王麗彬，唐 靖

(1.南昌大學(xué)撫州醫(yī)學(xué)分院，江西撫州 344000;2.重慶理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，重慶 400054)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是一個(gè)高度智能的綜合系統(tǒng)，綜合了通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式技術(shù)等各種技術(shù)。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，主要包含2種類型的節(jié)點(diǎn)，一種是位置可知的節(jié)點(diǎn)，通過配備GPS芯片或者手工配置來實(shí)現(xiàn);一種是未知節(jié)點(diǎn)，需要依靠定位技術(shù)來獲取自身的位置信息。

目前典型的定位技術(shù)根據(jù)物理測距或邏輯測距可以將算法分為基于測距的定位算法和無需測距的定位算法。基于測距的定位算法有:RSSI定位算法［1－2］、AHLos算法［3］;典型的無需測距定位算法有 DV-Hop 定位算法［4－5］、質(zhì)心算法［6］。無需測距的定位算法利用邏輯測距技術(shù)以單位長度來表示相鄰節(jié)點(diǎn)的距離，利用網(wǎng)絡(luò)的連接信息便可以實(shí)現(xiàn)測距，因此具有更高的實(shí)用性。

在節(jié)點(diǎn)隨機(jī)均勻分布的網(wǎng)絡(luò)中，DV-Hop定位算法利用校正值可以獲得較高的定位精度。但在網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)分布不均勻或節(jié)點(diǎn)密度稀疏下，利用校正值來估計(jì)每條的平均距離時(shí)存在較大的誤差，導(dǎo)致DV-Hop在這種情況下定位精度偏低。針對此問題，文獻(xiàn)［7］利用RSSI傳播模型，通過測量兩節(jié)點(diǎn)間的RSSI值并將其轉(zhuǎn)換成路徑長度，用每一跳的兩節(jié)點(diǎn)間RSSI路徑長度與平均每跳的RSSI路徑長度的比值作為權(quán)值來降低節(jié)點(diǎn)間距離估計(jì)誤差，提高了定位精度。但算法需要將RSSI值轉(zhuǎn)化成節(jié)點(diǎn)間距離值來計(jì)算，節(jié)點(diǎn)計(jì)算能耗大，且沒有考慮實(shí)際環(huán)境中信號存在隨機(jī)性及波動問題，其算法有待進(jìn)一步改進(jìn)。本文利用高斯校正模型來計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的RSSI值，并將此值與平均每跳的高斯模型RSSI值的比值作為權(quán)值，然后與平均跳距相乘來修正每跳的跳距。改進(jìn)的算法無需再將RSSI值轉(zhuǎn)化成距離，并且解決了實(shí)際環(huán)境中信號存在隨機(jī)性和波動性的問題。仿真結(jié)果表明，該算法能有效地降低節(jié)點(diǎn)能量損耗，提高算法的定位精度。

1 相關(guān)工作

1.1 RSSI值的校正模型

利用RSSI值測距時(shí)，由于受噪聲干擾、障礙物等影響，信號強(qiáng)度有一定的隨機(jī)性和波動性，導(dǎo)致接受信號強(qiáng)度值可能產(chǎn)生較大的測量誤差。為了獲取更好的定位效果，需要對RSSI值數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的優(yōu)化處理，降低環(huán)境因素對測量值的影響。文獻(xiàn)［8］提出了統(tǒng)計(jì)均值模型:

統(tǒng)計(jì)均值模型是指未知節(jié)點(diǎn)通過采集m個(gè)RSSI值，用這m個(gè)數(shù)據(jù)的均值來代替節(jié)點(diǎn)接收的RSSI值。從模型可以看出:其精確性與m的值成正相關(guān)。當(dāng)m很小時(shí)，不能有效地解決隨機(jī)性數(shù)據(jù)集;當(dāng)m很大時(shí)，可以有效地解決RSSI數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，但相應(yīng)的計(jì)算成本會增加。該模型在處理復(fù)雜環(huán)境下RSSI數(shù)據(jù)時(shí)效果不是很好。

為了解決復(fù)雜環(huán)境下大干擾事件對數(shù)據(jù)的測量的影響，文獻(xiàn)［8］通過引入高斯模型來消除小概率事件，提出高斯校正模型。其基本原理是:在未知節(jié)點(diǎn)設(shè)置1個(gè)RSSI測量值記錄數(shù)組RSSI_VAL［］，將采集到的RSSI測量值存放到數(shù)組中，運(yùn)用高斯分布函數(shù)對RSSI值進(jìn)行處理，過濾掉概率密度小于0.6(根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)設(shè)定)的RSSI值。將剩下的m個(gè)RSSI值存到數(shù)組RSSI_VAL_GAUS［m］。這樣將得到一個(gè)經(jīng)過高斯模型篩選后的RSSI值。

通過高斯模型解決了RSSI在實(shí)際測試中易受干擾、穩(wěn)定性差等問題，提高了定位算法的精度。

1.2 DV-Hop 定位算法

在DV-Hop算法中，錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)通過類似于經(jīng)典的距離矢量路由算法來獲取兩者之間的跳數(shù)及每跳的距離，用跳數(shù)及每跳的距離的乘積來代替兩者之間的距離，然后再用相關(guān)節(jié)點(diǎn)位置計(jì)算法來確認(rèn)待定位節(jié)點(diǎn)的位置信息。

