傅彬

　　(紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 紹興 312000)

　　摘要：降低節(jié)點定位誤差是無線傳感網(wǎng)一直不斷改進(jìn)的方向。在RSSI定位算法的基礎(chǔ)上,引入加權(quán)概念降低定位誤差。首先針對定位算法中RSSI均值不準(zhǔn)確的問題,采用常態(tài)分布處理,通過似然函數(shù)來獲得RSSI的閾值,從而避免均值過大的情況；其次通過權(quán)值因子來分配錨節(jié)點與未知節(jié)點之間估算距離的權(quán)重。在MATLAB仿真實驗平臺中,與其他算法在通信半徑和錨節(jié)點密度等條件下的相比發(fā)現(xiàn)，文中算法具有比較好的效果。

　　關(guān)鍵詞：節(jié)點定位；RSSI；WSN

　　中圖分類號：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.05.021

　　引用格式：傅彬.WSN中基于改進(jìn)的RSSI定位算法研究［J］.微型機(jī)與應(yīng)用，2017,36（5）：69-71，75.

0引言

　　如何能夠更好地進(jìn)行節(jié)點定位一直以來都是無線傳感網(wǎng)的主要研究方向,節(jié)點定位效果的好壞一方面受地理位置和環(huán)境的影響,另一方面主要來自錨節(jié)點與未知節(jié)點之間的計算方式等影響［1］。本文從RSSI定位算法角度來研究有關(guān)未知節(jié)點的定位。文獻(xiàn)［2］采用RSSI測距法測出未知節(jié)點與錨節(jié)點的距離,用最小二乘法粗略定位,取得了一定的效果;文獻(xiàn)［3］提出對節(jié)點初始位置進(jìn)行初步估計,然后對其進(jìn)行逐步精解；文獻(xiàn)［4］提出了將RSSI測距與量子粒子群算法進(jìn)行結(jié)合調(diào)度節(jié)點定位方法；文獻(xiàn)［5］提出以多信標(biāo)節(jié)點質(zhì)心定位修正算法來計算節(jié)點坐標(biāo)修正值；文獻(xiàn)［6］提出了以恒定步長進(jìn)行節(jié)點趨勢移動的校驗法,仿真實驗說明能夠提高定位精度;文獻(xiàn)［7］提出了一種基于RSSI距離比的MDS定位算法;文獻(xiàn)［8］提出基于RSSI比例修正的DVHop定位算法，該算法能夠提高定位精度;文獻(xiàn)［9］提出基于RSSI的MCL定位算法，提高了采樣準(zhǔn)確率,從而可以提高定位精度,降低功耗。

　　根據(jù)以上研究的結(jié)果,本文在RSSI定位算法的基礎(chǔ)上,針對其不足,采用似然函數(shù)來處理RSSI閾值,通過權(quán)值因子來分配錨節(jié)點與未知節(jié)點之間估算距離的權(quán)重,取得了比較好的效果。

1RSSI測距簡介

　　在RSSI中主要是通過信號功率之間能量損失來估算發(fā)射節(jié)點與接收節(jié)點之間的距離，如下：

　　PR(d)=PtGtGrλ2/16π2d2L(1)

　　式中,PR(d)表示與發(fā)射節(jié)點相距d處的接收功率,Pt為發(fā)射節(jié)點的功率,Gt、Gr分別為發(fā)射節(jié)點和接收節(jié)點的增益,L為損耗定量,d為距離,λ為波長。通過式(1)得到各個節(jié)點之間的實際距離。

