楊 鵑,韓雪松
(承德石油高等??茖W(xué)校計算機與信息工程系,河北 承德 067000)
基于改進(jìn)型加權(quán)質(zhì)心算法的井下人員定位
楊 鵑,韓雪松
(承德石油高等??茖W(xué)校計算機與信息工程系,河北 承德 067000)
節(jié)點定位技術(shù)可用于井下人員位置的確定,在日常作業(yè)監(jiān)控和人員調(diào)度中起到非常重要的作用。采用無線傳感網(wǎng)絡(luò)的通信技術(shù),基于傳統(tǒng)加權(quán)型質(zhì)心算法,添加了區(qū)域判定的改進(jìn)型定位算法,設(shè)計了井下人員定位系統(tǒng)。為驗證算法的有效性,用matlab軟件模擬仿真了算法的執(zhí)行,結(jié)果表明能夠提高系統(tǒng)的定位精度,可用于復(fù)雜工作環(huán)境的井下監(jiān)控系統(tǒng)中。
無線傳感網(wǎng)絡(luò);節(jié)點定位;定位算法;
無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位技術(shù)設(shè)計主要包括兩方面的內(nèi)容:錨節(jié)點的布置和定位算法的選擇。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點自身都有接收信號強弱指示功能(RSSI),節(jié)點間可定時發(fā)送/接收信號幀,節(jié)點的位置由唯一標(biāo)識的地址表示[1-2]。無線網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)可用現(xiàn)有的設(shè)備發(fā)送和接收RSSI信號,無須添加額外的設(shè)備,實現(xiàn)起來較為容易。然而煤礦井下巷道中,礦井環(huán)境非常復(fù)雜,電磁波信號衰減嚴(yán)重,路徑損耗無法實現(xiàn)準(zhǔn)確計算,不適用于采用單一的RSSI測距技術(shù)。本文在加權(quán)型質(zhì)心定位算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了算法的后期計算工作,有效的提高了定位的精度,是井下節(jié)點定位中比較可行的方法。
定位方案分為固定錨節(jié)點和移動錨節(jié)點兩種形式,采用位置已知的錨節(jié)點進(jìn)行定位,通常錨節(jié)點的數(shù)量與定位的精度是成正比的,定位精度要求越高,需要的錨節(jié)點的數(shù)量就要求越多,本文設(shè)計的定位系統(tǒng)主要針對于井下人員的定位,井下工作環(huán)境非常復(fù)雜,通信干擾較多,且信號傳輸?shù)倪^程中多徑衰落現(xiàn)象嚴(yán)重,不利于信號的遠(yuǎn)距離傳輸。主要是由于以下原因造成的:
1)井下內(nèi)部安放了多種機電設(shè)備、運輸導(dǎo)軌,煤和矸石隨處可見,空間內(nèi)部相比于室外狹窄許多。
2)墻壁、空氣中的粉塵顆粒以及空氣中的水分都會吸收電磁波,其中濕度對電磁波損耗的影響最大,電磁損耗會隨著濕度和電磁波頻率的增加而嚴(yán)重增加[3]。巷道墻壁不平、粗糙會造成電磁波的路徑損耗,出現(xiàn)多徑衰落現(xiàn)象,電磁波傳輸損耗大。
3)巷道路徑復(fù)雜多變,彎道和岔路會造成信號的反射、衍射,造成接收信號的誤差。
4)機電設(shè)備的使用使得巷道內(nèi)部噪聲較大,且電磁波信號在巷道壁的反射和折射也會造成接收信號里包含了許多的干擾信號,電磁干擾過大。
井下復(fù)雜的工作環(huán)境顯然不適宜采用移動的錨節(jié)點進(jìn)行節(jié)點定位,故本文采用固定錨節(jié)點的方式進(jìn)行節(jié)點定位。由于井下環(huán)境的復(fù)雜多變,考慮到耗電的問題,運算復(fù)雜的定位方法不易采用。傳統(tǒng)的加權(quán)型質(zhì)心算法,其運算簡單,系統(tǒng)耗電量低,適用于井下的定位工作。
