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        一種鯨魚優(yōu)化算法改進(jìn)的加權(quán)質(zhì)心定位算法

        2020-06-22 13:15:56馬宏光曾國輝韋鈺
        軟件導(dǎo)刊 2020年5期
        關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位

        馬宏光 曾國輝 韋鈺

        摘 要:針對(duì)加權(quán)質(zhì)心定位算法受RSSI測(cè)距誤差影響導(dǎo)致定位結(jié)果不理想的問題,提出一種鯨魚優(yōu)化算法改進(jìn)的加權(quán)質(zhì)心算法,利用鯨魚優(yōu)化算法的快速收斂、不易陷入局部最優(yōu)等優(yōu)勢(shì)對(duì)加權(quán)質(zhì)心算法定位結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。首先,通過加權(quán)質(zhì)心算法計(jì)算待測(cè)點(diǎn)位置;其次,根據(jù)錨節(jié)點(diǎn)位置信息、RSSI測(cè)距信息及待測(cè)點(diǎn)位置信息建立適應(yīng)度函數(shù);最后,利用鯨魚優(yōu)化算法不斷迭代尋優(yōu),對(duì)待測(cè)點(diǎn)定位結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,以提高定位精度。在通信半徑相同、錨節(jié)點(diǎn)數(shù)為30的條件下,改進(jìn)后的定位算法定位精度為0.58m,而粒子群加權(quán)質(zhì)心算法與人工魚群加權(quán)質(zhì)心算法定位精度分別為0.64m和0.62m,且隨著錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加或通信半徑的增大,改進(jìn)后的定位算法仍能獲得更高的定位精度。因此,改進(jìn)后的定位算法精度更高,具有一定可行性。

        關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位;RSSI;加權(quán)質(zhì)心;鯨魚優(yōu)化算法;定位誤差

        DOI:10. 11907/rjdk. 191833 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

        中圖分類號(hào):TP312文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7800(2020)005-0061-04

        0 引言

        隨著Wi-Fi的逐漸普及,Wi-Fi定位系統(tǒng)在室內(nèi)環(huán)境中也得到了廣泛應(yīng)用?;诮邮招盘?hào)強(qiáng)度的定位方法(RSSI)已成為室內(nèi)主流定位方法[1],其具有成本低、覆蓋范圍廣、算法簡(jiǎn)單且無需添加或修改硬件等優(yōu)勢(shì)[2-4]。該方法利用信號(hào)強(qiáng)度與距離的關(guān)系進(jìn)行測(cè)距,計(jì)算待測(cè)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)間的距離。通常情況下需要3個(gè)錨節(jié)點(diǎn),利用3個(gè)錨節(jié)點(diǎn)圓形成的相交區(qū)域,采用加權(quán)質(zhì)心算法進(jìn)行定位即可得到待測(cè)點(diǎn)位置信息。但其缺點(diǎn)在于信號(hào)傳輸極易受室內(nèi)環(huán)境影響,導(dǎo)致RSSI測(cè)量誤差大,從而使加權(quán)質(zhì)心定位算法定位誤差隨著測(cè)距誤差的增大而增大[5-7]。

        近年來,學(xué)者們提出不同方法以解決定位精度問題,但并沒有形成統(tǒng)一方案。如文獻(xiàn)[8]提出一種將粒子群與引力搜索相結(jié)合的改進(jìn)加權(quán)質(zhì)心算法,有效提高了定位精度;文獻(xiàn)[9]提出一種基于人工魚群的改進(jìn)加權(quán)質(zhì)心算法,定位結(jié)果穩(wěn)定性好、精度高。可見,利用智能算法可以提高加權(quán)質(zhì)心算法定位精度,但這些智能算法都存在易陷入局部極小的缺陷。

        因此,本文提出一種鯨魚優(yōu)化算法對(duì)加權(quán)質(zhì)心算法進(jìn)行優(yōu)化,用加權(quán)質(zhì)心定位算法得出的結(jié)果約束鯨魚優(yōu)化算法的種群初始范圍和迭代過程,利用鯨魚優(yōu)化算法的快速收斂與易跳出局部最優(yōu)的特性對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行迭代尋優(yōu),并通過仿真得出優(yōu)化后的結(jié)果,驗(yàn)證所提出方法的可行性。

        1 RSSI測(cè)距原理

        RSSI表示無線通信中,接收端節(jié)點(diǎn)接收到從傳輸節(jié)點(diǎn)發(fā)送信號(hào)強(qiáng)度的對(duì)數(shù),以dBm計(jì)量,通常情況下RSSI為負(fù)值[10]。

        當(dāng)無線設(shè)備天線向各個(gè)方向均勻發(fā)射無線電波時(shí),距離D米處無線電波功率密度與半徑球表面積成反比。因此,當(dāng)無線電波傳輸功率為P時(shí),距離D處的接收功率[PD]表示如下:

        其中,D為距離(m),RSSI為實(shí)測(cè)RSSI(dBm),[RSSI0]為單位RSSI(dBm),N為RSSI衰減常數(shù)。當(dāng)3個(gè)或多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)接收到無線電波時(shí),可根據(jù)每個(gè)RSSI值計(jì)算距離估計(jì)其相對(duì)位置。從RSSI到錨節(jié)點(diǎn)a1、a2、a3的距離分別用r1、r2、r3表示。在理想情況下,三圓必交于一點(diǎn),但在實(shí)際情況下,由于環(huán)境干擾、測(cè)量誤差等因素,三圓相交于一個(gè)公共區(qū)域,待測(cè)點(diǎn)即處在其中某一位置,利用相應(yīng)算法進(jìn)行計(jì)算,即可得出較為精確的估計(jì)位置[11]。目前最常用的算法為加權(quán)質(zhì)心算法[12-14]。RSSI位置估計(jì)原理如圖1所示。

