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[導(dǎo)讀]摘要 在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是保證其他應(yīng)用有效的基本功能,而定位過程可分為距離估計(jì)和位置計(jì)算兩個階段。文中就距離估計(jì)階段介紹了Sum-Dist、DV-Hop以及Euclidean算法,并在Matlab中仿真實(shí)現(xiàn),最后分析

摘要 在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是保證其他應(yīng)用有效的基本功能,而定位過程可分為距離估計(jì)和位置計(jì)算兩個階段。文中就距離估計(jì)階段介紹了Sum-Dist、DV-Hop以及Euclidean算法,并在Matlab中仿真實(shí)現(xiàn),最后分析比較其結(jié)果表明,各算法在響應(yīng)的環(huán)境中具有良好的表現(xiàn),和一定的提升空間。
關(guān)鍵詞 無線傳感器網(wǎng)絡(luò);距離估計(jì);Sum-Dist;DV-Hop;Euclidean

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)的出現(xiàn)對于許多應(yīng)用領(lǐng)域都具有重要意義,因此,其吸引了越來越多的研究者。近年來,微電子、無線通信和計(jì)算等技術(shù)的進(jìn)步推動了傳感器的快速發(fā)展,使得已經(jīng)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(xué)術(shù)界和工業(yè)界的重視,被認(rèn)為是對21世紀(jì)產(chǎn)生巨大影響力的技術(shù)之一。
    無線傳感器節(jié)點(diǎn)在部署時往往是不可控制的,如在大型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)通常被撒播在廣泛的區(qū)域之中,而其中大部分節(jié)點(diǎn)的位置不能事先確定。然而,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)的位置信息對傳感器網(wǎng)絡(luò)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。對于一些突發(fā)事件,事件監(jiān)測到之后所關(guān)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(zāi)的發(fā)生地點(diǎn)、戰(zhàn)場上車輛運(yùn)動的區(qū)域、天然氣管道泄漏的具體地點(diǎn)等;又如在環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用中,需要獲取采集信息所對應(yīng)的物理位置。
    因此,節(jié)點(diǎn)的定位問題已成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個重要研究方向。傳感器節(jié)點(diǎn)的自身定位是一種通過估計(jì)距鄰居節(jié)點(diǎn)的距離或鄰居數(shù)目,并利用節(jié)點(diǎn)間的信息交換來確定各節(jié)點(diǎn)自身位置的機(jī)制。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,根據(jù)定位過程中是否實(shí)際測量節(jié)點(diǎn)間的距離,把定位機(jī)制分為:基于測距的(Range-based)定位和距離無關(guān)的(Range-free)定位方法。
    由于無線傳感網(wǎng)絡(luò)不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),其能源有限,節(jié)點(diǎn)的通信能力、計(jì)算能力相對較弱,而節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多,導(dǎo)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(kuò)展性、魯棒性等指標(biāo)。而Range-free算法則僅利用節(jié)點(diǎn)間距離的關(guān)聯(lián)關(guān)系來計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置。定位精度較Range-based算法稍差,但由于其降低了對節(jié)點(diǎn)硬件的要求,相對更適于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)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(jīng)過如圖1所示的定位過程:



1 免測距距離估計(jì)算法
1.1 Sum-Dist算法
    Sum-Dist算法是距離估計(jì)算法中較簡單的方法,其主要思想是將網(wǎng)絡(luò)泛洪過程中的每跳距離相加,以此作為兩個節(jié)點(diǎn)間的距離。從錨節(jié)點(diǎn)開始,該錨節(jié)點(diǎn)會廣播一條包含自身標(biāo)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(diǎn)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(wǎng)絡(luò)中廣播。如果關(guān)于同一個錨節(jié)點(diǎn)的消息兩次或多次廣播至未知節(jié)點(diǎn),即僅在當(dāng)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(jié)果就是每個節(jié)點(diǎn)都儲存了每個錨節(jié)點(diǎn)的位置以及到達(dá)該錨節(jié)點(diǎn)跳數(shù)最少的距離。


    圖2是一個簡單的Sum-Dist算法模型,節(jié)點(diǎn)A到錨節(jié)點(diǎn)1只有一條路徑,且僅有一跳,距離為5;到錨節(jié)點(diǎn)2也只有一條路徑,距離為5+6+6= 17;到錨節(jié)點(diǎn)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。
1.2 DV-Hop算法
    DV-Hop定位算法測距過程分為兩個階段:
    第一階段首先計(jì)算待定位節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)。為獲得節(jié)點(diǎn)問的跳數(shù),錨節(jié)點(diǎn)向所有鄰居節(jié)點(diǎn)廣播一個包含其自身標(biāo)志、位置信息、跳數(shù)被置為0的消息。當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)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(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā),此過程一直持續(xù)下去,直至網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點(diǎn)都獲得每個錨節(jié)點(diǎn)的位置信息和相應(yīng)的跳數(shù)值。為了保證能得到最小跳數(shù),未知節(jié)點(diǎn)收到消息時,會查看是否已經(jīng)收到過關(guān)于該錨節(jié)點(diǎn)的消息,若已經(jīng)存在,則比較當(dāng)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(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)的實(shí)際跳距。每個錨節(jié)點(diǎn)根據(jù)第一階段中得到的其它錨節(jié)點(diǎn)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(jì)算出離錨節(jié)點(diǎn)很遠(yuǎn)未知節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(jì)算自身的位置,這樣導(dǎo)致計(jì)算出位置的誤差量大。
假設(shè)一個DV-Hop模型如圖3所示。


