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    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中Dv-h(huán)op算法的研究及改進

    2013-09-27 11:48:32王麗俠
    唐山學院學報 2013年3期
    關(guān)鍵詞:信標定位精度分區(qū)

    王麗俠

    (唐山學院 信息工程系,河北 唐山063000)

    1 Dv-h(huán)op算法簡介

    傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)采用多跳路由的方式傳送,每一個節(jié)點只與其鄰居進行通信,通過這種方式,有限的參考節(jié)點能夠被更多的未知節(jié)點利用,從而降低對參考節(jié)點的依賴。Dv-h(huán)op利用了距離矢量原理,屬于無需測距的分布式定位算法[1]。

    在Dv-h(huán)op算法中,要實現(xiàn)最后的定位計算,每個未知節(jié)點需要先獲得兩個基本信息:①不少于3個參考節(jié)點的坐標;②到這些參考節(jié)點的距離。Dv-h(huán)op算法會將未知節(jié)點到參考節(jié)點之間的距離用網(wǎng)絡(luò)平均每跳距離和兩者之間最短路徑的跳數(shù)乘積表示,因此實際用于度量距離和參與計算的最重要的值就是跳數(shù)。在原始的Dv-h(huán)op算法中,除了孤島節(jié)點外(連通度為0的節(jié)點),其余節(jié)點幾乎都能夠獲得網(wǎng)絡(luò)中每一個參考節(jié)點的信息。利用這大量的冗余信息,絕大部分節(jié)點都能實現(xiàn)有效的定位,這也是Dv-h(huán)op與其他算法相比的最大優(yōu)勢。

    Dv-h(huán)op算法運行過程如文獻[2]中所述:首先,參考節(jié)點通過距離矢量協(xié)議,向網(wǎng)絡(luò)中廣播其坐標和跳數(shù)信息;然后,參考節(jié)點估計出所有節(jié)點間單跳的平均距離,任何一個參考節(jié)點均可向整個網(wǎng)絡(luò)廣播此距離,將其作為整個網(wǎng)絡(luò)的修正值;最后,未知節(jié)點就可以利用事先獲得的參考節(jié)點的坐標和修正值,通過三邊計算等方式完成自身的定位工作。

    2 對Dv-h(huán)op的分析和問題的提出

    Dv-h(huán)op是目前最典型的多跳定位機制,它充分利用了有限的參考節(jié)點信息,避免了測距誤差的引入,簡單可行,具有很高的實用性,但是相應(yīng)的,該算法也有不少亟待改進的地方(如文獻[3]中所述)。筆者從參考節(jié)點對精度的影響以及通信量兩個方面,對Dv-h(huán)op算法的缺陷進行分析。該算法具體存在以下兩個問題。

    (1)在計算校正值的階段,距離過遠的參考節(jié)點和較近的參考節(jié)點所帶來的誤差影響是有所不同的,尤其是在具有一定各向異性特點的拓撲中尤為明顯,而Dv-h(huán)op對全網(wǎng)的所有參考節(jié)點都配以相同的權(quán)重,這往往會使得到的校值偏小,從而影響最后的坐標計算。

    (2)原算法中采用了全網(wǎng)洪泛的方式來確保每個節(jié)點都能收到所有參考節(jié)點的信標,這樣雖然可以使未知節(jié)點獲得足夠多的參考節(jié)點信息,但是不受控洪泛的方式對傳感器網(wǎng)絡(luò)來說代價過于昂貴,對于參考節(jié)點數(shù)接近1 000的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),通信過程會帶來巨大的能耗,使用Dv-h(huán)op算法不可行,這也將這種算法的應(yīng)用范圍限制在了中小型的網(wǎng)絡(luò)。如何在保證未知節(jié)點能獲得足夠的參考節(jié)點信息的前提下降低通信量成了改進這種定位算法的最關(guān)鍵問題。

    3 逐級分區(qū)和加權(quán)定位算法

    下面將針對Dv-h(huán)op算法存在的兩個問題,提出一種新的定位算法,引入逐級分區(qū)概念和加權(quán)計算,與文獻[4]思路類似,首先通過對網(wǎng)絡(luò)中的所有參考節(jié)點進行分級,按逐漸縮小本地范圍的方式進行信標洪泛,以達到既能使節(jié)點獲得足夠參考節(jié)點信標,又能極大降低網(wǎng)絡(luò)通信量的目的;其次在校正值的計算和傳播階段,通過對不同參考節(jié)點加權(quán)并合理選擇參考節(jié)點進行坐標計算,來減小最終的定位誤差。

