《電子技術(shù)應(yīng)用》
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WSN中基于改進的RSSI定位算法研究
2017年微型機與應(yīng)用第5期
傅彬
摘要: 降低節(jié)點定位誤差是無線傳感網(wǎng)一直不斷改進的方向。在RSSI定位算法的基礎(chǔ)上,引入加權(quán)概念降低定位誤差。首先針對定位算法中RSSI均值不準(zhǔn)確的問題,采用常態(tài)分布處理,通過似然函數(shù)來獲得RSSI的閾值,從而避免均值過大的情況;其次通過權(quán)值因子來分配錨節(jié)點與未知節(jié)點之間估算距離的權(quán)重。在MATLAB仿真實驗平臺中,與其他算法在通信半徑和錨節(jié)點密度等條件下的相比發(fā)現(xiàn),文中算法具有比較好的效果。
關(guān)鍵詞: 節(jié)點定位 RSSI WSN
Abstract:
Key words :

  傅彬

  (紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 紹興 312000)

  摘要:降低節(jié)點定位誤差是無線傳感網(wǎng)一直不斷改進的方向。在RSSI定位算法的基礎(chǔ)上,引入加權(quán)概念降低定位誤差。首先針對定位算法中RSSI均值不準(zhǔn)確的問題,采用常態(tài)分布處理,通過似然函數(shù)來獲得RSSI的閾值,從而避免均值過大的情況;其次通過權(quán)值因子來分配錨節(jié)點與未知節(jié)點之間估算距離的權(quán)重。在MATLAB仿真實驗平臺中,與其他算法在通信半徑和錨節(jié)點密度等條件下的相比發(fā)現(xiàn),文中算法具有比較好的效果。

  關(guān)鍵詞:節(jié)點定位;RSSI;WSN

  中圖分類號:TP393文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ADOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.05.021

  引用格式:傅彬.WSN中基于改進的RSSI定位算法研究[J].微型機與應(yīng)用,2017,36(5):69-71,75.

0引言

  如何能夠更好地進行節(jié)點定位一直以來都是無線傳感網(wǎng)的主要研究方向,節(jié)點定位效果的好壞一方面受地理位置和環(huán)境的影響,另一方面主要來自錨節(jié)點與未知節(jié)點之間的計算方式等影響[1]。本文從RSSI定位算法角度來研究有關(guān)未知節(jié)點的定位。文獻(xiàn)[2]采用RSSI測距法測出未知節(jié)點與錨節(jié)點的距離,用最小二乘法粗略定位,取得了一定的效果;文獻(xiàn)[3]提出對節(jié)點初始位置進行初步估計,然后對其進行逐步精解;文獻(xiàn)[4]提出了將RSSI測距與量子粒子群算法進行結(jié)合調(diào)度節(jié)點定位方法;文獻(xiàn)[5]提出以多信標(biāo)節(jié)點質(zhì)心定位修正算法來計算節(jié)點坐標(biāo)修正值;文獻(xiàn)[6]提出了以恒定步長進行節(jié)點趨勢移動的校驗法,仿真實驗說明能夠提高定位精度;文獻(xiàn)[7]提出了一種基于RSSI距離比的MDS定位算法;文獻(xiàn)[8]提出基于RSSI比例修正的DVHop定位算法,該算法能夠提高定位精度;文獻(xiàn)[9]提出基于RSSI的MCL定位算法,提高了采樣準(zhǔn)確率,從而可以提高定位精度,降低功耗。

  根據(jù)以上研究的結(jié)果,本文在RSSI定位算法的基礎(chǔ)上,針對其不足,采用似然函數(shù)來處理RSSI閾值,通過權(quán)值因子來分配錨節(jié)點與未知節(jié)點之間估算距離的權(quán)重,取得了比較好的效果。

1RSSI測距簡介

  在RSSI中主要是通過信號功率之間能量損失來估算發(fā)射節(jié)點與接收節(jié)點之間的距離,如下:

  PR(d)=PtGtGrλ2/16π2d2L(1)

  式中,PR(d)表示與發(fā)射節(jié)點相距d處的接收功率,Pt為發(fā)射節(jié)點的功率,Gt、Gr分別為發(fā)射節(jié)點和接收節(jié)點的增益,L為損耗定量,d為距離,λ為波長。通過式(1)得到各個節(jié)點之間的實際距離。