　　RSSI是一種與距離相關(guān)的定位算法,由于定位效果容易受到來自自然界等外部因素的影響,因此這種測距方法與真實距離存在一定的差距。加權(quán)算法是一種與距離無關(guān)的算法,將這兩種算法進(jìn)行融合,利用前者為后者提供距離權(quán)值信息,后者通過使用加權(quán)算法提高RSSI算法的定位精度,這樣可以降低成本,提高精度,降低能耗。設(shè)定某個區(qū)域中存在N個錨節(jié)點,其中,A、B、C為其中的3個錨節(jié)點,坐標(biāo)分別為(xa,ya)、(xb,yb)和(xc,yc)；未知節(jié)點為D,坐標(biāo)為(x,y),由3個錨節(jié)點定位出來的未知節(jié)點的估算坐標(biāo)為(xi,yi),因此通過使用RSSI模型計算節(jié)點D到3個錨節(jié)點的距離為：da、db和dc,采用三邊測量法得到如下：

　　通過加權(quán)得到未知節(jié)點的最終估計位置如下：

　　式(4)中每3個錨節(jié)點和未知節(jié)點通過三邊測量法得到未知節(jié)點的坐標(biāo),這樣一共得到C3N個未知節(jié)點的近似坐標(biāo),對其進(jìn)行加權(quán),權(quán)重是未知節(jié)點到3個錨節(jié)點距離之和的倒數(shù)。

2基于改進(jìn)的RSSI的加權(quán)定位算法

　　2.1改進(jìn)RSSI處理方法

　　原來的RSSI模型算法使用的是均值模型,得到RSSI的結(jié)果如下：

　　式(5)中,m是預(yù)先設(shè)定好的RSSI的閾值,采用均值法可以解決RSSI隨機(jī)問題,但受到較大干擾而使得數(shù)值結(jié)果出現(xiàn)震蕩,因此效果不是很好。根據(jù)對數(shù)模型,在收發(fā)距離相同時,RSSI值服從正態(tài)分布,概率函數(shù)如下：

　　解方程,得到未知參數(shù)μ、σ2的最大似然估計值：

　　通過采集的RSSI樣本數(shù)據(jù)就能估計出總體服從正態(tài)分布的均值和方差。將其代入RSSI的測距模型,最后得到錨節(jié)點與未知節(jié)點之間的距離。

　　2.2權(quán)值因子

　　對RSSI中三邊定位法獲得的未知節(jié)點的估計坐標(biāo)進(jìn)行加權(quán),權(quán)值因子只考慮三邊定位時的距離信息。

　　當(dāng)距離增大時,RSSI的值下降,當(dāng)距離增大到一定程度時,RSSI值的變化就無法反映距離的增長了。因此RSSI值越大,該數(shù)據(jù)換算成距離信息的定位帶來的誤差也就越小,因此估算坐標(biāo)進(jìn)行加權(quán)計算就越重要。為了進(jìn)一步提高定位精度,將權(quán)重因子改為如下公式：

　　wi=1da(i)+1db(i)+1dc(i)(11)

　　改進(jìn)的權(quán)重因子不但將聚類信息作為權(quán)值因子,還考慮了角度、邊長、面積等因素。在進(jìn)行三邊定位中,3個錨節(jié)點組成的三角形如果是等邊三角形,定位效果最佳,當(dāng)3個錨節(jié)點處于一條直線上時,定位效果最差。因此本文采用以下方法作為權(quán)值因子。

　　其中,l表示三邊的邊長,S為面積。

　　本文采用的加權(quán)算法如下：

　　y=∑ki=1wiyi∑ki=1wi(13)

　　結(jié)合式(12), (x1,y1)、(x2,y2)和(x3,y3)是通過式(12)計算出來的未知節(jié)點的坐標(biāo),對于這三個坐標(biāo)再進(jìn)行加權(quán)處理,權(quán)值系數(shù)分別為α、β和χ,三者滿足α+β+χ=1,因此未知節(jié)點的坐標(biāo)為：