        2 加權(quán)質(zhì)心算法

        質(zhì)心算法原理是將3個(gè)錨節(jié)點(diǎn)圓重疊部分的質(zhì)心作為估計(jì)位置,具體做法為根據(jù)3個(gè)錨節(jié)點(diǎn)位置及對(duì)應(yīng)錨節(jié)點(diǎn)圓聯(lián)立方程,可解得3個(gè)圓重疊部分的3個(gè)交點(diǎn)坐標(biāo),3個(gè)交點(diǎn)連線形成的三角形質(zhì)心即為估計(jì)位置[15]。由于距離錨節(jié)點(diǎn)越近,所受到環(huán)境干擾越小,得出的結(jié)果也越精確,因此傳統(tǒng)加權(quán)質(zhì)心常采用距離和的倒數(shù)作為權(quán)重對(duì)估計(jì)位置坐標(biāo)進(jìn)行加權(quán),使得結(jié)果更加精確[16]。具體方法如下:假設(shè)3個(gè)圓交點(diǎn)坐標(biāo)分別為A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3),則加權(quán)質(zhì)心估計(jì)位置(x,y)計(jì)算公式如式(6)、式(7)所示。

        3 本文定位算法

        3.1 基于鯨魚優(yōu)化算法改進(jìn)加權(quán)質(zhì)心算法

        鯨魚優(yōu)化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是通過模擬自然界鯨魚捕食行為而開發(fā)出的一種尋優(yōu)算法[17-18],主要分為搜索獵物、包圍獵物與捕食獵物3種行為,分別對(duì)應(yīng)3種不同的位置更新方程。具體位置更新過程如下:

        (1)搜索獵物。在該過程中,鯨魚隨機(jī)覓食,即從鯨魚種群中隨機(jī)選擇個(gè)體進(jìn)行位置更新,具體更新方程如式(8)、式(9)所示。

        3.2 鯨魚優(yōu)化加權(quán)質(zhì)心算法

        WOA算法具有跳出局部最優(yōu)的能力,且調(diào)節(jié)參數(shù)較少、易于實(shí)現(xiàn) [19-21]。在精度與收斂速度優(yōu)化方面,WOA 算法明顯優(yōu)于粒子群優(yōu)化算法與引力搜索算法等一些群體智能算法[22-24]。因此,本文將WOA算法用于優(yōu)化加權(quán)質(zhì)心算法。

        假設(shè)待測(cè)點(diǎn)一共可以收到m個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的RSSI值,根據(jù)公式(5)可以得出m個(gè)距離,記為d1,d2,[?],dm。利用式(6)、式(7)可計(jì)算出待測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)。由于從實(shí)際環(huán)境中獲取的信標(biāo)與RSSI存在誤差,但在定位過程中,誤差是不可避免的[25],因此可將定位看作尋找最小誤差的過程,最小誤差如式(17)所示。

        4 算法仿真分析

        4.1 仿真環(huán)境與參數(shù)

        通過MATLAB R2016b在100m×100m區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布錨節(jié)點(diǎn)與待測(cè)節(jié)點(diǎn),設(shè)總節(jié)點(diǎn)數(shù)為80個(gè)。采用粒子群算法(PSO)、人工魚群算法(AFSA)與鯨魚優(yōu)化算法(WOA)分別對(duì)加權(quán)質(zhì)心定位算法進(jìn)行優(yōu)化。

        3種算法總迭代次數(shù)均為100次,種群數(shù)均為50,種群范圍限制在式(6)、式(7)計(jì)算出的待測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)附近一定范圍內(nèi)。選取整數(shù)[μ]作為調(diào)節(jié)因子以調(diào)節(jié)范圍,則種群坐標(biāo)范圍[x∈(x-μ,x+μ),y∈(y-μ,y+μ)]。粒子群算法與人工魚群算法按照文獻(xiàn)[8]、[9]進(jìn)行相關(guān)參數(shù)設(shè)置。

        4.2 結(jié)果分析

        設(shè)通信半徑為30m,如圖3所示,隨著錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量增多,3種算法定位誤差均有所降低,但基于WOA算法優(yōu)化的質(zhì)心定位算法定位誤差更低。即與另外兩種定位算法相比,在通信半徑相同時(shí),基于WOA算法優(yōu)化的質(zhì)心定位算法可在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量更少的情況下得到相同的定位效果,從而節(jié)約硬件成本。

        5 結(jié)語

        本文通過鯨魚優(yōu)化算法優(yōu)化加權(quán)質(zhì)心算法,并將提出的改進(jìn)算法與傳統(tǒng)粒子群質(zhì)心定位算法及魚群質(zhì)心定位算法進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)算法是有效、可行的,且精度更高。但改進(jìn)算法的計(jì)算量相對(duì)較大,在實(shí)際應(yīng)用中還需要對(duì)其作進(jìn)一步優(yōu)化。

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        (責(zé)任編輯:黃 ?。?/p>

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