基于RSSI無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位校正模型

張揚(yáng)勇

【摘要】無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自身定位至關(guān)重要，在軍事和民用領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用前景。本文提出一種基于RSSI無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位校正模型，該模型主要是針對(duì)傳統(tǒng)的加權(quán)質(zhì)心定位算法進(jìn)行了改進(jìn)，引入了新的加權(quán)因子，并在理論分析下，提出了優(yōu)選信標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)定位計(jì)算的規(guī)則，以此進(jìn)一步提高節(jié)點(diǎn)定位精度。仿真結(jié)果表明：本校正模型算法比傳統(tǒng)的RSSI定位算法擁有更好的定位性能。

【關(guān)鍵詞】無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);加權(quán)質(zhì)心定位算法;RSSI;信標(biāo)節(jié)點(diǎn)

Abstract：Self-locating of Wireless sensor node，which has wide application prospects in military and residential，is of vital importance.This paper proposed a correction model which based on RSSI wireless sensor network node locating.This model has been improved based on traditional weighted centroid localization algorithm.It introduced new weighted factors，and proposed the rule of optimizing beacon node to calculate node locating under theoretical analysis.This method of calculation can further improve the precision for node localization.Simulation results show that the algorithm of this correction model is better than traditional RSSI localization algorithm in localization.

Keywords：Wireless sensor network（WSN）;weighted centroid localization algorithm;RSSI;beacon node

引言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSN）[1]是將大量低成本、低功耗的微型無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)布置到感興趣的區(qū)域，傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)自組織快速形成一種分布式網(wǎng)絡(luò)，對(duì)某些數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量，并將數(shù)據(jù)以無(wú)線的方式發(fā)回給用戶，其在軍事和民用領(lǐng)域都具有廣闊的應(yīng)用前景[2]。實(shí)時(shí)地確定事件發(fā)生的位置或獲取消息的節(jié)點(diǎn)位置是傳感器網(wǎng)絡(luò)最基本的功能之一，也是提供監(jiān)測(cè)事件位置信息的前提，所以定位技術(shù)對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的有效性起著關(guān)鍵的作用[3]，因而傳感器節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)成為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多數(shù)應(yīng)用中的關(guān)鍵支撐技術(shù)之一[4-5]。

首先，根據(jù)測(cè)距與否我們可以將定位算法分為基于測(cè)距算法和不基于測(cè)距算法。基于測(cè)量距離算法通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離或其它位置信息，使用相關(guān)的計(jì)算方法如三邊測(cè)量法、三角測(cè)量法或最大似然估計(jì)定位法等估算節(jié)點(diǎn)位置。常用的測(cè)距技術(shù)有接收信號(hào)強(qiáng)度指示法（RSSI），到達(dá)時(shí)間測(cè)距法（TOA），到達(dá)時(shí)間差測(cè)距法（TDOA）和到達(dá)角度測(cè)距法（AOA）;不基于測(cè)距定位算法則理論上不需要節(jié)點(diǎn)自身配置標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)距硬件，不需對(duì)距離測(cè)量，相關(guān)算法是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連通性確定信息，然后利用一些優(yōu)化方法來(lái)得到距離信息，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)定位。

在以上的定位算法對(duì)比中，本文選取了接收信號(hào)強(qiáng)度指示法（RSSI），RSSI算法硬件結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，成本比較低，并且很多無(wú)線通信模塊都可以直接讀取RSSI值，相對(duì)其它的定位算法，基于RSSI定位算法適用范圍更加廣泛。本文通過(guò)對(duì)加權(quán)質(zhì)心定位算法的研究，提出了一種更合理的權(quán)值選取方案，建立定位精度更高的校正模型。

1.算法模型

1.1 無(wú)線電傳播路徑損耗模型分析

無(wú)線電信號(hào)在介質(zhì)中傳播時(shí)，必然會(huì)在傳播過(guò)程中出現(xiàn)一定程度的損耗，這些損耗在很大程度上對(duì)基于RSSI算法的定位精度產(chǎn)生影響，所以對(duì)于選取合適的損耗模型顯得非常重要。通過(guò)對(duì)這些損耗的分析，大致存在以下幾種損耗模型：自由空間傳播模型（free space propagation model）、對(duì)數(shù)一常態(tài)分布模型（log-distance path loss medel）、對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型（log-distance distribution）、哈它模型（hata model）等。

