文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 0258-7998(2014)03-0108-04
WSN傳感器節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)[1]的核心技術(shù)之一。目前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法可以分為兩類：基于距離的（Range-based）和與距離無(wú)關(guān)的(Range-free)[2]。參考文獻(xiàn)[3]介紹了一種新的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)——質(zhì)心算法。該算法屬于距離無(wú)關(guān)的定位算法，計(jì)算的復(fù)雜度較參考文獻(xiàn)[4]中的最小二乘法有了很大的降低，且網(wǎng)絡(luò)生存率較強(qiáng)，但未知節(jié)點(diǎn)的定位精度不高。
為了解決質(zhì)心算法定位精度不高的問(wèn)題，本文提出的一種改進(jìn)的質(zhì)心算法。該算法與VIRE[5]算法類似，利用信號(hào)傳播模型[6]在定位區(qū)域內(nèi)構(gòu)造虛擬參考標(biāo)簽的RSSI[7]信息，通過(guò)最小二乘法結(jié)合質(zhì)心算法的方式，進(jìn)一步縮小了未知節(jié)點(diǎn)的估計(jì)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)證明，雖然該算法的計(jì)算復(fù)雜度有所增加，但定位的精確度有了進(jìn)一步的提高，約為33%。
1 相關(guān)工作介紹
1.1 VIRE算法
VIRE系統(tǒng)閱讀器Rp1和參考標(biāo)簽Lm1(p1,m1∈N+)分布如圖1所示，待定位標(biāo)簽Zq1在區(qū)域內(nèi)(q1∈N+)。VIRE方法的核心思想是將每4個(gè)參考標(biāo)簽看作一個(gè)單元網(wǎng)格，再將其進(jìn)一步等分為N1×N1(N1∈N+)個(gè)小網(wǎng)格，在小網(wǎng)格處加入虛擬參考標(biāo)簽。如圖2所示。
實(shí)驗(yàn)組數(shù)為100次的統(tǒng)計(jì)平均值，由式(6)可知：
AverageError2=9.197 0 10.989°。
由圖可知，當(dāng)n2增加時(shí)，定位的精確度得到了提高，約為16%。但當(dāng)n2=4時(shí)計(jì)算的次數(shù)較n2=2時(shí)增加了一倍，從而提高了計(jì)算的復(fù)雜度。
3.2 改進(jìn)算法與原算法定位精確度的比較
改進(jìn)的質(zhì)心算法與傳統(tǒng)質(zhì)心算法的比較,如圖8所示。
對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行300次仿真，由式(6)可知： AverageError1=5.295 9 7.907 8°。通過(guò)仿真結(jié)果可知，改進(jìn)的質(zhì)心算法較傳統(tǒng)的質(zhì)心算法，定位精確度提高了約33%。但改進(jìn)的質(zhì)心算法由于加入了最小二乘法，使得計(jì)算的次數(shù)較傳統(tǒng)的質(zhì)心算法有了明顯的增加，也就增加了計(jì)算的復(fù)雜度。
3.3 仿真分析
(1)在選取虛擬參考標(biāo)簽時(shí)，可能無(wú)法選擇待測(cè)點(diǎn)附近的虛擬參考標(biāo)簽，或者是所選擇的虛擬參考標(biāo)簽有重復(fù)，從而造成誤差過(guò)大。這可能與無(wú)線信號(hào)傳播模型有關(guān)，因?yàn)樾盘?hào)不是在自由空間中傳輸，受到了外界環(huán)境的干擾?？梢酝ㄟ^(guò)多次測(cè)量，再取統(tǒng)計(jì)平均，達(dá)到減小誤差的目的。本文通過(guò)取統(tǒng)計(jì)平均減小了誤差，但還需進(jìn)一步改進(jìn)。
(2)本文通過(guò)增加計(jì)算的次數(shù)來(lái)?yè)Q取定位精確度的提
高。在未來(lái)，需要進(jìn)一步試驗(yàn)新算法，在不增加計(jì)算復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提高定位的精確度。
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)定位一直是該領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本文結(jié)合VIRE系統(tǒng)，提出了一種改進(jìn)的質(zhì)心算法。該算法計(jì)算的復(fù)雜度有所增加，待測(cè)節(jié)點(diǎn)的定位精度較傳統(tǒng)質(zhì)心算法有一定的提高，在一定程度上解決了傳統(tǒng)質(zhì)心算法定位精度較低的問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
[1] 鄭永奇. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 微型機(jī)與應(yīng)用, 2013，32(5):57-59.
[2] ERRARNILLI V, BESTAVROS A. On the interaction between data aggregation and topology control in wireless sensor networks[C].Proc of the 1st Annual IEEE Communications Society Conference, 2004:557-565.
[3] BULUSU N, HEIDEMANN J. ESTRIN D. GPS. 1ess Low Cost Outdoor Localization for Very Small Devices m[J]. IEEE Personal Communications, 2000,7(5):28-34.
[4] MOORE D, LEONARD J,RUS D, et al. Robust distributed network localization with noisy range measurements[C]. In: Proc of the 2th Intemational Conference on Embedded Net worked Sensor Systems. Baltimore, USA, 2004:50-61.
[5] Zhao Yiyang, Liu Yunhao.VIRE:Active RFID-based localization using virtual reference elimination[C]. XiAn: 2007 International Conference on Parallel Processing, 2007:56-63.
[6] CULLAR D,STRVASTAVA M.Overview of sensor network [J]. Computer, 2004,37(8):41-49.
[7] 丁凡, 周永明. 基于RSSI的WSN吞吐量自適應(yīng)優(yōu)化策略[J].電子技術(shù)應(yīng)用, 2013,39(4):91-95.
[8] LIONEL M N, Liu Yunhao, LAU Y C et al. LANDMARC: indoor location sensing using active RFID[J]. WirelessNetworks, 2004,10(6):70l-7l0.