沈艷霞,薛小松
(江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院電氣自動化研究所,江蘇無錫214122)
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)定位技術(shù)是傳感器網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵技術(shù),已經(jīng)成為目前WSNs研究的一大熱點[1]。目前,常用的定位算法主要分為兩大類:基于信標(biāo)節(jié)點和非基于信標(biāo)節(jié)點的WSNs節(jié)點定位算法。信標(biāo)節(jié)點就是可以預(yù)先獲取自身位置的節(jié)點,通常采用在節(jié)點上安裝GPS系統(tǒng)或事先人工布置的方法。非基于信標(biāo)節(jié)點的節(jié)點定位算法只得到WSNs節(jié)點的相對位置,WSNs的應(yīng)用受到很大的限制;基于信標(biāo)節(jié)點的定位算法用信標(biāo)節(jié)點定位剩余節(jié)點。信標(biāo)節(jié)點包括固定和移動2種,固定信標(biāo)節(jié)點定位方法常采用測量距離、相對角度、傳播時間差及傳播時間等進(jìn)行節(jié)點定位[2],參與定位的固定信標(biāo)節(jié)點越多,定位精度越高。定位工作完成后,信標(biāo)節(jié)點將轉(zhuǎn)成普通的傳感器節(jié)點使用。由于信標(biāo)節(jié)點成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于普通節(jié)點,因此,信標(biāo)節(jié)點越多,布設(shè)整個網(wǎng)絡(luò)的成本越高,過多的信標(biāo)節(jié)點將會造成較大的浪費。為了降低使用成本,利用移動信標(biāo)節(jié)點輔助其他節(jié)點定位是一種比較實用的方法[3~5],信標(biāo)節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)按規(guī)劃的路徑移動,通過最優(yōu)的路徑規(guī)劃,完成對未知節(jié)點的覆蓋。信標(biāo)節(jié)點路徑規(guī)劃又分為靜態(tài)路徑規(guī)劃和動態(tài)路徑規(guī)劃2種。靜態(tài)路徑規(guī)劃不考慮節(jié)點的分布情況,只是按照預(yù)先規(guī)劃好的路徑進(jìn)行移動,當(dāng)未知節(jié)點靠近路徑時定位精度高,反之,定位精度低,甚至無法定位。文獻(xiàn)[6]中提出的S型路徑規(guī)劃方法,文獻(xiàn)[7]中移動節(jié)點以2次垂直軌跡進(jìn)入未知節(jié)點通信區(qū)域等都屬于靜態(tài)路徑規(guī)劃。文獻(xiàn)[8~10]提出的方法屬于動態(tài)路徑規(guī)劃,文獻(xiàn)[8]使用高斯—馬爾可夫移動模型(GMM),通過參數(shù)控制節(jié)點運動速度和方向的變化幅度,但是移動軌跡會在某些區(qū)域重復(fù)出現(xiàn),造成通信浪費。文獻(xiàn)[9]使用源于布朗運動的隨機移動模型,節(jié)點前后時間內(nèi)運行方向變化很大,容易出現(xiàn)急轉(zhuǎn)彎現(xiàn)象,文獻(xiàn)[10]中禁忌搜索路徑規(guī)劃,使用記憶存儲來指導(dǎo)搜索的過程。
本文在GMM規(guī)劃移動路徑的基礎(chǔ)上,提出了對移動路徑的優(yōu)化策略,使得信標(biāo)節(jié)點更均勻地在待測區(qū)域移動,快速完成對整個監(jiān)測區(qū)域內(nèi)所有未知節(jié)點的覆蓋。
本文考慮將信標(biāo)節(jié)點裝備在無人駕駛的遙控汽車或者機器人上,從而使信標(biāo)節(jié)點具有移動功能。信標(biāo)節(jié)點移動過程中,以一定的通信半徑向四周廣播自身位置信息,其通信范圍內(nèi)的未知節(jié)點接收到信標(biāo)節(jié)點發(fā)送的信息,則能完成對未知節(jié)點的覆蓋,其示意圖如圖1所示(50 m×50 m區(qū)域)。
圖1 節(jié)點覆蓋示意圖Fig 1 Diagram of node coverage
文獻(xiàn)[8]提出的GMM定義如下
式中 vk,dk分別為移動過程中第k個時間間隔t開始時的速度和方向,dk以正北方向為90°作參考。vmean,dmean分別為初始速度和初始運動方向,是常量。γv,γd為滿足高斯分布的隨機變量,α為信標(biāo)節(jié)點的隨機度調(diào)節(jié)參數(shù)。移動開始時,賦予信標(biāo)節(jié)點初始方向和初始速度,固定時間間隔后,移動信標(biāo)節(jié)點更新當(dāng)前速度和方向。信標(biāo)節(jié)點在第k個時間間隔開始時的位置定義如下
其中,(xk,yk)為信標(biāo)節(jié)點運動到第k個時間間隔開始時的坐標(biāo)。從文獻(xiàn)[8]中仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn),移動軌跡會在某些區(qū)域重復(fù)出現(xiàn),造成通信浪費,降低信標(biāo)節(jié)點的使用效率。
為了使信標(biāo)節(jié)點能均勻分布在整個監(jiān)測區(qū)域,對移動路徑進(jìn)行如下優(yōu)化,流程如圖2。
圖2 路徑優(yōu)化流程Fig 2 Process of path optimization
仿真待測區(qū)域為100 m×100 m的正方形區(qū)域。隨機部署100個未知傳感器節(jié)點,移動信標(biāo)節(jié)點初始位置(50,46m),設(shè)置信標(biāo)節(jié)點通信半徑10 m,優(yōu)化距離3 m(信標(biāo)節(jié)點之間距離不小于3 m),信標(biāo)節(jié)點每移動2 s便停止1 s用來廣播信息。GMM參數(shù):初速度 vmean=2 m/s,初始方向dmean=90°,隨機度調(diào)度因子 α =0.6,噪聲參數(shù) γv,γd均服從高斯隨機分布。
