裝備移動物聯網儀表的區域通信信息自動化實時定位

卞麗情，沈 蘭，王 威

（廣州應用科技學院，廣州 511370）

0 引言

區域通信信息定位技術可以應用于航空航天、環境保護、家庭監測等眾多領域，通過物聯網的信息聯通設備，在遠處將檢測對象的具體信息傳遞到匯聚節點中，并以數據為中心獲得信息，是一種具備廣泛的應用價值與應用前景的技術。在現有的區域通信信息自動化定位技術中，大多使用圖形劃分區域定位等技術，對移動物聯網中的區域信息節點位置坐標做出模糊的定位。然后通過神經網絡算法或者壓縮感知技術，實現節點坐標的定位精度的提高，以及網絡損耗的降低。但是這樣的方法一方面難以保證在物聯網區域傳遞的通信信息的完整性，另一方面在計算節點運動過程中的坐標時準確性較差，因此難以保證通信信息的實時定位精度。基于此，本文通過裝備移動物聯網儀表，對區域通信信息自動化實時定位技術作出了優化。

1 裝備移動物聯網儀表的區域通信信息自動化實時定位設計

1.1 重構移動物聯網區域通信信號

在區域通信的信息定位技術中，對信號的處理是十分重要的步驟。這個過程主要分為五個步驟，分別是采集原始信號、將信號轉換為壓縮包的形式、在物聯網內傳輸原始信號、信號的解壓處理以及信號恢復重構。在理想狀態下，想要采集到完整的原始信號[1]。需要通過高維稀疏信號作為不完備的測量值，然后將長度為X的測量值盡量減少，直至原始信號被全部提取采集。設原始信號的基向量為ψx，且x=1,2,3…,X。且在傅里葉基變化中，將每個元素作為非零值的元素，可以通過衰減趨勢分別計算稀疏變換的支撐系數，此時的系數向量計算公式為：

矩陣中，Yd表示一個4×4格式的線性方程組；矩陣中的每一個非零值均為一個原始信號。此外還需要建立投影矩陣Xd：

根據原始信號矩陣Yd與投影矩陣Xd可以得到壓縮后的信號Hf：

信號在傳輸的過程中，可以通過式(5)保證確定解的存在。

式中，hp表示經過壓縮處理后的原始信號在傳輸前后的標準差；δt表示信號等距輸送的參量；xd表示信號恢復的行列相關度。在解壓信號的過程中，兩個不同的信號不能被映射在同一個矩陣中，否則很容易造成信號的等距交換[3]。在函數中，向量的所有非零元素均具備稀疏的特性，通過最小化的信號求解，并利用等價線性規劃的方式，可以得到式：

式中，fs表示信號的重構替代參數；dc表示在信號重構過程中所需要面對的凸優化問題參數。根據實際測量值，計算環境噪聲對信號重構的影響，并假定噪聲強度大于0，此時的噪聲情況可以表示為：

式中，ds表示噪聲的序列范數；Sd表示高斯白噪聲的信號強度；γf表示經過高精度信號重構的信號復雜度系數。通過設置權值的方法減小噪聲對信號重構的影響，并計算數據冗余條件下的信號改善方法。通過以上內容，即可重構移動物聯網感知信號，并使得信號可以盡量減少傳輸過程中的信息損耗。

1.2 計算信息節點實時更新坐標

得到經過壓縮處理后，信息損耗量較小的通信信號后，需要實時計算信息節點的更新坐標，以固定錨節點的計算能力。假設信息節點之間的覆蓋半徑為Ri，其中兩個相鄰的信息節點分別為di和dj，且節點的位置分別表示為di(ap,dp,cp)和dj(at,dt,ct)，則可以計算二者之間的距離：