    3.1 參考節(jié)點信標的逐級分區(qū)洪泛

    逐級分區(qū)主要是對參考節(jié)點進行分級,并通過各級分別洪泛來限制洪泛的范圍,因此,改進后的算法可適用于大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)。算法開始運行之前,所有參考節(jié)點b和未知節(jié)點u隨機分布,參考節(jié)點事先劃分為幾個級別,劃分的值與參考節(jié)點的ID沒有關(guān)聯(lián),采取隨機劃分或指定。

    算法的實現(xiàn)采用一個通用的信息包結(jié)構(gòu):UNI_MESSAGE,在所有節(jié)點通信中都發(fā)送這樣的數(shù)據(jù)包,包含發(fā)送節(jié)點的ID號、級別、坐標、校正值(hopsize)和跳數(shù);消息以結(jié)構(gòu)體實現(xiàn),以omnet的消息類進行封裝,字段定義如圖1所示。

    圖1 消息體UNI_MESSAGE字段定義

    分區(qū)算法分為4個步驟:

    (1)首先,第一級的節(jié)點向鄰居廣播自己的信標。和在Dv-h(huán)op算法中一樣,這個過程通過距離矢量的方式進行洪泛,所有節(jié)點記錄下收到的信標中的坐標位置、ID號、Hops字段值,然后將Hops加1轉(zhuǎn)發(fā)給自己的鄰居節(jié)點。

    (2)收到了第一級參考節(jié)點的信標后,未知節(jié)點記錄下數(shù)據(jù)包中的ID號和坐標;同時,收到信標的每一個節(jié)點包括其他參考節(jié)點,都計算出一個自己所屬的區(qū)域,這個區(qū)域的序號即是它所收到的信標中跳數(shù)值(Hops字段)最小的那個參考節(jié)點的ID號,如果有兩個或兩個以上信標中的跳數(shù)值相同,則取最先收到的一個。這樣形成的結(jié)果就是,第一級的參考節(jié)點在它的附近一定范圍內(nèi),劃分出了一個以自己的ID號為序號的“虛擬”本地區(qū)域,這幾個區(qū)域也是對全局的一個完整劃分。

    (3)從第二級的參考節(jié)點開始,均設(shè)置計時器,以收到上一級的信標起開始計時,當計時器溢出后,即認為上級節(jié)點的洪泛已經(jīng)結(jié)束,然后開始自己的洪泛。第二級開始的參考節(jié)點在發(fā)送信標前,先根據(jù)前面收到的所有參考節(jié)點的信息(坐標值、跳數(shù))計算校正值(與原算法不同,新校正值的計算方式在3.2節(jié)闡述),然后將計算出的校正值置入 UNI_MESSAGE的hopsize字段,以“捎帶”的方式與它的信標一起發(fā)送出去。與前一級參考節(jié)點不同,后一級參考節(jié)點信標的洪泛范圍將被限制在它當時所處的區(qū)域內(nèi)部,這也是算法能保證通信量大幅降低的關(guān)鍵。

    對于來自同一區(qū)域的信標,判斷是否需要更新自己當前所處區(qū)域的依據(jù)是:如果當前保存的Region_hop值大于新參考節(jié)點到自己的跳數(shù),就執(zhí)行更新,然后將Region更新為新收到的參考節(jié)點ID。這樣,新的參考節(jié)點就在它原來所屬區(qū)域里面劃分出了一個子區(qū)域。這個過程重復(fù)執(zhí)行,直到各級的洪泛全部完成。最后的結(jié)果是,如果網(wǎng)絡(luò)中分布了n個參考節(jié)點,網(wǎng)絡(luò)將被劃分為n個子區(qū)域,每個區(qū)域逐漸縮小,并且以一個相應(yīng)的參考節(jié)點為中心。

    (4)洪泛全部結(jié)束后,參考節(jié)點已經(jīng)將信標和校正值廣播到了網(wǎng)絡(luò)中,未知節(jié)點在一段時間沒有收到信標后,計時溢出,并開始坐標計算:首先將收到的校正值進行計算,得到最終的校正值,并選取參考節(jié)點,通過公式dn≈hopsizen×Hn將跳數(shù)距離轉(zhuǎn)換為估計距離,然后采用三邊計算或最大似然估計法求得坐標值。

