無線傳感器網(wǎng)絡(luò)移動信標節(jié)點路徑優(yōu)化策略*

沈艷霞，薛小松

(江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院電氣自動化研究所，江蘇無錫214122)

0 引言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)定位技術(shù)是傳感器網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)成為目前WSNs研究的一大熱點［1］。目前，常用的定位算法主要分為兩大類:基于信標節(jié)點和非基于信標節(jié)點的WSNs節(jié)點定位算法。信標節(jié)點就是可以預先獲取自身位置的節(jié)點，通常采用在節(jié)點上安裝GPS系統(tǒng)或事先人工布置的方法。非基于信標節(jié)點的節(jié)點定位算法只得到WSNs節(jié)點的相對位置，WSNs的應(yīng)用受到很大的限制;基于信標節(jié)點的定位算法用信標節(jié)點定位剩余節(jié)點。信標節(jié)點包括固定和移動2種，固定信標節(jié)點定位方法常采用測量距離、相對角度、傳播時間差及傳播時間等進行節(jié)點定位［2］，參與定位的固定信標節(jié)點越多，定位精度越高。定位工作完成后，信標節(jié)點將轉(zhuǎn)成普通的傳感器節(jié)點使用。由于信標節(jié)點成本遠遠高于普通節(jié)點，因此，信標節(jié)點越多，布設(shè)整個網(wǎng)絡(luò)的成本越高，過多的信標節(jié)點將會造成較大的浪費。為了降低使用成本，利用移動信標節(jié)點輔助其他節(jié)點定位是一種比較實用的方法［3～5］，信標節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)按規(guī)劃的路徑移動，通過最優(yōu)的路徑規(guī)劃，完成對未知節(jié)點的覆蓋。信標節(jié)點路徑規(guī)劃又分為靜態(tài)路徑規(guī)劃和動態(tài)路徑規(guī)劃2種。靜態(tài)路徑規(guī)劃不考慮節(jié)點的分布情況，只是按照預先規(guī)劃好的路徑進行移動，當未知節(jié)點靠近路徑時定位精度高，反之，定位精度低，甚至無法定位。文獻［6］中提出的S型路徑規(guī)劃方法，文獻［7］中移動節(jié)點以2次垂直軌跡進入未知節(jié)點通信區(qū)域等都屬于靜態(tài)路徑規(guī)劃。文獻［8～10］提出的方法屬于動態(tài)路徑規(guī)劃，文獻［8］使用高斯—馬爾可夫移動模型(GMM)，通過參數(shù)控制節(jié)點運動速度和方向的變化幅度，但是移動軌跡會在某些區(qū)域重復出現(xiàn)，造成通信浪費。文獻［9］使用源于布朗運動的隨機移動模型，節(jié)點前后時間內(nèi)運行方向變化很大，容易出現(xiàn)急轉(zhuǎn)彎現(xiàn)象，文獻［10］中禁忌搜索路徑規(guī)劃，使用記憶存儲來指導搜索的過程。

本文在GMM規(guī)劃移動路徑的基礎(chǔ)上，提出了對移動路徑的優(yōu)化策略，使得信標節(jié)點更均勻地在待測區(qū)域移動，快速完成對整個監(jiān)測區(qū)域內(nèi)所有未知節(jié)點的覆蓋。

1 信標節(jié)點移動路徑規(guī)劃

本文考慮將信標節(jié)點裝備在無人駕駛的遙控汽車或者機器人上，從而使信標節(jié)點具有移動功能。信標節(jié)點移動過程中，以一定的通信半徑向四周廣播自身位置信息，其通信范圍內(nèi)的未知節(jié)點接收到信標節(jié)點發(fā)送的信息，則能完成對未知節(jié)點的覆蓋，其示意圖如圖1所示(50 m×50 m區(qū)域)。

圖1 節(jié)點覆蓋示意圖Fig 1 Diagram of node coverage

文獻［8］提出的GMM定義如下

式中 vk，dk分別為移動過程中第k個時間間隔t開始時的速度和方向，dk以正北方向為90°作參考。vmean，dmean分別為初始速度和初始運動方向，是常量。γv，γd為滿足高斯分布的隨機變量，α為信標節(jié)點的隨機度調(diào)節(jié)參數(shù)。移動開始時，賦予信標節(jié)點初始方向和初始速度，固定時間間隔后，移動信標節(jié)點更新當前速度和方向。信標節(jié)點在第k個時間間隔開始時的位置定義如下

其中，(xk，yk)為信標節(jié)點運動到第k個時間間隔開始時的坐標。從文獻［8］中仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，移動軌跡會在某些區(qū)域重復出現(xiàn)，造成通信浪費，降低信標節(jié)點的使用效率。