無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中錨節(jié)點定期向外發(fā)送信號幀,未知節(jié)點接收到該信號幀后,兩者之間可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信。傳統(tǒng)的質(zhì)心定位算法[4-5]是一種免測距的算法,將與未知節(jié)點實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信的錨節(jié)點的位置組成多邊形,取該多邊形的質(zhì)心作為算法的位置估計,該算法的執(zhí)行取決于網(wǎng)絡(luò)的連通性和節(jié)點間的距離大小。與未知節(jié)點通信的錨節(jié)點的數(shù)量越多,定位的精度越準(zhǔn)確。節(jié)點間不需協(xié)調(diào),網(wǎng)絡(luò)拓展易于實現(xiàn)。為提高定位精度,往往要增加系統(tǒng)錨節(jié)點的個數(shù),減少錨節(jié)點間的距離,這會造成系統(tǒng)成本的大幅度的增加。并且質(zhì)心定位算法適用于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布均勻的環(huán)境下,這樣計算的定位誤差較小,否則定位誤差會大大增加。為了解決這一問題,加權(quán)型的質(zhì)心定位算法應(yīng)運而生,該算法將節(jié)點間的距離的倒數(shù)作為計算的權(quán)值添加到計算公式中,將節(jié)點間距離的影響體現(xiàn)到具體的計算中,提高了算法的定位精度。錨節(jié)點距離未知節(jié)點的距離越近,其對未知節(jié)點的坐標(biāo)的影響越大,因而將節(jié)點間的距離值的倒數(shù)作為質(zhì)心定位算法的偏移權(quán)值。加權(quán)的質(zhì)心定位算法的計算公式如(1)。
式中,xi和yi作為錨節(jié)點的di坐標(biāo),為錨節(jié)點和未知節(jié)點的距離值,x、y作為質(zhì)心定位的估計坐標(biāo)點。
質(zhì)心型定位算法中的距離值需要采用RSSI測距技術(shù)來確定。RSSI測距技術(shù)的核心思想是錨節(jié)點向外發(fā)射已知信號強度的信號,未知節(jié)點接收該信號,根據(jù)接收到的信號強度和系統(tǒng)環(huán)境的路徑損耗來計算未知節(jié)點的距離。各未知節(jié)點接收錨節(jié)點信號時的信號強度如公式(2)。
其中路徑損耗是與無線網(wǎng)絡(luò)的工作環(huán)境相關(guān)的,現(xiàn)有的路徑損耗的方法有經(jīng)驗法和曲線擬合法。經(jīng)驗法需要對未知環(huán)境的估計足夠準(zhǔn)確,事實上往往偏差很大。曲線擬合法往往要對實際環(huán)境進(jìn)行測試,再經(jīng)過計算獲得實際的路徑損耗,計算量很大。
考慮到井下環(huán)境的復(fù)雜性,本系統(tǒng)的RSSI與距離的公式計算采用遮蔽型,如公式(3)。
式中:λ—路徑損耗系數(shù),一般取2~5;ξ—隨機數(shù),符合高斯分布,平均值為0,其標(biāo)準(zhǔn)差一般取4~10;d0—參考距離;d—估計距離;Pr(d0)—參考距離的接收信號強度;Pr(d)—估計距離的接收信號強度;
在加權(quán)質(zhì)心算法的基礎(chǔ)上,很多文獻(xiàn)根據(jù)應(yīng)用的需求提出了不同的改進(jìn)方法。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于RSSI修正的算法,該算法在首先利用RSSI算法取得未知節(jié)點的估計坐標(biāo)后,重新計算估計坐標(biāo)到錨節(jié)點的距離值,根據(jù)再將測距技術(shù)獲得的未知節(jié)點與錨節(jié)點之間的距離值相比較,校正節(jié)點位置。對通信半徑內(nèi)的所有錨節(jié)點的估計坐標(biāo)進(jìn)行修正,再將修正后的坐標(biāo)采用質(zhì)心算法進(jìn)行計算。文獻(xiàn)[1]提出了選用錨節(jié)點定位最近的四個錨節(jié)點進(jìn)行質(zhì)心定位算法的定位,該方法錨節(jié)點密度越大,定位精度越高。文獻(xiàn)[7]提出了多質(zhì)心定位算法,該算法首先將網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的信標(biāo)信號得到的廣播信息值排序R-set={RSSI1,RSSI2,…RSSIn}轉(zhuǎn)化成距離排序信號集合D-set,求出距離值與最小的距離值的差值集合△d-set,求取△d-set集合的平均值,將錨節(jié)點大于平均值的節(jié)點集合距離集合中取距離值相差最小的三個節(jié)點,用傳統(tǒng)的質(zhì)心心算法計算出該錨節(jié)點的三角形坐標(biāo)。將新產(chǎn)生的錨節(jié)點與距離值小于平均值的錨節(jié)點組合成多邊形,再用加權(quán)質(zhì)心算法計算出新的未知節(jié)點的坐標(biāo)。該算法的使用要求錨節(jié)點的數(shù)量較多,增加了系統(tǒng)的成本。
