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基于浮標的3D水聲傳感器網絡節點定位
來源:微型機與應用2013年第22期
呂長艷,劉廣鐘
(上海海事大學 信息工程學院,上海201306)
摘要: 節點位置的確定是水下無線傳感器網絡的應用基礎。為了提高節點定位精度并延長網絡生命周期,提出一種使用海面浮標節點作為參考節點的水下傳感器網絡節點定位算法。仿真結果表明該方法提高了節點定位的精度,并在一定程度上減少了能耗。
Abstract:
Key words :

摘  要: 節點位置的確定是水下無線傳感器網絡的應用基礎。為了提高節點定位精度并延長網絡生命周期,提出一種使用海面浮標節點作為參考節點的水下傳感器網絡節點定位算法。仿真結果表明該方法提高了節點定位的精度,并在一定程度上減少了能耗。
關鍵詞: 水聲傳感器網絡3D定位;浮標節點;匯聚節點

    水下無線傳感器網絡是陸地無線傳感器網絡向水下環境應用的延伸,將為海洋能源的開發與保護、海洋軍事、海洋災害的監測與預防等提供有力的支持。但是,這一切要以位置已知的傳感器節點所采集的信息為基礎。水下節點的精確定位也因此成為現在急需解決的基礎性問題。
1 相關研究
    海洋條件下,電磁波會出現巨大的衰減;光由于發生散射和折射等影響其在水中的作用;聲音則相對較穩定且比在空氣中傳播速度快,故采用聲音作為傳播介質[1]。然而水下定位仍面對許多挑戰,如:海洋環境復雜多變,不能夠像地面無線傳感器網絡一樣,給節點定位算法提供一個相對穩定的環境;聲信號的傳播受到海洋環境(各處海水的鹽度、溫度、噪聲均不同,并時刻變化)的影響,從而導致多途、時延、能量衰減等不利現象產生[2-3]。因此,水聲傳感器網絡中解決節點定位問題時,要考慮盡量減少不利條件的影響,提高傳感器節點的利用率與信息傳播的準確性。
    根據是否需要測量參考節點與未知節點之間的距離或角度,節點定位方法主要分為非基于測距(range-free)定位算法和基于測距(range-based)定位算法兩種[2]。前者無需測得未知節點和參考節點間的距離,對硬件設備的要求較低,定位過程中不需要消耗大量的能量,但是只能提供不精確的定位,定位精度成為其主要問題;后者由于測距(或角度)的需要,而提高了相應設備的硬件要求并增加了能量的消耗,但是能相對提高定位的精度。基于測距的定位算法的參考節點通常除了需要布置海面浮標節點以外,還需要投放多個水下的固定錨節點,再外加一個水下自主探測器AUV或者可以上下浮動的節點[4-5]。設備代價較為昂貴,且節點間的通信量較大。
    在此基礎上,根據實際情況中節點布置的維數考慮,水下傳感器網絡有兩種拓撲結構:二維水下傳感器網絡和三維水下傳感器網絡。二維水下傳感器網絡中,參考節點和未知節點固定在海底。此時,定位問題簡化為三角計算問題。三維水下傳感器網絡中,傳感器節點懸浮在海水中,并且深度可以調節。進行定位算法時,通常將參考節點投影到未知節點所在的平面上,此時可以將水聲傳感器網絡的三維空間定位問題轉化為二維空間定位問題[6]。在水下環境中,二維定位算法的應用范圍有限,主要用于監測海洋環境和研究海地板塊構造;而三維定位算法應用范圍廣泛,也較實際[7]。
    本文基于海面浮標節點的定位算法進行研究,未知節點漂浮在海水中,作為參考節點的浮標節點和匯聚節點位于海面,構成三維拓撲結構。定位算法實現簡單,硬件要求低,通信量小,精度較高。                    
2 算法描述
    算法中,借助海面浮標節點與匯聚節點進行定位。假設多個浮標節點和一個匯聚節點固定在海面上,其中,匯聚節點具有非常強的存儲能力、計算能力和通信能力,用于計算并存儲節點的位置。浮標節點及匯聚節點通過與衛星通信,能夠保持時鐘同步以及位置的準確性。另外,各浮標節點到匯聚節點的距離為已知。未知節點由船只拋撒下去之后,隨機分布在海水中,均配備壓力傳感器以獲知其自身深度信息。
    假設未知節點n到達預定深度的時刻為t0,并開始全方位發送信息。信號到達兩個浮標節點i、j(時刻計為t1i、t1j)和匯聚節點S(此時刻計為ts)。浮標節點立刻把接收到的信息轉發給匯聚節點,其中間緩沖時刻可以忽略,信號到達時刻計為t2i、t2j。則此時由3個節點組成的三角形的3條邊為已知,浮標節點和匯聚節點的坐標已知。同時,聲音在水下的傳播速度c km/s。如圖1所示,圓圈代表的是未知節點,星號代表的是參考節點。


3 仿真實驗及結果分析
    通過運用MATLAB軟件對提出的算法進行仿真驗證。算法中,假設通信半徑R=200 m,聲速c為1 500 m/s,浮標節點的坐標分別為i(370,0,0),j(70,420,0)。以匯聚節點S為原點,與浮標節點i的連線為X軸,j節點所在方向為Y軸正向,假設在一個500×500×500的空間內,未知節點隨機分布。以N1節點為例,實際坐標為(375,175,81)(z坐標為節點深度),在不加噪聲和干擾的情況下,測得N1到S、i、j節點的距離為422 m、193 m、399 m。帶入式(2)~式(6)中。由于鏡像模糊的存在[5],得到兩個不同的y坐標(±175.314),兩個節點關于XSZ平面對稱;分別計算點(x,y1,z)和(x,y2,z)與j點的距離d1、d2,與rnj相等的節點即為N1的真正坐標(375,175,81)。在無噪聲和延遲的情況下,通過未知節點到參考節點的距離,可以求得參考節點的位置坐標。

 


    本文提出的水聲傳感器網絡節點定位算法,以海面浮標節點和匯聚節點為參考,減少了海底固定浮標和AUV,降低了設備代價。另外,未知節點之間不需要通信,降低了能量的消耗。匯聚節點的計算能力較強,算法執行高效。但是,在將來的研究中需要考慮到海水中聲波的時延和噪聲的影響。
    算法改進,由于海面可部署多個浮標節點,S節點作為原點,規定一個i節點,S與i連線作為X軸。其余浮標節點分布在X軸兩側。在浮標節點中任選兩個節點與匯聚節點S構成一個定位算法的參考坐標組,多次執行后得到多個未知節點的相對坐標,取其平均值或者采用一定的數據融合技術提高節點定位的精度。
參考文獻
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