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        無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法綜述

        2020-08-06 15:01:03王陸敏
        計算機時代 2020年7期
        關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位精度

        王陸敏

        摘要:節(jié)點定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)之一。在定位過程中,錨節(jié)點的比例,節(jié)點的通信半徑等自然環(huán)境因素都會對定位精度造成影響。針對這些問題,對未知節(jié)點計算方法以及定位算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的算法在定位精度與算法性能上都有了一定的提高。文章詳細(xì)介紹了基于測距與非測距改進(jìn)的多種定位算法,并進(jìn)行分析。

        關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò);節(jié)點定位;定位精度;定位算法

        中圖分類號:TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1006-8228(2020)07-01-03

        0引言

        隨著信息技術(shù)、智能通信和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,基于位置的服務(wù)受到越來越多的關(guān)注,由于智能手機的普及以及定位技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)和人們?nèi)粘I钪械膹V泛應(yīng)用,也在逐漸改變我們的生活方式。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由一定數(shù)量的具有感知能力和無線通信能力、協(xié)同操作的傳感器節(jié)點組成,這些節(jié)點在目標(biāo)地點進(jìn)行部署和監(jiān)測,從而完成對目標(biāo)的感知、環(huán)境的監(jiān)測等任務(wù)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在入侵檢和跟蹤,環(huán)境監(jiān)測,室內(nèi)監(jiān)控,流量分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用?;趥鞲衅鞴?jié)點進(jìn)行自定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù),在定位算法中,定位精度是衡量定位算法的一個重要標(biāo)準(zhǔn),為了更準(zhǔn)確的提供位置信息,需對現(xiàn)有定位算法采取合適的策略,減小錨節(jié)點與未知節(jié)點之間的距離誤差,從而提高定位算法的精度。

        1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

        1.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

        無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)簡稱WSN作為一種通過無線通信方式形成的多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),主要包括傳感器、感知對象和觀察者三個要素,綜合各種技術(shù)來實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)感知目標(biāo)對象信息的監(jiān)測、感知、采集以及傳播處理。節(jié)點之間相互協(xié)調(diào)與通信以實現(xiàn)目標(biāo)任務(wù),在入侵檢測和跟蹤、環(huán)境監(jiān)測、室內(nèi)監(jiān)控、流量分析等方面有廣泛的應(yīng)用場景,為了支撐這些應(yīng)用,需要對傳感器節(jié)點的位置進(jìn)行精確定位。

        1.2無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點

        傳感器節(jié)點通過人工隨機部署的方式分布在監(jiān)測區(qū)域,由于成本等因素,監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的錨節(jié)點數(shù)量是有限的,節(jié)點通過自組織的方式形成網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點由電池提供電量,節(jié)點的處理能力、通信能力、存儲能力比較弱,因此對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點總結(jié)如下嘲。

        (1)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目多,分布密度大,范圍廣

        無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常由成千上萬個節(jié)點組成,傳感器節(jié)點通過隨機部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi),節(jié)點之間的進(jìn)行通信并傳輸數(shù)據(jù)到用戶端從而實現(xiàn)對區(qū)域的監(jiān)測工作。在環(huán)境監(jiān)測中傳感器節(jié)點往往部署在人類無法到達(dá)的區(qū)域,隨著節(jié)點能量的耗盡以及動物破壞等自然因素導(dǎo)致節(jié)點能量耗盡或死亡,在這種情況下很難對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效維護(hù)。

        (2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點計算資源有限

        由于傳感器節(jié)點通常被大規(guī)模密集部署在檢測區(qū)域內(nèi),節(jié)點自身的體積很小,節(jié)點的數(shù)量也很大,其自身的成本造價也很低,因為體積微小與成本造價等因素,傳感器節(jié)點在節(jié)點之間計算的能力上有限,在存儲空間以及單元能力計算上比一般的處理器弱。