DV-Hop算法原理:

第1階段:跳數(shù)信息計(jì)算。待網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定后，錨節(jié)點(diǎn)向網(wǎng)絡(luò)泛洪一個(gè)數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包幀格式為{id，xi，yi，hi}，id 表示錨節(jié)點(diǎn)編號，(xi，yi)表示錨節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，hi表示跳數(shù)，初始化為0。接收節(jié)點(diǎn)接收到信息包后將跳數(shù)加1并繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)。為了確保網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)到每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)是最小的，接收節(jié)點(diǎn)在收到具有相同錨節(jié)點(diǎn)編號的不同數(shù)據(jù)包時(shí)，自動丟棄具有較大跳數(shù)值的同一錨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包。

第2階段:將跳數(shù)值轉(zhuǎn)換成實(shí)際距離。通過第1階段后，每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)便知道其他錨節(jié)點(diǎn)的位置及相距跳數(shù)，使用式(3)計(jì)算與錨節(jié)點(diǎn)相對應(yīng)的平均每跳距離，并將其作為1個(gè)校正值向鄰居節(jié)點(diǎn)廣播。

在式(3)中，(xi，yi)表示錨節(jié)點(diǎn) i的坐標(biāo)，(xj，yj)表示錨節(jié)點(diǎn) j的坐標(biāo)，hij為錨節(jié)點(diǎn) i和 j之間的跳數(shù)。校正值的傳播采用可控泛洪法，即未知節(jié)點(diǎn)只保存和轉(zhuǎn)發(fā)最先到達(dá)的校正值，這樣使節(jié)點(diǎn)是從最近的錨節(jié)點(diǎn)那兒接收校正值，能夠有效降低未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)之間的距離估計(jì)誤差。然后，未知節(jié)點(diǎn)利用到錨節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)乘以最近錨節(jié)點(diǎn)發(fā)送的ci便可計(jì)算出兩者之間的距離。

第3階段:位置估計(jì)。未知節(jié)點(diǎn)獲得與3個(gè)或更多的錨節(jié)點(diǎn)距離時(shí)，用相關(guān)節(jié)點(diǎn)位置計(jì)算法來確認(rèn)待定位節(jié)點(diǎn)的位置信息。

2 基于高斯校正模型的DV-Hop改進(jìn)算法

本文提出了一種基于高斯校正模型的DVHop改進(jìn)算法。該算法引入高斯模型對接收節(jié)點(diǎn)RSSI值進(jìn)行優(yōu)化，過濾掉干擾信號，提高RSSI測量精度，并以每跳優(yōu)化后的RSSI值與平均每跳RSSI值的比值作為權(quán)值來優(yōu)化平均跳距，降低DV-Hop算法在復(fù)雜環(huán)境下中因節(jié)點(diǎn)分布不均引起的實(shí)際跳距的誤差。該算法主要步驟如下:

第1階段:錨節(jié)點(diǎn)向網(wǎng)絡(luò)泛洪一個(gè)數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包幀格式為{id，xi，yi，hi，P}，id 表示錨節(jié)點(diǎn)編號，(xi，yi)表示錨節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，hi表示跳數(shù)，P 表示接收節(jié)點(diǎn)接收的信號強(qiáng)度值，初始化為0。接收節(jié)點(diǎn)j將接收到的信息包(發(fā)射節(jié)點(diǎn)為k)后將跳數(shù)加1，并按高斯校正模型RSSI_GAUS計(jì)算Pkj的值，令P=P+Pkj，保存數(shù)據(jù)包并繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)。在廣播過程中，當(dāng)節(jié)點(diǎn)接收到同一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的信息包時(shí)，若跳數(shù)小于已存錨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)包中的跳數(shù)時(shí)，則替換，否則丟棄。

第2階段:通過第1階段后，每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)保存了其他錨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包信息，按照式(3)計(jì)算平均跳距ci，同時(shí)根據(jù)式(4)計(jì)算平均每跳的高斯校正RSSI值

其中:hij為錨節(jié)點(diǎn)i和j之間的跳數(shù);Pij表示錨節(jié)點(diǎn)i和j之間hij個(gè)經(jīng)高斯模型優(yōu)化后的RSSI值。跟第1階段一樣，每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)利用可控泛洪法再廣播一個(gè)數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包幀格式為{id，h}，id表示錨節(jié)點(diǎn)編號，h表示跳數(shù)平均每跳高斯校正RSSI值。在傳播過程中，接收節(jié)點(diǎn)m接到發(fā)送節(jié)點(diǎn)n發(fā)送的數(shù)據(jù)包后，首先用高斯校正模型計(jì)算兩節(jié)點(diǎn)間的RSSI值，然后利用式(5)來計(jì)算當(dāng)前跳數(shù)的權(quán)值δm。