自由空間傳播模型如下：

LOSS=32.44+10*k*log10（d）+10*k*log10（f）

（1）

式中：d為距信源的距離;f為頻率;k為路徑衰減因子。

對(duì)數(shù)-常態(tài)分布模型如下：

P（d1）=P（d2）—10nlg（d1/d2）-X ? ? ? （2）

式中：P（d1）是信號(hào)傳輸距離為d1的路徑損耗，P（d2）是信號(hào)傳輸距離為d2的路徑損耗，通常取d2=lm，該項(xiàng)可以通過(guò)式（1）來(lái)計(jì)算，即P（d2）。X滿足均值為0，方差為u（通常取4～10）的高斯隨機(jī)分布。

當(dāng)然，在實(shí)際的應(yīng)用環(huán)境中，由于一些外界因素如多徑、繞射、障礙物等，無(wú)線電信號(hào)在傳播過(guò)程的路徑損耗跟理論值還是有差異，這是不可避免的。

傳感器節(jié)點(diǎn)接收到的RSSI值滿足下式：

RSSI=天線增益+P發(fā)射-P損耗 ? ? ? ? ? ? ? （3）

通過(guò)以上各式就可以得出相關(guān)距離，從而實(shí)現(xiàn)定位算法。

1.2 信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的優(yōu)選

對(duì)于對(duì)數(shù)—常態(tài)分布模型，可以引用文獻(xiàn)[6]如圖1所示的基于RSSI的曲線圖，通過(guò)對(duì)圖1的分析，不難看出定位節(jié)點(diǎn)到信號(hào)源的距離越近，RSSI值的由于偏差所產(chǎn)生的絕對(duì)距離誤差就越小，反之亦然。鑒于以上分析，本文將通過(guò)優(yōu)選信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的方法來(lái)提高未知節(jié)點(diǎn)的精度，優(yōu)選信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的原則如下：當(dāng)任意一個(gè)未知節(jié)點(diǎn)收到多個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信號(hào)時(shí)，選取RSSI值大的前幾個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行相關(guān)的定位計(jì)算。與此同時(shí)，在保證參與相關(guān)定位計(jì)算的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量大于3個(gè)的前提下，通過(guò)相應(yīng)的環(huán)境情況定一個(gè)閥值，將距離大于閥值的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)去除，這樣可以進(jìn)一步減小定位誤差。

圖1 對(duì)數(shù)—常態(tài)分布模型繪制的RSSI曲線圖

1.3 傳統(tǒng)質(zhì)心定位模型

最早的質(zhì)心算法[7]是由南加州大學(xué)的Bulusu等人提出，在未知節(jié)點(diǎn)收到鄰居信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的相關(guān)位置信息后，選取這些鄰居信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的質(zhì)心作為該節(jié)點(diǎn)的估計(jì)位置。傳統(tǒng)的質(zhì)心算法是不需要相關(guān)距離信息的非常簡(jiǎn)單的定位算法，基本原理圖如圖2所示。

圖2 質(zhì)心定位算法示意圖

在傳統(tǒng)的質(zhì)心算法中，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)首先是周期性地向鄰近的鄰居節(jié)點(diǎn)廣播信標(biāo)分組信息，包含信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的相關(guān)位置信息。當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)接收到來(lái)自不同信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信標(biāo)分組信息數(shù)量超過(guò)一定閥值或一定時(shí)限后，就確定現(xiàn)在自身所在位置為這些信標(biāo)節(jié)點(diǎn)所組成的多邊形的質(zhì)心，如式（4）所示：

（4）

在基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示法（RSSI）的定位算法中，一般包括有普通的質(zhì)心定位算法，加權(quán)質(zhì)心定位算法等模型。其中，普通的質(zhì)心定位算法雖然最簡(jiǎn)單，但是定位精度較低，使用比較少。而加權(quán)質(zhì)心定位算法稍顯復(fù)雜，權(quán)值選取的不同導(dǎo)致其有著不同的形式，當(dāng)然權(quán)值的選取一般都有助于定位精度的提高，盡管如此，其定位算法仍然存在一些缺點(diǎn)。