        (3)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量有限

        傳感器節(jié)點的能量來源主要依靠的是節(jié)點本身所攜帶的電池,電池的能量是有限的,這也就決定了傳感器節(jié)點自身能量受到很大的限制,由于傳感器節(jié)點體積微小,我們在實現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的時候必須要考慮到這個問題。

        (4)通信能力有限

        由于傳感器節(jié)點本身的能量有限,在節(jié)點之間進(jìn)行通信的時候節(jié)點本身考慮到能耗這一因素,它們之間的通信速率也是很低的,由于節(jié)點之間的通信半徑有限,信道不穩(wěn)定等因素的影響,節(jié)點之間進(jìn)行通信時信號強度也會受到一定的影響。

        (5)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性強,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)容易變化

        隨著傳感器節(jié)點自身能量的耗盡,以及一些自然因素的影響,傳感器節(jié)點會出現(xiàn)故障或者進(jìn)入死亡狀態(tài),節(jié)點死亡之后就會退出其形成的傳感器網(wǎng)絡(luò),在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會隨著節(jié)點的死亡和節(jié)點的加入而隨之變化,因此節(jié)點自組織所形成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)也具有動態(tài)性。

        1.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

        無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一個新的研究領(lǐng)域,其應(yīng)用將非常廣泛,其應(yīng)用將涉及很多關(guān)鍵技術(shù),具體內(nèi)容總結(jié)如下。

        (1)硬件設(shè)計和嵌入式操作系統(tǒng)

        如何利用現(xiàn)有的微電子、微機械和微通信等技術(shù)設(shè)計出體積小壽命長的節(jié)點成為傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。傳感器節(jié)點是一個微型的嵌入式系統(tǒng),攜帶的硬件資源非常有限,需要操作系統(tǒng)能夠離效地使用其有限的存儲和處理能力。

        (2)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議

        節(jié)點的計算能力、存儲能力、通信能力和攜帶的能量非常有限,傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)經(jīng)常動態(tài)變化,而且還要保證通信的安全、網(wǎng)絡(luò)的文件以及數(shù)據(jù)的可靠,這些問題都對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的設(shè)計提出了很高的要求。

        (3)網(wǎng)絡(luò)安全

        網(wǎng)絡(luò)安全保證傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院腿蝿?wù)執(zhí)行的化密性,由于傳感器節(jié)點的存儲和處理能力非常有限,因此軟件加密得到廣泛關(guān)注。由于節(jié)點通常部署在較大空間內(nèi),且節(jié)點之間存在安全耦合,所以無線傳感器網(wǎng)絡(luò)容易受到各種惡意攻擊,安全算法應(yīng)盡量能夠檢測攻擊并減少節(jié)點間的耦合性。

        (4)定位技術(shù)

        位置信息是傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點采集數(shù)據(jù)過程中不可缺少的部分,確定事件發(fā)生的位置或采集數(shù)據(jù)的節(jié)點位置是傳感器網(wǎng)絡(luò)最基本的功能之一。根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自身特點,定位機制必須滿足自組織性、健壯性、能量高效性和分布式計算等要求。

        (5)數(shù)據(jù)融合

        由于傳感器節(jié)點的易失效性,傳感器網(wǎng)絡(luò)也需要數(shù)據(jù)融合技術(shù)對多份數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,提高信息的精確度。數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以與傳感器網(wǎng)絡(luò)的多個協(xié)議層進(jìn)行結(jié)合,在傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計中,必須面向應(yīng)用需求,設(shè)計針對性強的數(shù)據(jù)融合方法,才能最大限度地獲益。但是數(shù)據(jù)融合技術(shù)也有一定的缺點,在節(jié)省能量、提高信息準(zhǔn)確度的同時,需要以犧牲延遲性和魯棒性的性能為代價。