設(shè)定信標(biāo)節(jié)點移動500次進(jìn)行仿真,如圖3為優(yōu)化前后100 m×100 m區(qū)域內(nèi)信標(biāo)節(jié)點移動軌跡與位置分布圖,對比優(yōu)化前后可以看出:優(yōu)化后信標(biāo)節(jié)點分布均勻,更好地覆蓋整個監(jiān)測區(qū)域。圖4監(jiān)測區(qū)域內(nèi)隨機布撒了100個未知節(jié)點,可以看出:應(yīng)用優(yōu)化后的移動方法所有傳感器節(jié)點周圍都有信標(biāo)節(jié)點對其進(jìn)行覆蓋,不再存在盲點。
圖3 優(yōu)化前后信標(biāo)節(jié)點軌跡和位置分布圖Fig 3 Trajectory and position distribution diagram of beacon nodes before and after optimization
圖4 信標(biāo)節(jié)點對未知節(jié)點覆蓋圖Fig 4 Diagram of unknown nodes covered by beacon nodes
1)虛擬信標(biāo)節(jié)點數(shù)量對覆蓋率的影響
保持其他參數(shù)不變,改變移動時間得到不同數(shù)量的虛擬信標(biāo)節(jié)點。圖5顯示,優(yōu)化前100個信標(biāo)節(jié)點覆蓋率在60%左右,優(yōu)化后覆蓋率提高了10%,當(dāng)信標(biāo)節(jié)點移動500次(500個虛擬信標(biāo)節(jié)點)覆蓋率便能達(dá)到100%,仿真結(jié)果表明:優(yōu)化后的移動路徑能保證信標(biāo)節(jié)點快速對區(qū)域內(nèi)的所有未知節(jié)點進(jìn)行覆蓋,達(dá)到實際應(yīng)用中快速定位的要求。
2)不同優(yōu)化距離對覆蓋率的影響
增加優(yōu)化距離能使虛擬信標(biāo)節(jié)點更分散,分布更均勻。設(shè)定信標(biāo)節(jié)點移動200次,改變優(yōu)化距離進(jìn)行仿真。圖6中優(yōu)化距離為0表示未對移動路徑進(jìn)行優(yōu)化,隨著優(yōu)化距離的增加,覆蓋率得到顯著提高。
圖5 虛擬信標(biāo)節(jié)點數(shù)量對覆蓋率的影響Fig 5 Effect of number of virtual beacon nodes on coverage rate
圖6 優(yōu)化距離對覆蓋率的影響Fig 6 Effect of optimization distance on coverage rate
3)γv對覆蓋率的影響
由文獻(xiàn)[8]的仿真結(jié)果可知,覆蓋率受節(jié)點移動速度的影響,公式(1)中可以看出,移動速度由γv分布決定。改變γv平均值可以改變γv的分布,從而影響信標(biāo)節(jié)點的移動速度,以得到γv對覆蓋率的影響。對200個速度進(jìn)行仿真,圖7顯示γv均值增加,節(jié)點移動速度變快且速度變化范圍變得相對穩(wěn)定,圖8對優(yōu)化前后γv對覆蓋率的影響進(jìn)行統(tǒng)計,可知γv越大節(jié)點移動速度越快,覆蓋率越高。
圖8 γv均值對覆蓋率的影響Fig 8 Effect ofγv average value on coverage rate
由于傳統(tǒng)信標(biāo)節(jié)點成本高,本文基于移動信標(biāo)節(jié)點,在應(yīng)用GMM移動模型規(guī)劃移動信標(biāo)節(jié)點路徑的基礎(chǔ)上,提出對移動軌跡進(jìn)行優(yōu)化,以此提高信標(biāo)節(jié)點對未知節(jié)點的覆蓋率,用于輔助定位。由仿真結(jié)果可知,此方法能得到更多均勻分布在被測區(qū)域的虛擬信標(biāo)節(jié)點。通過分析不同參數(shù)對覆蓋率的影響,為實際應(yīng)用中根據(jù)不同應(yīng)用需求選取最優(yōu)參數(shù)提供有益的參考。
[1]Ikegami Tetsushi.An overview of the sensor networks[J].IEEJ Transactions on Electronics,Information and Systems,2008,128(10):1498-1503.
[2]丁 輝,李波勇,艾述亮,等.基于移動信標(biāo)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位技術(shù)綜述[J].電腦知識與技術(shù),2011,21(7):5080-5082,5086.
[3]Ssu K F,Ou C H,Jiau H C.Localization with mobile anchor points in wireless sensor networks[J].IEEE Trans on Veh Technol,2005,54(3):1187-1197.
[4]Liao W H,Lee Y C,Kedia S P.Mobile anchor assisted node localization for wireless sensor networks[J].IET Commun,2011,5(7):914-921.
[6]鮑可進(jìn),王 偉.一種單移動錨節(jié)點的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[J].計算機應(yīng)用研究,2010,27(4):1452-1454.
[7]梁 濤,陳 雄,孔慶生,等.移動節(jié)點路徑規(guī)劃和幾何限制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[J].信息與控制,2011,40(5):577-582.
[8]陳 娟,李長庚,寧新鮮,等.基于移動信標(biāo)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2009,22(1):121-125.
[9]王 兵,嚴(yán)斌宇,袁道華,等.Ad Hoc節(jié)點移動性模型特點初探[J].四川大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2005,42(1):68-72.
[10]梁甲金.基于移動錨節(jié)點的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2010.