為了使信標節(jié)點能均勻分布在整個監(jiān)測區(qū)域，對移動路徑進行如下優(yōu)化，流程如圖2。

圖2 路徑優(yōu)化流程Fig 2 Process of path optimization

2 數(shù)據(jù)仿真

2.1 仿真實驗

仿真待測區(qū)域為100 m×100 m的正方形區(qū)域。隨機部署100個未知傳感器節(jié)點，移動信標節(jié)點初始位置(50，46m)，設(shè)置信標節(jié)點通信半徑10 m，優(yōu)化距離3 m(信標節(jié)點之間距離不小于3 m)，信標節(jié)點每移動2 s便停止1 s用來廣播信息。GMM參數(shù):初速度 vmean=2 m/s，初始方向dmean=90°，隨機度調(diào)度因子 α =0.6，噪聲參數(shù) γv，γd均服從高斯隨機分布。

設(shè)定信標節(jié)點移動500次進行仿真，如圖3為優(yōu)化前后100 m×100 m區(qū)域內(nèi)信標節(jié)點移動軌跡與位置分布圖，對比優(yōu)化前后可以看出:優(yōu)化后信標節(jié)點分布均勻，更好地覆蓋整個監(jiān)測區(qū)域。圖4監(jiān)測區(qū)域內(nèi)隨機布撒了100個未知節(jié)點，可以看出:應(yīng)用優(yōu)化后的移動方法所有傳感器節(jié)點周圍都有信標節(jié)點對其進行覆蓋，不再存在盲點。

圖3 優(yōu)化前后信標節(jié)點軌跡和位置分布圖Fig 3 Trajectory and position distribution diagram of beacon nodes before and after optimization

圖4 信標節(jié)點對未知節(jié)點覆蓋圖Fig 4 Diagram of unknown nodes covered by beacon nodes

2.2 覆蓋率影響因素

1)虛擬信標節(jié)點數(shù)量對覆蓋率的影響

保持其他參數(shù)不變，改變移動時間得到不同數(shù)量的虛擬信標節(jié)點。圖5顯示，優(yōu)化前100個信標節(jié)點覆蓋率在60%左右，優(yōu)化后覆蓋率提高了10%，當信標節(jié)點移動500次(500個虛擬信標節(jié)點)覆蓋率便能達到100%，仿真結(jié)果表明:優(yōu)化后的移動路徑能保證信標節(jié)點快速對區(qū)域內(nèi)的所有未知節(jié)點進行覆蓋，達到實際應(yīng)用中快速定位的要求。

2)不同優(yōu)化距離對覆蓋率的影響

增加優(yōu)化距離能使虛擬信標節(jié)點更分散，分布更均勻。設(shè)定信標節(jié)點移動200次，改變優(yōu)化距離進行仿真。圖6中優(yōu)化距離為0表示未對移動路徑進行優(yōu)化，隨著優(yōu)化距離的增加，覆蓋率得到顯著提高。

圖5 虛擬信標節(jié)點數(shù)量對覆蓋率的影響Fig 5 Effect of number of virtual beacon nodes on coverage rate

圖6 優(yōu)化距離對覆蓋率的影響Fig 6 Effect of optimization distance on coverage rate

3)γv對覆蓋率的影響

由文獻［8］的仿真結(jié)果可知，覆蓋率受節(jié)點移動速度的影響，公式(1)中可以看出，移動速度由γv分布決定。改變γv平均值可以改變γv的分布，從而影響信標節(jié)點的移動速度，以得到γv對覆蓋率的影響。對200個速度進行仿真，圖7顯示γv均值增加，節(jié)點移動速度變快且速度變化范圍變得相對穩(wěn)定，圖8對優(yōu)化前后γv對覆蓋率的影響進行統(tǒng)計，可知γv越大節(jié)點移動速度越快，覆蓋率越高。

圖8 γv均值對覆蓋率的影響Fig 8 Effect ofγv average value on coverage rate

3 結(jié)束語

由于傳統(tǒng)信標節(jié)點成本高，本文基于移動信標節(jié)點，在應(yīng)用GMM移動模型規(guī)劃移動信標節(jié)點路徑的基礎(chǔ)上，提出對移動軌跡進行優(yōu)化，以此提高信標節(jié)點對未知節(jié)點的覆蓋率，用于輔助定位。由仿真結(jié)果可知，此方法能得到更多均勻分布在被測區(qū)域的虛擬信標節(jié)點。通過分析不同參數(shù)對覆蓋率的影響，為實際應(yīng)用中根據(jù)不同應(yīng)用需求選取最優(yōu)參數(shù)提供有益的參考。

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