    3.2 基于權(quán)重的校正值計算和傳播

    在校正值的計算過程中應(yīng)該考慮到參考節(jié)點的距離遠近問題,對于過遠的節(jié)點,在校正值的計算中要進行修正,配以較小的權(quán)重加以限制,使跳距過遠的參考節(jié)點對校正值的影響迅速減小。

    在3.1節(jié)分區(qū)算法步驟(3)中所述,從第二級的參考節(jié)點開始計算校正值,并且以“捎帶”的方式將校正值隨信標一起發(fā)送。假設(shè)第i個參考節(jié)點計時溢出后(Time_up函數(shù)返回true)在其參考節(jié)點鏈表anchor_list中有j個上級節(jié)點的信標,相應(yīng)的跳數(shù)值分別為 Hij,相應(yīng)坐標表示為(Xj,Yj),校正值hopsizei的計算公式為:

    Hin為參考節(jié)點n到i的跳數(shù)。通過這種改進的校正值計算方式,可以提供更符合實際的校正值,從而提高最終的節(jié)點定位精度。

    在新算法中,參考節(jié)點的信標和校正值是放在同一個數(shù)據(jù)包UNI_MESSAGE里一起洪泛到網(wǎng)絡(luò)中的,所以不存在第二次通信開銷的問題,另外,當未知節(jié)點收到第一個校正值時,發(fā)出這個值的參考節(jié)點必然與它處于同一個子區(qū)域內(nèi)(即一級節(jié)點劃分的區(qū)域),后續(xù)節(jié)點也是如此,而且會逐漸靠近收到該值的未知節(jié)點,所以此算法可以確保校正值均來自未知節(jié)點附近。在本算法中,未知節(jié)點會接收到多個來自附近的校正值,最后通過取平均的方式進行處理,以充分利用這些冗余信息:hopsize=,hopsize即未知節(jié)點用來估算到參考節(jié)點距離的校正值,n為節(jié)點最終收到的校正值數(shù)目。通過將校正值取平均,避免了因某個參考節(jié)點的值出現(xiàn)嚴重失真帶來的影響。

    3.3 參考節(jié)點的選取

    新算法中,在坐標值計算方面,采取不同的策略:洪泛完成之后,節(jié)點首先在一級參考節(jié)點當中排除自己所屬區(qū)域以外的其他幾個節(jié)點,利用所有剩下的節(jié)點信標計算其坐標值;如果剩下的信標總數(shù)小于等于3,再在排除的參考節(jié)點中依照跳數(shù)值,按從小到大的順序選擇其他參考節(jié)點,直到信標數(shù)大于3為止。這樣做可以保證定位計算只基于本地網(wǎng)絡(luò)拓撲,目的同樣是避免網(wǎng)絡(luò)的非均勻性對坐標計算帶來的影響,而且一級節(jié)點數(shù)目越多,用于坐標計算的參考節(jié)點離得越近,網(wǎng)絡(luò)的不均勻性帶來的影響也就越小。

    4 定位算法的仿真驗證與分析

    分區(qū)加權(quán)算法主要針對定位精度和通信開銷問題進行了改進。下面在OMNet++和Matlab組成的環(huán)境下,對算法的相對定位誤差、通信量,以及在各向異性拓撲下的性能進行對比仿真。

    4.1 定位精度

    為了檢驗算法的定位精度,采用隨機分布的網(wǎng)絡(luò)拓撲進行仿真,參考節(jié)點的分級均采用3.1中的劃分方式,一級節(jié)點都為4個。下面各圖中每一個數(shù)據(jù)點是在相同參數(shù)下5次仿真的平均值。

    圖2為Dv-h(huán)op算法和改進算法的定位誤差曲線,參考節(jié)點的比例從5%到30%。從圖中可以看到,在參考節(jié)點僅為5%時,改進算法的定位精度不如Dv-h(huán)op算法,平均相對誤差達到了140%以上;參考節(jié)點多于10%時,改進算法的誤差明顯小于Dv-h(huán)op算法,且相對誤差隨參考節(jié)點增加而下降的趨勢略快于Dv-h(huán)op算法;在參考節(jié)點取15%時,其誤差平均值為47.9%。圖2表明,根據(jù)參考節(jié)點的跳數(shù)遠近決定其權(quán)重的大小來計算校正值的方式,明顯改善了節(jié)點定位的精度。