根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)的技術(shù),本文考慮到井下環(huán)境的復(fù)雜程度,將加權(quán)型質(zhì)心算法的進(jìn)行采用區(qū)域改進(jìn)型的后期處理,求取定位最小誤差,找到最優(yōu)的定位點。區(qū)域改進(jìn)型的加權(quán)質(zhì)心定位算法具體的過程如下所示。
1)錨節(jié)點定期地向周圍發(fā)送信號,包括信號強度和ID編號。
2)未知節(jié)點接收周圍錨節(jié)點發(fā)送的信號,確定周圍與之具有網(wǎng)絡(luò)連通的錨節(jié)點以及其發(fā)送到未知節(jié)點的RSSI信號值,建立未知節(jié)點與錨節(jié)點的RSSI值的組合R-set:(R1,R1,…,Rm),以及按照RSSI組合的順序建立的與未知節(jié)點連通的錨節(jié)點的序號集合M-set:(m1,m2,…,mm)以及錨節(jié)點的位置集合 X-set:(x1,x2,…,xm),Y-set:(y1,y2,…,ym)。將 R-set、X-set和 Y-set代入加權(quán)型質(zhì)心算法的計算公式,求取未知節(jié)點的估計點坐標(biāo)O(x,y)。
3)建立未知節(jié)點的估計區(qū)域,以O(shè)點為中心,0.5ξR為坐標(biāo)的邊界,如圖1所示。本系統(tǒng)默認(rèn)的模擬仿真運算中,將0.5ξR設(shè)定為1。
4)本定位算法的設(shè)計中定位誤差計算如公式(4)。
式中di代表未知節(jié)點與錨節(jié)點間的實際距離,d'i代表估計坐標(biāo)與錨節(jié)點間的距離值;仿真計算時,d'i由節(jié)點間的距離值表示,di根據(jù)RSSI信號發(fā)送和接收的公式,計算求得。分別求取O點以及估計區(qū)域頂點與錨節(jié)點序號集合的錨節(jié)點的定位誤差,分別由ΔO、Δ1、Δ2、Δ3、Δ4表示。如果ΔO<=min(Δ1,Δ2,Δ3,Δ4),則認(rèn)為該估計坐標(biāo)為最小誤差的定位點,O點坐標(biāo)為最終的估計坐標(biāo)值,結(jié)束此次判定。如果 ΔO >min(Δ1,Δ2,Δ3,Δ4),則判定 O 點為非最佳定位點,選擇 Δ1,Δ2,Δ3,Δ4 的最小點作為新的估計坐標(biāo)點O,按照圖1重新進(jìn)行估計區(qū)域的確定,重復(fù)執(zhí)行上述的過程。根據(jù)系統(tǒng)誤差的情況,可設(shè)定重復(fù)執(zhí)行的循環(huán)閾值,超過閾值大小,則退出循環(huán)執(zhí)行的操作,將當(dāng)前的估計坐標(biāo)點作為定位坐標(biāo)的結(jié)果,本文設(shè)定循環(huán)閾值為5。
為了驗證算法的有效性,采用MATLAB軟件對算法進(jìn)行仿真。假設(shè)將網(wǎng)絡(luò)設(shè)置于100 m×10 m的區(qū)域內(nèi),該區(qū)域的左下角坐標(biāo)(0,0),區(qū)域內(nèi)采用無線載波信號頻率為2.4 GHz,節(jié)點的通信半徑理論上設(shè)定為18 m,實際中由于路徑損耗的原因,大約12米左右。為了驗證算法的有效性,實際作業(yè)中的電磁干擾、電磁波反射和折射、濕度的干擾以及氣候的影響由均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為5的高斯分布的隨機噪聲表示。錨節(jié)點的布局如圖2所示。
1)不同定位算法的定位精度的比較。該精度的比較的仿真環(huán)境采用圖2的布局方式,相同橫坐標(biāo)的錨節(jié)點間的距離相差為10,不同橫坐標(biāo)的錨節(jié)點間橫坐標(biāo)相差為5。隨機選定未知節(jié)點的坐標(biāo),固定橫坐標(biāo)的大小,調(diào)整縱坐標(biāo)的值比較不同的定位算法在不同的坐標(biāo)下,定位誤差的變換情況。比較的結(jié)果如圖3所示。區(qū)域改進(jìn)型的定位算法相比于加權(quán)型定位算法在定位誤差的準(zhǔn)確度方面有了較大的提高,并且從曲線變換情況看,加權(quán)型質(zhì)心算法的定位誤差與未知節(jié)點的未知有很大的關(guān)系,兩側(cè)誤差值較大,已經(jīng)達(dá)到了18%左右,而在中心位置的誤差卻較低,大約在3% ~8%左右。區(qū)域改進(jìn)型的算法,從曲線的變換情況可以看出,定位誤差最大大約有9%,最小可達(dá)到3%左右,定位精度的提高是比較明顯的。兩種質(zhì)心算法的定位誤差有一部分曲線是重合的,這說明在此坐標(biāo)點上首次估計的未知坐標(biāo)點就是最小誤差點,所以定位誤差大小是一致的。
