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[導(dǎo)讀]摘要:基于信號(hào)到達(dá)角度(AOA)的定位算法是一種常見的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位算法,算法通信開銷低,定位精度較高。由于各種原因,估測的多個(gè)節(jié)點(diǎn)位置可能存在不可靠位置,提出了一種改進(jìn)的基于信號(hào)到達(dá)角的定位方法

摘要:基于信號(hào)到達(dá)角度(AOA)的定位算法是一種常見的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位算法,算法通信開銷低,定位精度較高。由于各種原因,估測的多個(gè)節(jié)點(diǎn)位置可能存在不可靠位置,提出了一種改進(jìn)的基于信號(hào)到達(dá)角的定位方法,通過過濾誤差較大的估計(jì)位置,來提高定位的精度。仿真結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)算法很好地提高了定位精度。
關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò);節(jié)點(diǎn)定位;到達(dá)角;估計(jì)位置過濾

    近年來,隨著無線通信、集成電路、傳感器以及微電系統(tǒng)等技術(shù)的飛速發(fā)展和日益成熟,被譽(yù)為全球未來三大高科技產(chǎn)業(yè)之一的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN,Wireless Sensor Network)引起了全世界范圍的廣泛關(guān)注。隨著物聯(lián)網(wǎng)概念的提出,作為其關(guān)鍵技術(shù)的傳感器技術(shù)成為人們研究核心,隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用逐漸深入到人們生活的方方面面,其核心支撐的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)也得到不斷的改進(jìn)、推廣。
    在WSN中,傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi),其中部分節(jié)點(diǎn)能夠通過攜帶自身定位設(shè)備或人工部署的方式獲得自身的精確位置,此類節(jié)點(diǎn)被稱為錨節(jié)點(diǎn)(anchor node);其他未知節(jié)點(diǎn)(unknown node)只能根據(jù)錨節(jié)點(diǎn)位置按照某種定位機(jī)制估算出自身位置。錨節(jié)點(diǎn)所占的比例直接影響到傳感器網(wǎng)絡(luò)的造價(jià)。根據(jù)是否需要測距,節(jié)點(diǎn)定位算法分為兩類:基于測距(range-based)的定位算法和無需測距(range-free)的定位算法。Range-free算法僅僅依靠網(wǎng)絡(luò)連通性等信息就能夠?qū)崿F(xiàn)定位,其主要代表算法有質(zhì)心算法(Centroid)、DVHop (Distance Vector-Hop)、凸規(guī)劃(Convex)和APIT(Approximate Perfect Point In Tri-angulation Test)等,無需測距的定位算法對(duì)硬件的要求不高,但通常定位精度不高;基于測距的定位算法在定位過程中需要對(duì)節(jié)點(diǎn)間的角度信息或者距離等進(jìn)行測量,其典型算法有接收信號(hào)強(qiáng)度法(RSSI,Rece ived Signal Strength Indicator)、信號(hào)傳輸時(shí)間法(TOA,Time of Arrival)、信號(hào)到達(dá)角法(AOA,Arrival of Angle)等,通過測量未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的距離或角度信息,再運(yùn)用三邊測量法、三角測量法或最大似然估計(jì)法計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的位置信息。Range-based算法定位精度較高,但對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的硬件、成本有一定的要求,未來研究趨勢是低成本、高能效的角度或距離測量技術(shù)及相關(guān)的定位算法。
    基于信號(hào)到達(dá)角度的定位算法是一種典型的基于測距的定位算法,通過某些硬件設(shè)備感知發(fā)射節(jié)點(diǎn)信號(hào)的到達(dá)方向,計(jì)算接收節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)方位或角度,然后再利用三角測量法或其他方式計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的位置。本文首先介紹了典型的基于信號(hào)到達(dá)角度的節(jié)點(diǎn)定位算法,在此基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的算法,即在對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行求精校正的階段,通過選擇過濾誤差較大的估計(jì)位置,提高系統(tǒng)的定位精度,使最后的定位結(jié)果更加有效。

1 理論分析
1.1 基于信號(hào)到達(dá)角度的定位算法
    算法第一步為測量階段,即未知節(jié)點(diǎn)通過特殊設(shè)備測量得到在通信范圍內(nèi)的錨節(jié)點(diǎn)的信號(hào)到達(dá)角度信息。
    第二步利用夾角射線原則解方程,計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的估計(jì)位置,假設(shè)未知節(jié)點(diǎn)P(x,y),測量A(x1,y)、B(x2,y2)兩個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的信號(hào)到達(dá)角度信息為α、β,解方程:
   