式中，D(di,dj)表示兩個相鄰節點di和dj之間的距離；ap,bp,cp分別表示節點di在x軸、y軸、z軸方向的位置坐標；at,bt,ct分別表示節點dj在三個方向的位置坐標。以此計算錨節點之間的最優鄰居向量，并覆蓋視野盲區，使得節點可以選擇最合適的距離進行未知節點的定位。因此可以通過模糊信息節點視野的方式，建立移動物聯網的模糊觀測信息，此時兩個傳感器節點的幾何定位方法如圖1所示。

圖1 傳感器節點定位信息節點

如圖1所示，通過四個傳感器節點，建立一個信息采集的平面，假設信息節點的位置在M2，則需要依據傳感器節點延伸出一個模糊的俯仰角，計算節點高度，作為交叉目標定位的錨節點，并根據相應的高度計算最終目標點[4]。在三維空間坐標中，模糊節點與目標節點之間的坐標為：

式中，μi和μj分別表示∠p4p1m1以及∠m2p1m1；βa表示∠p3m1p2，βb為∠p1m1p2，βc為∠p1m1p4。通過式(10)可以計算模糊節點與目標節點之間的距離：

式中，dk表示模糊節點與目標節點之間的距離，及圖1中的虛線部分M1M2。最后通過更新錨節點的移動變量，計算信息節點的更新距離。此時需要獲取錨節點的速度與方向。

式中，vh表示錨節點運動的速度；通過dh可以得知節點運動的方向；δd表示信息節點在要求范圍內的隨機參數；αf表示節點的平均信息長度。通過式(12)，實時更新錨節點的位置坐標，此時的式為：

式中，(ak,bk,ck)表示前一刻的信息節點坐標，(ak+1,bk+1,ck+1)則表示經過移動后的信息定位坐標。據此可以得到信息節點的實時更新坐標。

1.3 設計區域通信信息實時定位算法

通過上文中信息節點的實時定位方法，獲得區域通信信息實時定位算法，首先需要在節點的位置采集相應的數據，同時假定定向通信信號的增益比，在對應的傳感器節點中設置特定的角度，并將該節點作用于平面坐標中。

在圖2中，通過重構信號的方式，建立信號的目標集合，當信號的總值大于錨節點的內角網絡時，可以將向量的內角和從大到小依次排序。若信號總值大于節點內角和，則可以以此計算節點的實時坐標，若總值小于內角和，則需要重新構建通信信號，降低信號中的噪聲影響。在最大差值重置為0的過程中，需要判定錨節點的可靠性，并依次過濾篩選。當錨節點中的初始節點路徑損耗指數小于誤差閾值時，需要重新設置信號差值，但是當路徑損耗指數大于誤差閾值時，則可以繼續提取信號的節點坐標[5]。當判定其中某個節點為無效節點時，可以依據網絡錨節點的坐標，實時更新定位算法。定義修正因子(α,β,γ)，其中修正因子的求解公式為：

圖2 通信信息實時定位算法

式中，a和ai分別表示通信節點移動前與移動后的節點坐標，通過修正因子計算無效節點的更新位置。此時算法已經實現了定位區域的虛擬分層，并按照節點之間的距離提高了定位精度，同時也極大地降低了計算的復雜度。

2 應用測試

2.1 仿真環境設置及信息定位誤差計算

在本實驗中，對裝備移動物聯網儀表的區域通信信息自動化實時定位進行仿真，在不同的參數下驗證該定位算法的性能。隨機設置一個長度單位為n×n的信息網絡，其中傳感器的節點數量為M個。將信息網絡劃分為如圖3所示的網格，并在其中添加傳感器節點與待定位的目標。

圖3 區域通信信息網絡

在圖3中，每一個網格至多有一個傳感器節點。當節點的感知半徑為Rd時，節點想要感知到目標，需要將節點放置到距傳感器不足Rd距離處，這樣才能感知到節點的存在。想要證明文中設計的信息定位技術的有效性與可靠性，需要在數據中添加一部分高斯白噪音，計算噪聲與節點之間的測量值，并繪制矩陣。在實驗中，想要衡量信息定位的有效性，需要計算目標定位的精準度，即信息定位的誤差，其公式可以表示為：

