自到錨節(jié)點的距離等于彼此之間的距離,這時,即可計算該節(jié)點到錨節(jié)點的距離了。

        如圖4是一個Euclidean算法的模型。

        圖4 Euclidean算法模型

        在圖4中,A有兩個鄰節(jié)點B、C,已知B、C與錨節(jié)點ANC的距離分別是a和b,結合已知的節(jié)點間距c、d、e,Euclidean算法得到兩個解:r1和r2。為確定哪個解為正解,可采用鄰居節(jié)點投票的方法:若存在第3個鄰居節(jié)點D,與B或C相連,且已知它到錨節(jié)點的距離。這時,可用D替換C或B,再重新計算A的位置,得到另一對解,正解必然在這兩對解中,如此,用簡單的選擇法便可得到正解。當然,若是有更多的鄰居節(jié)點參與計算,最終結果會更精確。

        2 仿真實現(xiàn)與結果分析

        默認環(huán)境如下:在100個單位的正方形場景中,有300個節(jié)點,通信距離設為15,錨節(jié)點比例設為5%,通信誤差是通信距離的10%,以下從不同參數(shù)進行仿真比較。

        圖5 不同通信誤差下各算法的測距方差

        圖5是不同通信誤差下,DV-Hop、Sum-Dist、Euclidean算法執(zhí)行距離估計得到的標準方差,圖6和圖7則分別是在不同的通信距離、錨節(jié)點比例下所得到的方差。(1)Sum-Dist是3種方法中通信量最少、計算量最小的測距算法。但在通信誤差<10%時,其測距結果仍是理想的。實際上,有兩個完全不同的趨勢影響著Sum-Dist的測距精度。其一,如果完全沒有通信誤差,多條路徑上的距離總和大于實際距離,這樣就導致估計值過大;其二,由于Sum-Dist算法尋找的是最短路徑,所以當存在通信誤差時,其所選的路徑就會比實際距離小。因為有這兩個影響,通信距離的小誤差反而提高了Sum-Dist的測距精度。最初,由于路徑存在彎曲,導致距離估計值過大,但在最短路徑的影響下,通信距離誤差的增大反而使距離估計值更小。

        當通信距離增大時,更多的節(jié)點可以直接通信,這樣就可以得到更多的直線路徑,并為最短路徑提供了更多選擇。所以,對于Sum-Dist算法來說,提高測距精度并不一定要增加錨節(jié)點比例。

        (2)DV-Hop算法是相對較穩(wěn)定、可預測的算法,由于并不需要實際測量距離,所以它對誤差源并不敏感。DV-Hop算法的路徑是跳數(shù)最少的路徑,所以其平均跳距接近通信距離。然而,從錨節(jié)點到未知節(jié)點路徑上的最后一跳往往比通信距離短,這也會導致對錨節(jié)點和未知節(jié)點間距的少許高估。在短路徑的情況下,高估的情況更為明顯,正因如此,通信距離越大,錨節(jié)點比例越高,跳數(shù)越少,而其測距誤差反而越大。

        (3)Euclidean算法在精確測量錨節(jié)點和未知節(jié)點距離方面明顯有效,但僅在沒有通信距離誤差和高連通的網絡中。而這些條件一旦放松,Euclidean算法的性能會急速下降。Euclidean算法在一般情況下對距離的估計均過低,這是由于在選擇時,被迫在兩個相隔較遠的位置間選擇。而大部分情況下,最短距離是不正確的。圖4所示,較短距離r2落在錨節(jié)點的通信范圍內。如果r2是正確距離,那么該未知節(jié)點應該能夠與錨節(jié)點直接通信,避免選擇的需要。未知節(jié)點距錨節(jié)點有多跳距離時也同樣存在上述情況。因此,在通信距離誤差較小的情況下,相對于高估距離,未知節(jié)點更可能會低估其與錨節(jié)點的距離。

        如圖7所示,Euclidean算法對于錨節(jié)點比例并不敏感??s小通信距離的主要影響是Euclidean算法無法廣播其錨節(jié)點間距。在之前描述Euclidean算法的選擇方法中,需要至少3個已經與錨節(jié)點之間僅有一跳,且已經得到距離估計值的鄰居節(jié)點。在低連通的網絡中,僅有少量鏈路連接的兩部分往往共享一些錨節(jié)點,這也導致在定位階段只能計算更少的一些節(jié)點位置。

        3 結束語

        文中實現(xiàn)無線傳感器網絡中3種免測距距離估計算法:Sum-Dist、DV-Hop和 Euclidean,在無線傳感器網絡中,由于節(jié)點的通信距離有限,為能夠與更遠的節(jié)點進行通信,節(jié)點間采用多跳的方式進行數(shù)據(jù)傳遞,這種方式提高了整個網絡的通信能力,也為免測距算法帶來了執(zhí)行的可能性,實驗結果表明,免測距算法更適合應用于能源攜帶有限、通信能力弱、計算能力弱的無線傳感器網絡網絡中。

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        Implementation and Comparison of the Range-free Localization Algorithm in Wireless Networks

        WANG Likai,LUO Pei
        (School of Electronic Engineering,Xidian University,Xi'an 710071,China)

        In the WSN,the node location technology is a basic function to guarantee the effectiveness of other application,and the positioning process can be divided into two stages:distance estimation and position calculation.This paper introduces three algorithms of distance estimation:Sum-Dist,DV-Hop,and Euclidean,and simulates them in Matlab.The result shows that in the response of the environment all the algorithms perform well and can be further improved.

        wireless sensor network;distance estimation;sum-dist;DV-Hop;euclidean

        TN92

        A

        1007-7820(2012)06-056-04

        2012-01-03

        中央高?;究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(K50510020034)

        王利凱(1988—),男,碩士研究生。研究方向:無線傳感器網絡。羅沛(1987—),女,碩士研究生。研究方向:計算機網絡。

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