對(duì)于權(quán)值的選取，本文采取以下方法：首先，當(dāng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)收到未知節(jié)點(diǎn)的傳輸信號(hào)時(shí)，將接收的RSSI值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的距離信息，然后分別以接收傳輸信號(hào)的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)為圓心，以RSSI轉(zhuǎn)換距離為半徑畫(huà)圓。由此估測(cè)，未知節(jié)點(diǎn)應(yīng)該就位于所有圓的交集部分內(nèi)，接著以質(zhì)心定位算法為基礎(chǔ)，對(duì)圓與圓之間的交點(diǎn)組成的多邊形進(jìn)行研究，為體現(xiàn)出頂點(diǎn)的不同，可以給每一個(gè)坐標(biāo)增加權(quán)值。當(dāng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)的距離越遠(yuǎn)時(shí)，對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)整體的影響就會(huì)越小，反之亦然，而每個(gè)頂點(diǎn)最少得由兩個(gè)距離確定。如圖3所示，假設(shè)圓O2和O3相交，與該頂點(diǎn)相關(guān)的兩個(gè)距離分別為dA和dB，則權(quán)值選擇為。算法如下：

（5）

圖3 加權(quán)質(zhì)心定位算法原理圖

由式（5）分析可知，與未知節(jié)點(diǎn)相隔越近的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，對(duì)定位算法的影響就會(huì)越大，這也是權(quán)值因子的作用所在，所以，這個(gè)權(quán)

值因子能達(dá)到提高定位精度的效果，是有效可取的。

2.改進(jìn)的算法校正模型

根據(jù)上一小節(jié)所講到的傳統(tǒng)質(zhì)心定位模型的基本原理可知，加權(quán)權(quán)值選取的好壞與整個(gè)算法定位的精度有著緊密的聯(lián)系。對(duì)于加權(quán)質(zhì)心定位算法中權(quán)值的選擇，不同的文獻(xiàn)資料采用不同的方式。在本文中，選用了文獻(xiàn)[8]中的算法：用距離的倒數(shù)之和代替?zhèn)鹘y(tǒng)加權(quán)質(zhì)心算法中距離和的倒數(shù)的算法。

對(duì)權(quán)值的修正如下：

通過(guò)分析權(quán)值修正以后的定位算法可知，dA（假如dB>dA）就能在權(quán)值中起到主要作用，避免了像dB這樣的次要數(shù)據(jù)起主要作用，所以，跟之前的傳統(tǒng)加權(quán)質(zhì)心定位算法相比有了很大的提高。這種權(quán)值修正方法體現(xiàn)了RSSI值較大的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)對(duì)于定位算法的影響更大，能夠讓RSSI值較大的一些信標(biāo)節(jié)點(diǎn)充分運(yùn)用到定位算法中去。

整個(gè)算法改進(jìn)如下：

由上式分析可知，改進(jìn)后的算法優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）在質(zhì)心定位算法中充分利用了測(cè)量數(shù)據(jù)的信息，增加了RSSI接收信息量;

（2）在權(quán)值的選取中對(duì)于接收信息的權(quán)重的安排更加合理;

（3）整個(gè)算法的定位精度得到了很大的提高。

3.算法過(guò)程

基于改進(jìn)的算法模型，過(guò)程如下：

（1）信標(biāo)節(jié)點(diǎn)周期性地發(fā)送自身信息：節(jié)點(diǎn)ID、自身位置信息;

（2）未知節(jié)點(diǎn)在收到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)送的相關(guān)信息后，記錄對(duì)應(yīng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的RSSI值，多個(gè)接收后求其平均值，作為接收值記錄下來(lái);

（3）未知節(jié)點(diǎn)接收信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信息采用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的優(yōu)選原則，達(dá)到原則上的一定數(shù)量后，結(jié)束信息接收。接著對(duì)接收到的RSSI值進(jìn)行由大到小的排序，并建立以下三個(gè)集合：