  RSSI是一種與距離相關(guān)的定位算法,由于定位效果容易受到來自自然界等外部因素的影響,因此這種測距方法與真實距離存在一定的差距。加權(quán)算法是一種與距離無關(guān)的算法,將這兩種算法進行融合,利用前者為后者提供距離權(quán)值信息,后者通過使用加權(quán)算法提高RSSI算法的定位精度,這樣可以降低成本,提高精度,降低能耗。設(shè)定某個區(qū)域中存在N個錨節(jié)點,其中,A、B、C為其中的3個錨節(jié)點,坐標(biāo)分別為(xa,ya)、(xb,yb)和(xc,yc);未知節(jié)點為D,坐標(biāo)為(x,y),由3個錨節(jié)點定位出來的未知節(jié)點的估算坐標(biāo)為(xi,yi),因此通過使用RSSI模型計算節(jié)點D到3個錨節(jié)點的距離為:da、db和dc,采用三邊測量法得到如下:

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  通過加權(quán)得到未知節(jié)點的最終估計位置如下:

  H1H1VYCX16@`NO24GVHRG)J.png

  式(4)中每3個錨節(jié)點和未知節(jié)點通過三邊測量法得到未知節(jié)點的坐標(biāo),這樣一共得到C3N個未知節(jié)點的近似坐標(biāo),對其進行加權(quán),權(quán)重是未知節(jié)點到3個錨節(jié)點距離之和的倒數(shù)。

2基于改進的RSSI的加權(quán)定位算法

  2.1改進RSSI處理方法

  原來的RSSI模型算法使用的是均值模型,得到RSSI的結(jié)果如下:

  4A4Q14L5UYP9Z$OBH8WO@M6.png

  式(5)中,m是預(yù)先設(shè)定好的RSSI的閾值,采用均值法可以解決RSSI隨機問題,但受到較大干擾而使得數(shù)值結(jié)果出現(xiàn)震蕩,因此效果不是很好。根據(jù)對數(shù)模型,在收發(fā)距離相同時,RSSI值服從正態(tài)分布,概率函數(shù)如下:

  `G$%9D`M[~WM6FFJ8HNSETF.png

  解方程,得到未知參數(shù)μ、σ2的最大似然估計值:

  X0O}M50KP)MX}NIH`ONCDBM.png

  通過采集的RSSI樣本數(shù)據(jù)就能估計出總體服從正態(tài)分布的均值和方差。將其代入RSSI的測距模型,最后得到錨節(jié)點與未知節(jié)點之間的距離。

  2.2權(quán)值因子

  對RSSI中三邊定位法獲得的未知節(jié)點的估計坐標(biāo)進行加權(quán),權(quán)值因子只考慮三邊定位時的距離信息。

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  當(dāng)距離增大時,RSSI的值下降,當(dāng)距離增大到一定程度時,RSSI值的變化就無法反映距離的增長了。因此RSSI值越大,該數(shù)據(jù)換算成距離信息的定位帶來的誤差也就越小,因此估算坐標(biāo)進行加權(quán)計算就越重要。為了進一步提高定位精度,將權(quán)重因子改為如下公式:

  wi=1da(i)+1db(i)+1dc(i)(11)

  改進的權(quán)重因子不但將聚類信息作為權(quán)值因子,還考慮了角度、邊長、面積等因素。在進行三邊定位中,3個錨節(jié)點組成的三角形如果是等邊三角形,定位效果最佳,當(dāng)3個錨節(jié)點處于一條直線上時,定位效果最差。因此本文采用以下方法作為權(quán)值因子。

  E(_P`QH6L(R@TD7}RO0WDKT.png

  其中,l表示三邊的邊長,S為面積。

  本文采用的加權(quán)算法如下:

  5]5LIRM$M4U1V(MY}8AU3}9.png

  y=∑ki=1wiyi∑ki=1wi(13)

  結(jié)合式(12), (x1,y1)、(x2,y2)和(x3,y3)是通過式(12)計算出來的未知節(jié)點的坐標(biāo),對于這三個坐標(biāo)再進行加權(quán)處理,權(quán)值系數(shù)分別為α、β和χ,三者滿足α+β+χ=1,因此未知節(jié)點的坐標(biāo)為:

  9YZ{QLQV[9T0FH{4~Z90_3N.png

  2.3算法流程

  本文算法流程如圖1所示。

Image 001.jpg

  3仿真實驗

  本文選取節(jié)點隨機分布在50 m×50 m的二維正方形區(qū)域中,節(jié)點總數(shù)為50,選擇錨節(jié)點的數(shù)量分別為20、25、30、35,未知節(jié)點隨機分布個數(shù)為20個,本文算法中的權(quán)值系數(shù)分別為α,β和χ,分別取值為0.6、0.2和0.2,通過節(jié)點之間的距離推出RSSI數(shù)值,進行仿真,次數(shù)為100次。硬件選擇CPU為酷睿i3,內(nèi)存為4 GB,硬盤容量為500 GB。軟件環(huán)境選擇Windows XP,仿真軟件選擇MATLAB 2010。

  3.1與基本的RSSI模型算法比較

  選擇錨節(jié)點為20時,采用基本RSSI模型算法與本文算法的定位效果分別如圖2、圖3所示。

 

Image 002.jpg

  從圖2、3中可以發(fā)現(xiàn),本文算法定位誤差要明顯小于基于RSSI的差分修正質(zhì)心定位算法。當(dāng)選擇錨節(jié)點個數(shù)為20時,20個未知節(jié)點在兩種算法下的定位誤差分別為3.64 m和8.14 m。因此,當(dāng)錨節(jié)點數(shù)據(jù)占據(jù)總節(jié)點數(shù)目50%時,節(jié)點定位的誤差有了一定的改進。

Image 003.jpg

  圖4是兩種算法進行100次仿真的平均定位誤差折線圖。圖4100次仿真下兩種算法的定位效果

  可以看出,本文算法的定位誤差始終小于基本RSSI模型算法,這說明本文算法采用多種權(quán)值因子確實有效地降低了算法的定位誤差。而且隨著信標(biāo)節(jié)點數(shù)量的增大,兩種算法的定位誤差都在逐步減少,本文算法首先在25~30個錨節(jié)點處取得比較不錯的定位誤差情況,而基本RSSI模型算法在錨節(jié)點數(shù)量達(dá)到30個之后,其定位誤差才趨于穩(wěn)定。這說明本文算法不需要過多的錨節(jié)點就能實現(xiàn)大概在2 m左右的定位誤差,節(jié)省了成本,降低了定位能耗,有效地提高了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

  3.2與其他RSSI模型算法的比較

  將本文算法與文獻(xiàn)[8]、文獻(xiàn)[9]算法從不同通信半徑和錨節(jié)點密度兩個方面進行比較。

  3.2.1不同通信半徑下的定位誤差對比

  設(shè)置不同的節(jié)點通信半徑,將本文算法與文獻(xiàn)[8]算法、文獻(xiàn)[9]算法進行定位誤差比較,效果如圖5所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)節(jié)點通信半徑逐漸增大時,錨節(jié)點信號強度不斷增加,測量距離更加準(zhǔn)確。本文算法由于改進了RSSI處理方法并增加了權(quán)值因子,因此使得傳感器節(jié)點定位誤差慢慢減少,定位精度逐步提高。

  3.2.2不同錨節(jié)點密度下的定位誤差比較

  錨節(jié)點的數(shù)量不同關(guān)系到無線傳感網(wǎng)中節(jié)點定位成本的不同。圖6展示了本文算法和文獻(xiàn)[8]、文獻(xiàn)[9]算法在錨節(jié)點密度不同時的定位誤差變化情況。從圖中發(fā)現(xiàn),錨節(jié)點的密度不斷增加時,三種定位算法的誤差都在逐步減小,從整個定位過程來看,本文算法相比于其他兩

Image 004.jpg

  種算法定位誤差最低,這說明本文算法具有改進效果,從另一個側(cè)面降低了整個無線傳感網(wǎng)絡(luò)的成本。

Image 005.jpg

4結(jié)束語

  無線傳感中的節(jié)點定位一直都是研究的重點,本文基于RSSI模型定位算法,采用了改進的加權(quán)定位,使得算法的定位效果有了明顯的提高。仿真實驗說明本文算法對降低節(jié)點的定位誤差具有一定的效果。

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