        2定位算法分析

        定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。節(jié)點的自定位是實現(xiàn)目標(biāo)定位的基礎(chǔ)。目前的定位算法主要分為基于測距和基于非測距的定位算法,這兩種定位方法都是通過定位算法計算采集到的錨節(jié)點信息,從而達(dá)到定位目的。針對定位算法中存在的定位誤差問題,國內(nèi)、外學(xué)者做了大量分析研究,在原有定位算法的基礎(chǔ)上提出了很多創(chuàng)新算法思想,并進(jìn)行了改進(jìn),這對我們的研究有著很大的參考價值。

        (1)基于測距定位算法的改進(jìn)

        核心思想是針對信號傳播過程中出現(xiàn)的誤差進(jìn)行修正補償。程龍?zhí)岢隽嘶赥DOA的室內(nèi)NLOS定位方法,首先通過聯(lián)合信號接收信號強度模型和到達(dá)時間差模型,利用序貫概率比檢驗法確定當(dāng)前信號是否收到非視距污染,在確定信號傳播環(huán)境的基礎(chǔ)上采用基于粒子群優(yōu)化的定位算法實現(xiàn)對NLOS誤差的削弱。魏連鎖,蔡紹斌等提出了一種基于改機虛擬力模型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點移動策略,將未知節(jié)點的鄰居節(jié)點數(shù)量及其到鄰居節(jié)點的距離作為自身的密集權(quán)重屬性,利用未知節(jié)點的密集度作為權(quán)值來改進(jìn)傳統(tǒng)的虛擬力模型,從而降低誤差。周艷,李海成通過對定位過程中產(chǎn)生的距離誤差區(qū)域進(jìn)行分析,提出了基于RSSI新的空間定位算法ERSS,在定位精度和響應(yīng)時間上有明顯的改進(jìn)。Go,Seungryeol等提出了一種基于TOA改進(jìn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基站選擇定位算法,采用BS選擇方案,該方案選擇三個測量距離,其中包含相對較少的NLOS誤差,并進(jìn)行性能評估。

        (2)基于非測距定位算法的改進(jìn)

        核心思想是針對錨節(jié)點與未知節(jié)點之間的跳距進(jìn)行修正,錨節(jié)點與未知節(jié)點之間的距離計算方法進(jìn)行改進(jìn),從而降低定位誤差。Cheng w等㈣提出了一種基于APIT的改進(jìn)算法,首先將定位的未知節(jié)點轉(zhuǎn)換成新的錨節(jié)點,參與下次定位,同時提出了兩個錨節(jié)點的定位方法和區(qū)域估計方法。韓彪等針對APIT定位算法中錨節(jié)點稀疏導(dǎo)致定位精度低的問題,提出了一種基于錨節(jié)點和未知節(jié)點的影響因子和質(zhì)心算法。Shen s等在信標(biāo)節(jié)點距未知節(jié)點的距離要小于預(yù)設(shè)的跳數(shù)計數(shù)閾值,采用二維雙曲線函數(shù)代替最小二乘法確定未知節(jié)點的位置,在節(jié)點分布均勻和不均勻情況下定位精度都得到了提高。Wen-Yuan L等在DV-Hop定位算法的基礎(chǔ)上,通過加權(quán)處理對平均跳距進(jìn)行細(xì)化,有選擇的將信標(biāo)節(jié)點參與三角剖分,克服了信標(biāo)節(jié)點與未知節(jié)點之間平均跳距的估計等缺點造成的定位誤差。

        3結(jié)束語

        本文對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)、特點及技術(shù)作了詳細(xì)介紹,結(jié)合國內(nèi)外參考文獻(xiàn)中針對兩類定位算法存在的定位誤差及改進(jìn)算法進(jìn)行了分析與總結(jié)。本文所提算法在仿真實驗中大部分是基于matlab進(jìn)行,改進(jìn)后的算法在定位精度與算法性能方面都得到了提高。但是文獻(xiàn)中大部分算法都是基于二維空間環(huán)境進(jìn)行,在三維空間中當(dāng)節(jié)點移動或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化時如何提高算法定位精度是我們未來研究的重點。

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