    圖2 不同參考節(jié)點比例下的定位精度比較

    4.2 通信量

    對分區(qū)加權(quán)算法通信開銷的仿真分兩步,首先要驗證通信量與參考節(jié)點的關(guān)系。圖3中上面為Dv-h(huán)op的通信量曲線,虛線為其理論值;下面為分區(qū)加權(quán)算法通信量,虛線是其理論值。由仿真可見,Dv-h(huán)op中總節(jié)點數(shù)不變,參考節(jié)點從5%到30%變化時,通信量呈線性增加,增幅較大。

    圖3 不同參考節(jié)點比例下的通信量

    圖4為不同節(jié)點總數(shù)時的通信量曲線,參考節(jié)點比例固定為15%,節(jié)點每增加100,分布區(qū)域相應(yīng)增加100,其他參數(shù)與前面相同,仿真次數(shù)均為1次。對于Dv-h(huán)op算法,其理論通信量計算為pn2+n,p為參考節(jié)點比例。從仿真結(jié)果可以看到,其實際的通信量基本呈指數(shù)級增加;而分區(qū)加權(quán)算法中,通信量與理論值相近,呈對數(shù)特性,增加非常緩慢,在網(wǎng)絡(luò)達到1 000個節(jié)點時,發(fā)送包數(shù)仍然小于10 000,而Dvhop算法的相應(yīng)值卻是它的14倍。

    4.3 各向異性拓撲下的對比仿真

    由于分區(qū)加權(quán)方式的采用,算法對網(wǎng)絡(luò)拓撲的依賴性比Dv-h(huán)op算法要小?,F(xiàn)對一個“C”形的網(wǎng)絡(luò)進行仿真,其代表了各向異性網(wǎng)絡(luò)拓撲。圖5為對網(wǎng)絡(luò)取不同的參考節(jié)點比例時,分別運行Dv-h(huán)op算法和分區(qū)加權(quán)算法得到的定位精度曲線圖。最上面為Dv-h(huán)op算法的誤差曲線,其相對誤差都在110%以上,平均誤差值為138.6%,并且沒有隨參考節(jié)點增加而降低??梢奃v-h(huán)op算法的確僅適用于各向同性網(wǎng)絡(luò)拓撲[5],在“C”形網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,拓撲呈明顯的各向異性,“空洞”效應(yīng)在這里非常明顯。中間的曲線為分區(qū)加權(quán)算法,一級節(jié)點數(shù)目為4時的結(jié)果,在所有參考節(jié)點比例下,定位精度都有明顯的提高。最下邊一條曲線為一級節(jié)點數(shù)目為6時的結(jié)果,即按照6,6,12,24…的方式劃分,可以看到,在這種情況下,當參考節(jié)點比例增加到20%時,定位精度有非常明顯的提高,其相對誤差降低到了53.2%,與Dv-h(huán)op算法在各向同性網(wǎng)絡(luò)中的性能相近。但圖中曲線也同時表明,要在這種完全各向異性的拓撲中取得較高的定位精度,需要更高的參考節(jié)點比例。

    圖4 不同節(jié)點總數(shù)下的通信量(15%Anchor)

    圖5 “C”形網(wǎng)絡(luò)的定位精度

    5 仿真總結(jié)

    以上的仿真實驗表明,在節(jié)點隨機分布的網(wǎng)絡(luò)中,分區(qū)加權(quán)算法的定位精度優(yōu)于Dv-h(huán)op算法,更關(guān)鍵的是,它極大地降低了定位過程中的通信開銷,因此從這個方面講,它能夠應(yīng)用于節(jié)點數(shù)目較多的大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò),是對Dv-h(huán)op算法的有效擴展。另外,在各向異性網(wǎng)絡(luò)中,分區(qū)加權(quán)算法的定位精度與Dv-h(huán)op算法相比有非常明顯的提高,在仿真中采用的“C”形網(wǎng)絡(luò),當參考節(jié)點數(shù)目達到20%以上時,其定位相對誤差降低到了53.2%。

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