2)定位距離對定位算法的影響。采用區(qū)域改進(jìn)型的質(zhì)心定位算法,調(diào)整錨節(jié)點間的定位距離,觀察定位誤差的變化情況。以錨節(jié)點間的橫坐標(biāo)的大小表示錨節(jié)點的距離,比較的結(jié)果如如圖4所示。節(jié)點距離的調(diào)整對于定位誤差的影響并沒有明顯的體現(xiàn)出來。本系統(tǒng)設(shè)定的實際通信半徑大小為12,在任意的一個未知節(jié)點的定位過程中,與之通信的錨節(jié)點的個數(shù)至少為3個,這就保證了算法的準(zhǔn)確程度,所以距離為5和距離為10的定位結(jié)果并沒有較大的出入。如果將錨節(jié)點間的距離設(shè)定為15,則定位誤差會大大增加,這是由于與之通信的錨節(jié)點的個數(shù)有時會少于3個。故在本算法的定位設(shè)計中,在保證與未知節(jié)點通信的錨節(jié)點個數(shù)不低于3個的情況下,選擇最大的距離值布局錨節(jié)點的位置,提高系統(tǒng)的性價比。
本文在加權(quán)型質(zhì)心算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了算法的處理過程,添加了區(qū)域估計,比較最小誤差,尋求最佳的定位估計點。由定位的仿真結(jié)果圖可以看出定位誤差大大的減少了,適用于環(huán)境復(fù)雜的井下作業(yè)。
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Underground Personnel Positioning Based on Improved Weighted Centroid Algorithm
YANG Juan,HAN Xue-song
(Department of Computer and Information Engineering,Chengde Petroleum College,Chengde 067000,Hebei,China)
Node location technology can be used to determine the mine personnel position,which plays a very important role in job monitoring and scheduling.This article adopts the communication technology of wireless sensor network.Based on the traditional weighted centroid algorithm,the improved localization algorithm is added to determine area.Mine personnel positioning system is designed in this article.To verify the validity of the algorithm,the paper uses matlab software to simulate the process,the compared result shows that the algorithm can improve the positioning accuracy of the system,and we can use it in the complex working environment of mine monitoring system.
wireless sensor network;node localization;positioning algorithm
TP216
A
1008-9446(2014)04-0057-04
2013-12-25
楊鵑(1979-),女,黑龍江雙鴨山人,承德石油高等??茖W(xué)校計算機與信息工程系講師,控制理論與控制工程碩士,研究方向為信息融合與無線網(wǎng)絡(luò)。