    第3部進(jìn)行求精校正。當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)通信半徑內(nèi)有多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)時(shí),將兩個(gè)錨節(jié)點(diǎn)作為一組分成不同排列組合,其結(jié)果會(huì)有多個(gè)估計(jì)位置,將多個(gè)估計(jì)位置組成的幾何圖形的質(zhì)心作為未知節(jié)點(diǎn)的最終估計(jì)位置。
    算法的一般流程圖如圖1所示。


1.2 估計(jì)位置過濾
    當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)的通信半徑內(nèi)有多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)時(shí),對(duì)于任意不共線的兩個(gè)錨節(jié)點(diǎn)都能確定一個(gè)估計(jì)位置,由于錨節(jié)點(diǎn)的選擇問題,估計(jì)位置可能存在某些誤差較大的點(diǎn),將這些估計(jì)位置排除,會(huì)提高系統(tǒng)的定位精度。
    過濾誤差較大的估計(jì)位置的方法:假設(shè)有A(xa,ya),B(xb,yb),C(xc,yc),D(xd,yd),E(xe,ye)5個(gè)估計(jì)位置,首先計(jì)算任意兩個(gè)估計(jì)位置間的距離為Sij(如表1所示),Sij=。


    設(shè)定一個(gè)距離閾值d,且節(jié)點(diǎn)與自身的距離取為∞,當(dāng)表中存在某一行的距離值均大于d時(shí),認(rèn)為該點(diǎn)為不可靠位置,不參與計(jì)算。若A、B、C、D為可靠位置,則將4個(gè)位置構(gòu)成的幾何圖形的質(zhì)心作為未知節(jié)點(diǎn)的最終估計(jì)位置。
    基于上述思想,對(duì)原有算法最后一步進(jìn)行了求精,即求多個(gè)估計(jì)位置的平均值時(shí),排除了誤差較大的位置,對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),為了陳述上的統(tǒng)一,對(duì)于改進(jìn)后的算法稱為基于信號(hào)到達(dá)角度的改進(jìn)定位算法(Improved AOA Localization Algorithm for Wireless Sensor Net work,IAOA)。
    算法的適用條件:
    1)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署在二維平面內(nèi),傳感器節(jié)點(diǎn)都搭載有特殊硬件,可測得在通信半徑內(nèi)的鄰居錨節(jié)點(diǎn)的信號(hào)到達(dá)的角度值。
    2)只有當(dāng)估計(jì)位置個(gè)數(shù)大于等于3個(gè)時(shí),才進(jìn)行估計(jì)位置的過濾。對(duì)于只有兩個(gè)估計(jì)位置的,直接取兩個(gè)點(diǎn)的中點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)的最后估計(jì)位置。當(dāng)只有一個(gè)估計(jì)位置時(shí),該位置則為節(jié)點(diǎn)的最終估計(jì)位置。

2 仿真分析
    為檢驗(yàn)改進(jìn)算法的性能,用MATLAB仿真工具對(duì)基于信號(hào)到達(dá)角度的定位算法(AOA)和本文提出的算法(IAOA)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。
2.1 仿真環(huán)境設(shè)置
    在100 mx100 m的監(jiān)測區(qū)域內(nèi),隨機(jī)部署傳感器節(jié)點(diǎn)。傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)目為N,錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目為n,傳感器節(jié)點(diǎn)的通信半徑r,角度測量偏差△。
    定位誤差:節(jié)點(diǎn)實(shí)際位置和估計(jì)位置之間的距離。
    定位覆蓋率:能夠進(jìn)行定位的未知節(jié)點(diǎn)數(shù)與總的未知節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)之比。
    為了保證實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性,針對(duì)不同情況,本文分別進(jìn)行了多次仿真,觀察、統(tǒng)計(jì)仿真結(jié)果,對(duì)多次結(jié)果求平均作為最后的評(píng)價(jià)結(jié)果。
    取N=50,n=10,r=50,△=3°(基于射頻的到達(dá)信號(hào)的角度測量標(biāo)準(zhǔn)偏差值在3°左右),d=0.08r,未知節(jié)點(diǎn)的定位誤差如圖2所示。
    可見,IAOA的平均定位誤差較小,算法的定位精度有了一定的提升。