    其中,A1,A2,A3,是錨節(jié)點(diǎn);A是一個未知節(jié)點(diǎn),A1,A2,A3之間的距離已知,分別為30,30和40。A點(diǎn)到A1點(diǎn)為8,跳數(shù)為1;根據(jù)最小跳數(shù)原則,A點(diǎn)到A2,A3的跳數(shù)分別為3和2。
    首先,錨節(jié)點(diǎn)廣播包括位置信息、自身標(biāo)志及開始跳數(shù)為0的消息,當(dāng)消息廣播至另一個節(jié)點(diǎn),跳數(shù)根據(jù)最小跳數(shù)的原則變化,最終,每個節(jié)點(diǎn)都可得到離錨節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù),而錨節(jié)點(diǎn)得到與其他錨節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)后便可以計(jì)算平均跳距。在圖3中,A1、A2、A3的平均跳距如下
    A1:(30+30)÷(4+3)=8.6      (2)
    A2:(30+40)÷(4+5)=7.8      (3)
    A3:(30+40)÷(4+5)=7.8      (4)
    在計(jì)算出平均跳距后,錨節(jié)點(diǎn)將在網(wǎng)絡(luò)中廣播該信息,未知節(jié)點(diǎn)將平均跳距與最小跳數(shù)的乘積作為與錨節(jié)點(diǎn)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(diǎn)廣播的跳距后,即能計(jì)算A到各錨節(jié)點(diǎn)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(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)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。該方法依靠錨節(jié)點(diǎn)周圍節(jié)點(diǎn)的幾何關(guān)系進(jìn)行計(jì)算,若一個節(jié)點(diǎn)的兩個鄰居節(jié)點(diǎn)已知各自到錨節(jié)點(diǎn)的距離等于彼此之間的距離,這時,即可計(jì)算該節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離了。
    如圖4是一個Euclidean算法的模型。


    在圖4中,A有兩個鄰節(jié)點(diǎn)B、C,已知B、C與錨節(jié)點(diǎn)ANC的距離分別是a和b,結(jié)合已知的節(jié)點(diǎn)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(diǎn)投票的方法:若存在第3個鄰居節(jié)點(diǎn)D,與B或C相連,且已知它到錨節(jié)點(diǎn)的距離。這時,可用D替換C或B,再重新計(jì)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(dāng)然,若是有更多的鄰居節(jié)點(diǎn)參與計(jì)算,最終結(jié)果會更精確。

2 仿真實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析
    默認(rèn)環(huán)境如下:在100個單位的正方形場景中,有300個節(jié)點(diǎn),通信距離設(shè)為15,錨節(jié)點(diǎn)比例設(shè)為5%,通信誤差是通信距離的10%,以下從不同參數(shù)進(jìn)行仿真比較。
    圖5是不同通信誤差下,DV-Hop、Sum-Dist、Euclidean算法執(zhí)行距離估計(jì)得到的標(biāo)準(zhǔn)方差,圖6和圖7則分別是在不同的通信距離、錨節(jié)點(diǎn)比例下所得到的方差。


    (1)Sum-Dist是3種方法中通信量最少、計(jì)算量最小的測距算法。但在通信誤差<10%時,其測距結(jié)果仍是理想的。實(shí)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(shí)際距離,這樣就導(dǎo)致估計(jì)值過大;其二,由于Sum-Dist算法尋找的是最短路徑,所以當(dāng)存在通信誤差時,其所選的路徑就會比實(shí)際距離小。因?yàn)橛羞@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(dǎo)致距離估計(jì)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(jì)值更小。
    當(dāng)通信距離增大時,更多的節(jié)點(diǎn)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(diǎn)比例。
    (2)DV-Hop算法是相對較穩(wěn)定、可預(yù)測的算法,由于并不需要實(shí)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(diǎn)到未知節(jié)點(diǎn)路徑上的最后一跳往往比通信距離短,這也會導(dǎo)致對錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)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(wǎng)絡(luò)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(jì)均過低,這是由于在選擇時,被迫在兩個相隔較遠(yuǎn)的位置間選擇。而大部分情況下,最短距離是不正確的。圖6所示,較短距離r2落在錨節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi)。如果r2是正確距離,那么該未知節(jié)點(diǎn)應(yīng)該能夠與錨節(jié)點(diǎn)直接通信,避免選擇的需要。未知節(jié)點(diǎn)距錨節(jié)點(diǎn)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(diǎn)更可能會低估其與錨節(jié)點(diǎn)的距離。


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

3 結(jié)束語
    文中實(shí)現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中3種免測距距離估計(jì)算法:Sum-Dist、DV-Hop和Euclidean,在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,由于節(jié)點(diǎn)的通信距離有限,為能夠與更遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信,節(jié)點(diǎn)間采用多跳的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞,這種方式提高了整個網(wǎng)絡(luò)的通信能力,也為免測距算法帶來了執(zhí)行的可能性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,免測距算法更適合應(yīng)用于能源攜帶有限、通信能力弱、計(jì)算能力弱的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)中。

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