假設(shè)未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)為h，則未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離計(jì)算方法如下:

其中:h表示未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)i的跳數(shù);δi表示每跳的權(quán)值。

第3階段:位置估計(jì)。未知節(jié)點(diǎn)獲得與3個(gè)或更多的錨節(jié)點(diǎn)距離時(shí)，用相關(guān)節(jié)點(diǎn)位置計(jì)算法來確認(rèn)待定位節(jié)點(diǎn)的位置信息。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

算法仿真是在Matlab平臺下進(jìn)行的。n=200個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在一個(gè)150 m×150 m的方形區(qū)域，節(jié)點(diǎn)通信半徑為R=50 m，錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為m，實(shí)驗(yàn)結(jié)果采取蒙特卡羅方法分析。這里用平均定位誤差來衡量定位算法的性能，其計(jì)算公式如下:

其中:(xt，yt)表示節(jié)點(diǎn)的真實(shí)坐標(biāo);(xe，ye)表示節(jié)點(diǎn)的估計(jì)坐標(biāo)。仿真實(shí)驗(yàn)采用不同的RSSI接收個(gè)數(shù)來對本文提出的算法和文獻(xiàn)［7］提出的算法進(jìn)行對比分析。當(dāng)RSSI接收個(gè)數(shù)為1時(shí)，本文采用的高斯校正模型并不能有效地校正RSSI值，因此兩者算法的性能差別不大。當(dāng)RSSI接收個(gè)數(shù)為10時(shí)，本文采用高斯校正模型對RSSI值進(jìn)行處理，文獻(xiàn)［7］定位算法和原始DV-Hop算法只對10個(gè)RSSI值取均值。圖1表示節(jié)點(diǎn)通信半徑為50 m，不同錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量下本文改進(jìn)算法與原始DV-Hop定位算法、文獻(xiàn)［7］定位算法的定位精度比較。由于改進(jìn)的算法采用了高斯校正模型對節(jié)點(diǎn)測量的RSSI值進(jìn)行了優(yōu)化，降低了信號的隨機(jī)性和波動性，使得RSSI值測量值更加準(zhǔn)確，其定位精度更高。圖2顯示了3種算法在RSSI接收個(gè)數(shù)為30下的定位精度對比分析，RSSI接收個(gè)數(shù)越多，高斯校正模型優(yōu)化效果更好，RSSI測量值的精度就越高，相應(yīng)的定位精度也明顯提高。圖3顯示了3種算法在RSSI接收個(gè)數(shù)為50下的定位精度對比分析。通過和圖2進(jìn)行對比，本文改進(jìn)的算法定位精度趨于穩(wěn)定，因?yàn)楫?dāng)RSSI接收個(gè)數(shù)大于等于30時(shí)，其測距誤差趨于穩(wěn)定。

圖1 RSSI接收個(gè)數(shù)為10時(shí)，3種算法定位誤差對比分析

圖2 RSSI接收個(gè)數(shù)為30時(shí)，3種算法定位誤差對比分析

圖3 RSSI接收個(gè)數(shù)為50時(shí)，3種算法定位誤差對比分析

4 結(jié)束語

本文針對DV-Hop定位算法精度依賴節(jié)點(diǎn)分布問題，提出了一種基于高斯校正模型的DV-Hop改進(jìn)算法。該算法利用高斯校正模型對RSSI值進(jìn)行校正，有效地解決了復(fù)雜環(huán)境下反射、衰減對信號的干擾問題，提高了RSSI測量精度;改進(jìn)算法利用每跳RSSI值與平均RSSI值的比值作為權(quán)值來優(yōu)化每條跳距，提高了測距精度。通過仿真驗(yàn)證本文提出的定位算法在RSSI接收個(gè)數(shù)越多時(shí)，其定位優(yōu)勢更明顯。

［1］萬國峰，鐘俊，楊成慧.改進(jìn)的RSSI測距和定位算法［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2012，29(11):4156 －4158.

［2］李剛，陳俊杰.基于信標(biāo)節(jié)點(diǎn)RSSI自校正的WSN三維定位［J］.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2011，39(2):347－350.

［3］Savvides A，Han C C，Srivastava M B.Dynamic finegrained localization in ad-hoc networks of sensors［C］//Proc.of the 7th Annual Int’l Conf.on Mobile Computing and Networking.Rome:ACM Press，2001:166 －179.

［4］Niculescu D，Nath B D V.Based Positioning in AdHoc Networks［J］.Journal of Telecommunications Systems，2003，22(1/4):267 －280.

［5］江禹生，馮硯毫.一種新的DV-Hop定位算法［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2010，12(23):1815 －1819.

［6］陳維克，李文鋒.基于RSSI的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)加權(quán)質(zhì)心定位算法［J］.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，26(2):265－268.

［7］方海濤，雷菁，胡昆明，等.基于RSSI修正的改進(jìn)DVHop測距算法［J］.通信技術(shù)，2012，45(2):16 －18.

［8］章武堅(jiān)，張璐，應(yīng)瑛，等.基于ZigBee的RSSI測距研究［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2009，22(2):285 －28.