　　2.3算法流程

　　本文算法流程如圖1所示。

　　3仿真實驗

　　本文選取節(jié)點隨機(jī)分布在50 m×50 m的二維正方形區(qū)域中,節(jié)點總數(shù)為50，選擇錨節(jié)點的數(shù)量分別為20、25、30、35,未知節(jié)點隨機(jī)分布個數(shù)為20個,本文算法中的權(quán)值系數(shù)分別為α,β和χ，分別取值為0.6、0.2和0.2,通過節(jié)點之間的距離推出RSSI數(shù)值,進(jìn)行仿真，次數(shù)為100次。硬件選擇CPU為酷睿i3,內(nèi)存為4 GB,硬盤容量為500 GB。軟件環(huán)境選擇Windows XP,仿真軟件選擇MATLAB 2010。

　　3.1與基本的RSSI模型算法比較

　　選擇錨節(jié)點為20時,采用基本RSSI模型算法與本文算法的定位效果分別如圖2、圖3所示。

　　從圖2、3中可以發(fā)現(xiàn),本文算法定位誤差要明顯小于基于RSSI的差分修正質(zhì)心定位算法。當(dāng)選擇錨節(jié)點個數(shù)為20時,20個未知節(jié)點在兩種算法下的定位誤差分別為3.64 m和8.14 m。因此,當(dāng)錨節(jié)點數(shù)據(jù)占據(jù)總節(jié)點數(shù)目50%時,節(jié)點定位的誤差有了一定的改進(jìn)。

　　圖4是兩種算法進(jìn)行100次仿真的平均定位誤差折線圖。圖4100次仿真下兩種算法的定位效果

　　可以看出,本文算法的定位誤差始終小于基本RSSI模型算法,這說明本文算法采用多種權(quán)值因子確實有效地降低了算法的定位誤差。而且隨著信標(biāo)節(jié)點數(shù)量的增大,兩種算法的定位誤差都在逐步減少,本文算法首先在25~30個錨節(jié)點處取得比較不錯的定位誤差情況,而基本RSSI模型算法在錨節(jié)點數(shù)量達(dá)到30個之后,其定位誤差才趨于穩(wěn)定。這說明本文算法不需要過多的錨節(jié)點就能實現(xiàn)大概在2 m左右的定位誤差,節(jié)省了成本,降低了定位能耗,有效地提高了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

　　3.2與其他RSSI模型算法的比較

　　將本文算法與文獻(xiàn)［8］、文獻(xiàn)［9］算法從不同通信半徑和錨節(jié)點密度兩個方面進(jìn)行比較。

　　3.2.1不同通信半徑下的定位誤差對比

　　設(shè)置不同的節(jié)點通信半徑,將本文算法與文獻(xiàn)［8］算法、文獻(xiàn)［9］算法進(jìn)行定位誤差比較，效果如圖5所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)節(jié)點通信半徑逐漸增大時,錨節(jié)點信號強(qiáng)度不斷增加,測量距離更加準(zhǔn)確。本文算法由于改進(jìn)了RSSI處理方法并增加了權(quán)值因子,因此使得傳感器節(jié)點定位誤差慢慢減少,定位精度逐步提高。

　　3.2.2不同錨節(jié)點密度下的定位誤差比較

　　錨節(jié)點的數(shù)量不同關(guān)系到無線傳感網(wǎng)中節(jié)點定位成本的不同。圖6展示了本文算法和文獻(xiàn)［8］、文獻(xiàn)［9］算法在錨節(jié)點密度不同時的定位誤差變化情況。從圖中發(fā)現(xiàn)，錨節(jié)點的密度不斷增加時,三種定位算法的誤差都在逐步減小,從整個定位過程來看,本文算法相比于其他兩

　　種算法定位誤差最低,這說明本文算法具有改進(jìn)效果,從另一個側(cè)面降低了整個無線傳感網(wǎng)絡(luò)的成本。

4結(jié)束語

　　無線傳感中的節(jié)點定位一直都是研究的重點,本文基于RSSI模型定位算法,采用了改進(jìn)的加權(quán)定位,使得算法的定位效果有了明顯的提高。仿真實驗說明本文算法對降低節(jié)點的定位誤差具有一定的效果。

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