式中，dr表示信息定位誤差，當dr越高時，算法的定位精度越低；Kn表示目標節點的數量；fi和gi分別表示目標點在x軸與y軸中的實際位置；f'i和g'i分別表示經過算法定位的目標點在x軸方向的位置；Rd表示傳感器節點所能夠感知到的信息節點的半徑。

2.2 不同參數對定位效果的影響

在算法中，傳感器的感知半徑Rd、信息節點的數量Kn、傳感器自身的數量Kf均會對區域通信信息自動化定位的精度造成影響，因此分別對其進行測試，以尋找最優的參數項。如圖3所示，設傳感器節點的數量為10，信息網絡的網格數量為10×10，信息節點的數量為20，將感知半徑作為變量，測試傳感器感知半徑對定位效果的影響，得到的數據結果如圖4所示。

圖4 傳感器感知半徑對定位效果的影響

在圖4中，分別測試不同噪聲環境下，傳感器半徑不同導致的信息定位誤差變化。當傳感器的感知半徑為0.1單位長度時，四種條件下的信息定位誤差均為最大值，即定位精度較差。此后，隨著傳感器的感知半徑的增加，信息定位誤差呈現出先減小后增加的趨勢，在環境噪聲為15、25、30，且傳感器感知半徑達到0.6時，信息定位誤差為最小值；環境噪聲為20時，傳感器感知半徑為0.7時，信息定位誤差達到最小值。設置信息節點的數量分別為20～65，測試不同環境噪聲影響下信息定位誤差的變化趨勢，得到圖5。

圖5 信息節點數量對定位效果的影響

如圖5所示，在不同的噪聲環境中，信息定位誤差均隨著信息節點數量的增加逐漸增加，呈現出“S”型的特征。在此情況下，信息節點數量為20～30時，信息定位誤差達到最小值0.11。設置傳感器的數量為5～50，測試傳感器數量的不同對信息定位效果的影響，并得到圖6。

圖6 傳感器數量對定位效果的影響

在圖6中，隨著傳感器節點數量的增加，信息定位誤差急速降低。當環境噪聲為25和30dB時，信息定位誤差首先達到最小值0.09，此時傳感器節點的數量為30。當環境噪聲為15和20dB時，信息定位誤差達到最小值，此時的傳感器節點數量為35。

2.3 算法性能測試

分別測試基于Voronoi圖的定位技術、基于優化神經網絡算法的定位方法、基于多維測量信息壓縮感知的定位技術，以及文中提出的通信信息自動化定位技術，通過實驗結果判斷文中設計方法的優越性。基于以上最優參數的求解，設置傳感器感知半徑為0.6，信息節點的數量為30，傳感器數量為40。得到不同算法性能對比結果如圖7所示。

圖7 不同算法性能對比

在圖7中，四種算法在不同背景噪聲下的信息定位誤差均不相同。當背景噪聲不斷增加時，信息定位誤差也在不斷增加，由此可見背景噪聲越小，區域通信信息的自動化實時定位精度越高。且對比其他三種技術，文中方法的信息定位誤差最小為0.07，最大為0.11，在圖中可以明確得知，該方法的信息定位誤差遠小于其他三種方法。因此，文中裝備移動物聯網儀表的區域通信信息自動化實時定位技術具備較好的定位準確性，其精度指標實現了優化。

3 結語

本文基于裝備移動物聯網儀表對區域通信信息自動化實時定位技術進行了設計，通過重構移動物聯網區域通信信號，計算信息節點實時更新坐標，最終得到了區域通信信息實時定位算法，通過該算法可以明確得到精度更高的定位技術。在該技術下，物聯網網絡可以得到更廣泛的傳播，對物聯網以及信息節點環境也作出了相應的測試，能夠在相對較為復雜的環境下得到精度更高的定位結果，解決了信息節點移動過程中難以定位的問題。