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        融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中模糊目標(biāo)計(jì)算機(jī)制的研究?

        2019-03-01 09:09:44
        艦船電子工程 2019年2期
        關(guān)鍵詞:融合

        余 庚

        (1.福建工程學(xué)院國脈信息學(xué)院·互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)貿(mào)學(xué)院 福州 350007)(2.福州理工學(xué)院 福州 350506)

        1 引言

        傳感網(wǎng)作為集計(jì)算機(jī)通信技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)[1]技術(shù)于一體的融合[2]應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)在自動(dòng)控制領(lǐng)域的應(yīng)用廣受好評(píng)。尤其是在融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中開展目標(biāo)搜索的效率更是事半功倍。但在實(shí)際部署網(wǎng)絡(luò)時(shí)出于環(huán)境和成本因素考量,無法大規(guī)模的部署載有定位裝置的錨節(jié)點(diǎn)。加之節(jié)點(diǎn)之間無線通信局限性,如高斯噪聲、反射、衍射等對(duì)有效信號(hào)的損傷[3],使得待測目標(biāo)節(jié)點(diǎn)在諸多參數(shù)上變得模糊。顯然,融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點(diǎn)規(guī)模的缺少勢必對(duì)模糊目標(biāo)的計(jì)算構(gòu)成較大的影響力。

        目前在融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于改善稀疏錨節(jié)點(diǎn)輔助定位模糊目標(biāo)的算法較多,主流研究有抗差擬合的最小均方預(yù)測法LMS和投票法。但主要集中在改善測距、跳數(shù)方面,且討論是建立在錨節(jié)點(diǎn)廣播[4]數(shù)據(jù)絕對(duì)無誤的前提下。事實(shí)上由于實(shí)際環(huán)境部署的安全漏洞,往往存在許多不可預(yù)估的外界因素促使部分錨節(jié)點(diǎn)向全局廣播了偽數(shù)據(jù)以干擾模糊目標(biāo)的計(jì)算。針對(duì)這樣的情形,有必要思考相應(yīng)對(duì)策來排除此類異常錨節(jié)點(diǎn)釋放的偽數(shù)據(jù)以緩解對(duì)模糊目標(biāo)計(jì)算的影響力?;诖?,本文提出一種融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中搜索模糊目標(biāo)的計(jì)算方法。

        2 模糊目標(biāo)計(jì)算模型

        在融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)[5]撒布一個(gè)模糊未知目標(biāo)節(jié)點(diǎn)u(Xu'Yu)和M個(gè)載有GPS裝置的信標(biāo)節(jié)點(diǎn),并定義u(Xu'Yu)可接收其周邊m個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)(Xi'Yi)'i=1'2…'m的廣播。信標(biāo)和模糊節(jié)點(diǎn)的實(shí)際間距為Lsi、測距為LEi。令η2為噪聲分布參量,σ2為虛假距離的分布參量[6]。則當(dāng)信標(biāo)(Xi'Yi)正常廣播時(shí),融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)廣播模型符合LEi=LSi+η2;當(dāng)信標(biāo)(Xi'Yi)異常廣播時(shí),融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)廣播模型符合LEi=LSi+η2+σ2。由此可得,當(dāng)噪聲滿足高斯[6]條件,模糊目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的函數(shù)為

        其中,Ai為信標(biāo)方位,A為模糊目標(biāo)的實(shí)際方位??蛇M(jìn)一步求得目標(biāo)遵循的函數(shù):

        對(duì)目標(biāo)遵循[7]的函數(shù)展開循環(huán)代替計(jì)算,直至第z次循環(huán)疊代獲得最新的模糊目標(biāo)方位計(jì)算值:

        其中t(Z)/| t (Z)|為搜索的趨勢向量,每一次計(jì)算的更新值都越靠近模糊節(jié)點(diǎn)實(shí)際方位值。

        在開展循環(huán)[8]代替計(jì)算時(shí)會(huì)不斷得到定位計(jì)算偏差度[9],該計(jì)算偏差度隨著代替計(jì)算的循環(huán)進(jìn)行而不斷地下降直到為零,此時(shí)目標(biāo)函數(shù)即為模糊目標(biāo)的實(shí)際方位值。據(jù)此給出信標(biāo)(Xi'Yi)的計(jì)算偏差度:

        其中,[XE(Z)'YE(Z)]為第Z次計(jì)算值。于是在某一次計(jì)算中,將收集[10]到的所有信標(biāo)對(duì)應(yīng)的計(jì)算偏差加權(quán)度記作:

        據(jù)此可得,(Xi'Yi)的偏差損壞為

        算法在執(zhí)行計(jì)算時(shí),首先將信標(biāo)(Xi'Yi)對(duì)應(yīng)的 偏 差 損 壞[11]按 照 升 序 排 列 ,如 :| φ 1|、|φ 2 |…|φMiddle-1|、|φMiddle|、|φMiddle+1|..、|φp|。 保 留前 面 一半的信標(biāo)。對(duì)于后面一半信標(biāo)對(duì)應(yīng)的偏差損壞,以偏差加權(quán)度作為衡量是否要排除后面一半信標(biāo)集合中某些符合>的信標(biāo)所廣播的信息域。

        3 模糊目標(biāo)策略實(shí)施

        算法首先初始化[12]全網(wǎng),對(duì)全網(wǎng)信標(biāo)展開疊代計(jì)算求取偏差值。其次判斷循環(huán)計(jì)算是否進(jìn)入LS解。若未進(jìn)入則繼續(xù)計(jì)算直至進(jìn)入LS解;若順利進(jìn)入LS解,則繼續(xù)求得偏差加權(quán)度和偏差損壞度。再分析信標(biāo)(Xi'Yi)偏差損壞度與中值的關(guān)系。如果小于中值,則保留該信標(biāo)結(jié)束疊代循環(huán)計(jì)算;反之就要進(jìn)一步分析,偏差值和加權(quán)度的關(guān)系。要是小于加權(quán)度則將該信標(biāo)節(jié)點(diǎn)廣播的信息域排除;要是大于加權(quán)度,就保留該信標(biāo)結(jié)束疊代循環(huán)計(jì)算。

        4 算法測試

        4.1 測試模型

        開展測試[13]前先對(duì)測試模型和相關(guān)指標(biāo)做如下設(shè)置:1)構(gòu)建100M×100M的待測模糊傳感網(wǎng)絡(luò),并分別在全網(wǎng)范圍內(nèi)撒布1個(gè)待測目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和30個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn);2)為避免實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)偶然性對(duì)算法性能的影響,數(shù)據(jù)在600次仿真測試后再收集分析;3)噪聲方差置為1m。本次測試將與傳統(tǒng)的LMS、投票法展開定位誤差程度的比較。主要通過調(diào)整異常錨節(jié)點(diǎn)的呼損距離(即異常信標(biāo)向全局廣播的偽數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算模糊目標(biāo)的距離影響力)和異常錨節(jié)點(diǎn)的規(guī)模來考察本文研究算法的優(yōu)勢。

        4.2 測試分析

        隨著異常錨節(jié)點(diǎn)規(guī)模增加,全局將有大量節(jié)點(diǎn)接收到偽數(shù)據(jù)。當(dāng)錯(cuò)誤積累到一定程度,對(duì)模糊目標(biāo)的計(jì)算便毫無意義可言。這樣的特征對(duì)所有算法均具有普遍性。圖1所示為當(dāng)信標(biāo)呼損[14]在15m的條件下,異常信標(biāo)規(guī)模對(duì)三種算法的計(jì)算影響力。從圖中曲線不難看出,三種算法的曲線走勢均隨著異常錨節(jié)點(diǎn)規(guī)模增加而線性遞增。其中本文提出的模糊目標(biāo)計(jì)算方法綜合了偏差和偏差損壞兩個(gè)考量標(biāo)準(zhǔn)來篩選異常錨節(jié)點(diǎn)釋放的偽數(shù)據(jù)而在計(jì)算模糊目標(biāo)期間占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢。

        圖1 異常錨節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)模糊目標(biāo)計(jì)算影響力

        同時(shí)為了考察[15]異常信標(biāo)呼損對(duì)算法計(jì)算影響力,三種算法在異常信標(biāo)規(guī)模均為9個(gè)的前提下接受測試。如圖2所示,三種算法的計(jì)算精度均和呼損距離呈正比。相對(duì)于傳統(tǒng)的兩種計(jì)算機(jī)制,模糊目標(biāo)計(jì)算方法由于引入了偏差機(jī)制來隔離偽數(shù)據(jù),降低了呼損對(duì)模糊目標(biāo)定位的影響力。因此在逐漸惡劣的環(huán)境中,本文研究的計(jì)算機(jī)制凸顯了優(yōu)勢。

        圖2 錨節(jié)點(diǎn)呼損對(duì)模糊目標(biāo)計(jì)算影響力

        5 結(jié)語

        本文通過分析傳統(tǒng)算法應(yīng)用于融合網(wǎng)絡(luò)研究中的不足,提出了一種基于融合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的目標(biāo)計(jì)算機(jī)制。該機(jī)制運(yùn)用數(shù)學(xué)方法為目標(biāo)建立模糊特征模型,通過偏差和偏差加權(quán)度等參數(shù)實(shí)施異常QoS信標(biāo)及其偽信息的排查。最后,經(jīng)過模擬測試驗(yàn)證了本文研究的模糊目標(biāo)計(jì)算機(jī)制在異常環(huán)境中具有良好的抵御計(jì)算能力。

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