WSNs目標(biāo)跟蹤中的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制研究

董齊芬 盛蒙蒙

摘 要： 目標(biāo)定位與跟蹤是無(wú)線傳感網(wǎng)（Wireless Sensor Networks，WSNs）的重要應(yīng)用之一。由于WSNs通信資源及節(jié)點(diǎn)能量均受限，在目標(biāo)定位跟蹤應(yīng)用中，通常選取目標(biāo)附近共線度較低的三個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)當(dāng)前目標(biāo)進(jìn)行定位。文章首先通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前共線度定義中存在的問(wèn)題，然后綜合考慮節(jié)點(diǎn)間的距離及節(jié)點(diǎn)組與目標(biāo)之間的距離等因素，提出了一種簡(jiǎn)單有效的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制來(lái)提高目標(biāo)定位跟蹤的準(zhǔn)確度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提出的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制能適應(yīng)測(cè)距噪聲較大的WSNs環(huán)境。

關(guān)鍵詞： 無(wú)線傳感網(wǎng)； 目標(biāo)跟蹤； 共線度； 節(jié)點(diǎn)組選擇

中圖分類(lèi)號(hào)：TP309 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2015）12-10-03

Node group selection scheme for target tracking in wireless sensor networks

Dong Qifen， Sheng Mengmeng

（Department of Computer and Information technology， Zhejiang Police College， Hangzhou， Zhejiang 310053， China）

Abstract： Target tracking is one of the important applications of wireless sensor networks （WSNs）. Since the communication resources in WSNs and node's energy are limited， it is usual to select three non-collinear nodes which are close to the target to estimate the current location of the target. The problems in the existed definition of collinear degree are found through the simulation in this paper， considering the distance between nodes as well as the distance between node group and the target， a simple and effective node group selection scheme is proposed to improve the accuracy of target tracking. The simulation results show that the proposed node group selection scheme is robust to the environment with large ranging noisy.

Key words： wireless sensor networks； collinear degree； target tracking； node group selection

0 引言

無(wú)線傳感網(wǎng)（Wireless Sensor Networks， WSNs）是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量廉價(jià)微型傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)無(wú)線通信方式形成的一個(gè)多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。其中，目標(biāo)定位與跟蹤是WSNs的重要應(yīng)用之一。

由于WSNs通信資源及節(jié)點(diǎn)能量均受限，在目標(biāo)定位跟蹤應(yīng)用中，并非所有節(jié)點(diǎn)同時(shí)參與到目標(biāo)的定位跟蹤中，而是通常選取目標(biāo)附近的少量合適節(jié)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。比如，文獻(xiàn)[1]-[4]等通過(guò)研究節(jié)點(diǎn)間的“共線度”來(lái)選擇三個(gè)合適的節(jié)點(diǎn)對(duì)當(dāng)前目標(biāo)進(jìn)行定位。本文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前共線度定義中存在的問(wèn)題，進(jìn)而提出一種簡(jiǎn)單有效的節(jié)點(diǎn)選擇機(jī)制來(lái)提高目標(biāo)定位跟蹤的準(zhǔn)確度。

1 共線度

在二維空間中，只需獲得三個(gè)節(jié)點(diǎn)的測(cè)距信息即可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。然而，當(dāng)所選擇的三個(gè)節(jié)點(diǎn)共線或接近共線時(shí)，較小的測(cè)距誤差都會(huì)導(dǎo)致很大的定位跟蹤偏離[3]。為了解決節(jié)點(diǎn)的共線問(wèn)題，一些文獻(xiàn)引入共線度的定義。

文獻(xiàn)[1]認(rèn)為共線度的大小依賴(lài)于三個(gè)節(jié)點(diǎn)所組成的三角形大小，故定義共線度為三角形的三個(gè)高的最小值。具體的，設(shè)三角形中最長(zhǎng)的邊為lmax，那么該邊所對(duì)應(yīng)的高則為最小的高h(yuǎn)min，即共線度為hmin。