信標(biāo)節(jié)點(diǎn)集合：

Beacon={a1，a2 ，，…，am}

信標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置集合：

Position={（X1，Y1），（X2，Y2），，（Xk，Yk）}

未知節(jié)點(diǎn)到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離集合：

Distance={d1，d2，…dk），其中dl

（4）在建立的集合中選取離未知節(jié)點(diǎn)距離最近的前4個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位;

（5）通過(guò)改進(jìn)算法對(duì)選取的四組進(jìn)行計(jì)算，得到四個(gè)定位點(diǎn)坐標(biāo)，組成一個(gè)多邊形;

（6）最后取4個(gè)估計(jì)點(diǎn)組成的多邊形的質(zhì)心作為未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)（x，y）。

4.仿真結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文提出的節(jié)點(diǎn)定位校正模型，采用Matlab來(lái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真環(huán)境如下：在一個(gè)自由空間環(huán)境中展開(kāi)，位于一個(gè)50*50的區(qū)域范圍內(nèi)，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布于此區(qū)域內(nèi)。仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境中都加入了均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的高斯分布的隨機(jī)噪聲，來(lái)代替實(shí)際環(huán)境中的反射、多徑、物體移動(dòng)、氣候等帶來(lái)的影響。在仿真前設(shè)定衰減因子K取4，然后采用第1節(jié)提到的兩個(gè)算法模型，即自由空間傳播模型和對(duì)數(shù)一常態(tài)分布模型，按照上述的算法過(guò)程及相應(yīng)的步驟進(jìn)行仿真定位.定位算法仿真次數(shù)設(shè)定為100次，最后求平均值，從而得到定位誤差。仿真結(jié)果如圖4所示。

圖4 改進(jìn)前后定位誤差的比較

如圖4所示，加權(quán)質(zhì)心定位算法相對(duì)于傳統(tǒng)的質(zhì)心定位算法，定位精度上有所提高，而改進(jìn)后的加權(quán)質(zhì)心定位算法與改進(jìn)前相比，定位精度又一次得到了提高。所以改進(jìn)后的定位校正模型是有效的，定位誤差明顯減小，而定位精度有了明顯的提高。從改進(jìn)前后的比較也不難看出，權(quán)值的選取對(duì)于整個(gè)定位算法很重要，同時(shí)，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的增多也提高了精度，減小了定位誤差。由此可見(jiàn)，新的校正模型很好地提高了定位精度。

5.結(jié)論

本文提出的基于RSSI無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位校正模型，首先采取優(yōu)選信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的方法提高未知節(jié)點(diǎn)的精度，然后采用距離倒數(shù)和作為權(quán)重，充分的利用了RSSI數(shù)據(jù)信息，避免了加權(quán)質(zhì)心算法中的數(shù)據(jù)淹沒(méi)現(xiàn)象，使數(shù)據(jù)信息得到了最大程度的利用，避免了信息的丟失。當(dāng)設(shè)定的環(huán)境相同時(shí)，相對(duì)傳統(tǒng)的一些質(zhì)心定位算法，通過(guò)仿真得到的定位誤差明顯減小了，定位精度得到了很大的提高。

參考文獻(xiàn)

[1]李曉維.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[M].北京：北京理工大學(xué)出版社，2007.

[2]A kyildiz I F，Su w，Sankarasubramaniam Y，et a1.Wireless Sensor Network：A Survey[J].Computer Networks，2002，38（4）：393-422.

[3]孫利民，李建中，陳渝，等.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005.

[4]Kims，Koig，YoonJ，et a1.Multiple-Objective Metric for Plating Multiple Base Stations in Wireless Sensor Networks[A].Proc of ?the ?2rd International Symposium ?on ?Wireless Pervasive Computing [C]//Piscataway，USA，2007.627-631.

[5]李建中，高宏.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2008，45（1）：l-15.

[6]陳維克，李文鋒，首珩，袁兵.基于RSSI的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)加權(quán)質(zhì)心定位算法[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2006（04）.

[7]方震，趙湛，郭鵬，張衛(wèi)國(guó).基于RSSI～J]距分析[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2007，20（11）：2526-2530.

[8]劉運(yùn)杰，金明錄，崔承毅.基于RSSI的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)修正加權(quán)質(zhì)心定位算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2010（05）.