試論無線傳感器網絡中分布式定位算法的研究與實現

楊慧

摘 要：無線傳感器網絡作為信息采集及處理技術，在實際應用過程中能夠實時采集信息，獲取檢測對象信息。傳感器應用基礎條件為節點之間協調的定位，文章對無線傳感器網絡中分布式定位算法深入了解，能夠對無線傳感器網絡中分布式定位算法發展趨勢進行了解。

關鍵詞：無線傳感器網絡；自身定位；定位；仿真

前言

伴隨著無線通信技術與微電子技術快速發展建設，多功能傳感器正在快速發展建設，傳感器逐漸向小體積及智能化方向發展，功能越加完善。但是由于傳感器節點在確定上面，存在不可控特征，大部分節點位置都通過提前在網絡內設定。無線傳感器在實際應用過程中，必須借助節點網絡地區位置信息，精確對信息來源進行了解。定位算法在應用過程中，能夠對節點網絡地區進行計算，進而對節點位置進行精確判斷。

1 分布式定位算法

正常情況下，分布式定位算法主要由三個模塊構成，分別為確定未知節點及節點距離模塊、計算節點位置模塊及精確節點位置模塊。在不同分布式定位算法模塊內，都具有多種可以選擇的算法類別。

1.1 節點距離模塊內算法

1.1.1 RSSI算法。RSSI算法是在了解節點發射功率情況下，對節點接受功率進行檢測，進而對傳播功耗進行計算，應用理論模型及信號傳播模型，將功耗轉變為節點距離。

（d）表示節點在d距離情況下，節點之間的信號強度；pT表示兩個節點之間距離為d情況下，節點之間信號損失功能。RSSI方法是基于射頻信號強度，所以在實際應用過程中經濟成本較為低廉，比較適合在無線傳感器網絡部署上面應用，因此具有良好發展前景[1]。

1.1.2 Dv-distance算法。Dv-distace算法在實際應用過程中，計算較為簡單，主要對節點之間計算之后，對錨節點之間的距離進行計算。該算法是以錨節點作為計算基礎，所發送的信號都具有針對性信息，其中包含信號身份、位置及長度。節點信息在接受完畢之后，主要是對節點發送距離檢測完畢之后，在條件允許范圍內，對消息進行傳播。與此同時，該算法另一個約束條件為，節點在接受到以前信息之后，信息錨節點長度要小于信息路徑情況下，該信息才能夠允許發送，對信息內容進行更新，最后找到不同節點之間最短儲存路徑，并且對該路徑進行儲存。Dv-distance算法雖然具有十分顯著優勢，但是計算上面還存在一定缺點。算法在對距離信息計算主要是在跳躍狀態下進行傳播，測距誤差顯著提升，計算偏差較大[2]。

1.1.3 Dv-hop算法。Dv-hop算法在實際應用過程中，能夠有效克服dv-distance算法所存在的缺陷，借助計算跳數方式獲取網絡信息，能夠有效解決累加出現誤差情況。定位算法主要可以劃分為兩個流程，也就是信息需要傳播兩次。在第一個階段內，主要通過廣播模式，對不同位置信息進行傳播，了解相近節點。節點在接一個數據包之后，需要對原有數據包進行對比，最新接受的數據包跳數要小于原有數據包跳數情況下，需要對數據包跳數信息進行更新，進而找到一種新型節點路徑。最新數據包跳數在大于原有數據包跳數情況下，新型數據包就應該丟棄，數據包也就不在進行傳播。廣播在第一階段處理之后，可以對錨節點跳數及節點距離進行了解，同時能夠對節點坐標信息進行儲存；在第二階段內，節點主要通過計算平均距離方式，對不同節點平均距離進行計算。節點在接受數據包之后，數據包內信息需要添加到節點表內，進而傳輸到相近節點上面，數據包id重復之后，自動進行丟棄。在經過第二階段處理之后，能夠對全部節點跳數距離進行了解，計算跳數平均距離。

1.2 計算節點位置模塊

在計算節點位置模塊內，主要可以借助節點機關方式對未知節點初始位置進行了解，計算節點位置模塊可選算法主要為三邊測量法。

三邊測量法屬于最為簡單定位方法，以二維平面圖形作為基礎，在對未知節點及節點距離計算上，可以通過未知節點作為圓心，以距離作為計算半徑，對未知節點進行計算，了解未知節點和節點之間的距離，借助圓角點模式，能夠對未知節點位置進行了解[3]。

1.3 定位求精模塊算法

在定位求精模塊內，主要目的是以第二階段進行更加精確計算。在良好條件之下，節點計算精確程度也無法顯著提升。主要原因是由于在前兩個階段內，尚未獲取針對性信息。研究人員之所以提出定位求精模塊，主要是對節點位置信息更新上面，對不同節點距離進行計算。在每個流程進行計算過程中，節點可以通過廣播對鄰近節點及未知節點進行計算，了解鄰近節點位置及距離，進而通過多邊形算法對未知節點位置進行計算。在大多數情況下，節點之間距離十分有限，這就需要尋到到一個新節點位置，進而提高節點位置精確性。經過多次演變之后，節點在更新收斂之后，能夠有效提高節點位置精確性，進而獲取節點最終位置[4]。

2 算法比較和改進建議

本文所分析的方法全部為分布式定位算法，具有良好拓展性能，也就是不同節點在計算過程中，和網絡規模之間并沒有任何直接性關聯。就能耗層面來說，不同計算方法在針對情境不同，部分算法在通信開銷上應用；就覆蓋率層面來說，算法覆蓋率和節點之間有著緊密關聯，通過對節點及未知節點距離進行計算，能夠有效提高節點計算覆蓋率。由此可知，節點在具有較高計算能力情況下，節點密度程度較高，主要可以選擇euclidean算法進行計算。分布式定位算法在網絡成本及兼容性上面雖然具有十分顯著優勢，但是計算難度較高，作者在初始階段通過多邊形算法替代max算法，將二次方程組轉變為一次方程組，有效解決乘法復雜計算問題，并且進行仿真處理。分布式定位算法在改進之后，分布式定位算法定位精度顯著提升，通過計算成本大約降低了80%。無線傳感器網絡要是具有較高能耗靈敏性，改進分布式定位算法具有良好發展前景[5]。

3 結束語

本文主要對無線傳感器網絡中分布式定位算法進行計算，并且對分布式定位算法進行了處理，在對不同分布式定位算法性能進行對比分析之后，提出針對性意見，最后對分布式定位算法研究方向進行了展望。

參考文獻

[1]余木琪，鄧平.一種基于CKF的無線傳感器網絡分布式定位算法[J].傳感技術學報，2015，07：1041-1045.

[2]王其華，郭戈.無線傳感器網絡中基于雙支持向量回歸的分布式定位算法[J].中南大學學報（自然科學版），2015，08：2930-2936.

[3]王巍.基于SemidefineProgramming算法的無線傳感器網絡節點定位研究[J].科技創新導報，2012，03：6-7.

[4]燕春，陳強，齊煒.可擴展、全分布式的基于連通度定位算法在無線傳感器網絡中的研究與實現[J].硅谷，2012，09：97+103.

[5]洪月華.無線傳感器網絡中分布式數據挖掘算法研究[J].計算機仿真，2012，12：167-170+179.