2.2 節(jié)點(diǎn)通信半徑對(duì)定位結(jié)果的影響
    節(jié)點(diǎn)通信半徑是直接影響算法定位效果的重要因素,節(jié)點(diǎn)的通信半徑越大,覆蓋的監(jiān)測區(qū)域越大,未知節(jié)點(diǎn)的鄰居錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目就越多,定位的覆蓋率和定位精度可能就越高,圖3分別給出了節(jié)點(diǎn)通信半徑在10~50時(shí),兩種算法的定位精度與定位覆蓋率的情況。
    從圖3(a)可以看出,隨著節(jié)點(diǎn)通信半徑的增大,兩種算法的定位誤差都在逐漸下降,當(dāng)r=30時(shí),改進(jìn)算法的定位精度明顯高于原有算法。繼續(xù)增大節(jié)點(diǎn)的通信半徑,定位精度提升的效果不是很明顯。圖3(b)表明,改進(jìn)算法的定位覆蓋率與原算法基本一致,沒有多少改進(jìn),由于必須有多個(gè)估計(jì)位置時(shí),算法才對(duì)結(jié)果進(jìn)行排除求精,所以算法僅僅是對(duì)定位精度進(jìn)行了提升,并沒有解決不能定位的盲區(qū)問題。因此,下文中將只針對(duì)定位精度對(duì)兩種算法進(jìn)行比較。
2.3 錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)定位精度的影響
    一般來說,錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)越多,未知節(jié)點(diǎn)監(jiān)測到的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,定位覆蓋率就越高,定位誤差相對(duì)較小,定位性能就越好。但是,錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量增多勢必會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的成本,兩者之間的矛盾是不可避免的,實(shí)際情況下,在能夠滿足定位需求的前提下,錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目應(yīng)盡可能的少。下面將觀察錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)算法定位精度的影響。


    由圖4可見,隨著錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加,算法的定位精度都有所提升,但是改進(jìn)算法下降較快,定位精度較高;當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)達(dá)到20時(shí),改進(jìn)算法其定位精度趨于平緩。
2.4 節(jié)點(diǎn)密度對(duì)定位精度的影響
    單位面積上部署的節(jié)點(diǎn)數(shù)量,稱為節(jié)點(diǎn)密度。對(duì)于一定的監(jiān)測區(qū)域,當(dāng)節(jié)點(diǎn)密度高時(shí),在通信半徑相同的情況下,未知節(jié)點(diǎn)更容易被更多的錨節(jié)點(diǎn)監(jiān)測到,定位精度相對(duì)較高。
    實(shí)驗(yàn)中,節(jié)點(diǎn)的通信半徑r固定不變,錨節(jié)點(diǎn)密度(錨節(jié)點(diǎn)與所有節(jié)點(diǎn)的比例)為10%,改變節(jié)點(diǎn)數(shù)量,觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果。


    圖5表明,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測區(qū)域不變時(shí),隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多,節(jié)點(diǎn)密度增大時(shí),算法的定位精度都在提高,且改進(jìn)算法依舊能有較好的定位精度,但是節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加勢必會(huì)增大節(jié)點(diǎn)間的通信量,能耗也隨之增加,因此,節(jié)點(diǎn)數(shù)目的選擇應(yīng)綜合考慮,達(dá)到所需要的定位精度即可。

3 結(jié)論
    文中提出的算法對(duì)基于信號(hào)到達(dá)角度的定位算法進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)最后的估計(jì)位置進(jìn)行了選擇濾除,仿真實(shí)驗(yàn)表明,本算法在定位精度方面與改進(jìn)前方法有較大的提高,應(yīng)用范圍也更加廣泛。但是改進(jìn)算法對(duì)錨節(jié)點(diǎn)的密度有局限性,即網(wǎng)絡(luò)內(nèi)未知節(jié)點(diǎn)的鄰居錨節(jié)點(diǎn)平均數(shù)目大于3時(shí),算法才能體現(xiàn)出其優(yōu)越性,所以改進(jìn)算法不能有效解決網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點(diǎn)密度較低時(shí),定位覆蓋率低的問題,網(wǎng)絡(luò)中不能定位的盲區(qū)問題還有待進(jìn)一步研究。

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