文獻(xiàn)[2]指出文獻(xiàn)[1]中的最小高h(yuǎn)min雖然可以在一定程度上反映三個(gè)節(jié)點(diǎn)的共線程度，但更合理的應(yīng)該是選擇hmin與lmax的比值來(lái)衡量三角形的共線程度。文獻(xiàn)[2]中定義的共線度DC為：

⑴

根據(jù)式⑴的定義，并結(jié)合圖1分析可知，該定義下的共線度取值范圍為0～1。特別的，當(dāng)三個(gè)節(jié)點(diǎn)組成等邊三角形時(shí)，共線度值取到最大值1；當(dāng)三個(gè)節(jié)點(diǎn)處于同一條直線時(shí)，共線度為0。

文獻(xiàn)[3]指出三個(gè)節(jié)點(diǎn)的共線度與它們所組成的三角形形狀有關(guān)，而度量一個(gè)三角形形狀的更本質(zhì)的參數(shù)應(yīng)該是三角形的內(nèi)角，故將共線度定義為節(jié)點(diǎn)組成的三角形中最小角的余弦值。如圖2所示，節(jié)點(diǎn)A、B、C所組成的三角形中，∠C是最小角，則用∠C的余弦值來(lái)衡量A、B、C這三個(gè)節(jié)點(diǎn)組的共線程度，即：

⑵

因?yàn)槿切巫钚〗堑娜≈捣秶鸀?o～60o，故該定義下共線度的對(duì)應(yīng)取值范圍為1～0.5。顯然，當(dāng)共線度為0.5時(shí)，表示節(jié)點(diǎn)組成的三角形是等邊三角形，此時(shí)該組節(jié)點(diǎn)的定位效果最好；當(dāng)共線度為1時(shí)，代表節(jié)點(diǎn)組在一條直線上，此時(shí)定位效果最差。

從上述共線度定義可知，文獻(xiàn)[1]根據(jù)三個(gè)節(jié)點(diǎn)組成三角形的大小來(lái)研究共線度，而文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]則從三角形形狀的角度分析，且文獻(xiàn)[2]是對(duì)文獻(xiàn)[1]中定義的共線度的改進(jìn)。另外，文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]對(duì)共線度的定義雖然不同，但結(jié)論是相似的，即：當(dāng)三個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的三角形越接近等邊三角形，該三個(gè)節(jié)點(diǎn)的定位效果越好。兩者的不同點(diǎn)在于：式⑴計(jì)算的共線度值越小，三個(gè)節(jié)點(diǎn)看上去越接近共線，而式⑵正好相反，如圖3所示。為方便敘述，在下文討論中采用文獻(xiàn)[3]中定義的共線度。

2 問(wèn)題分析與改進(jìn)

本小節(jié)通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)分析上述定義的共線度存在的問(wèn)題。仿真中，設(shè)置節(jié)點(diǎn)的測(cè)距噪聲服從均值為0、方差為5的高斯分布，并利用擴(kuò)展卡爾曼濾波法[5]對(duì)三個(gè)節(jié)點(diǎn)的測(cè)距信息進(jìn)行融合處理，計(jì)算出目標(biāo)的位置。圖3給出了幾種特殊情況下的目標(biāo)定位跟蹤結(jié)果。從圖3發(fā)現(xiàn)如下問(wèn)題：①圖3（a）中三個(gè)節(jié)點(diǎn)的共線度（DC2）接近于1，但定位跟蹤效果卻較好；②圖3（b）和圖3（c）中三個(gè)節(jié)點(diǎn)的共線度（DC2）相近，均接近于0.5，但圖3（c）中的整體效果較好，而圖3（b）中三個(gè)節(jié)點(diǎn)附近區(qū)域的定位跟蹤效果較好，離三個(gè)節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)處區(qū)域的定位跟蹤效果卻較差；③圖3（c）和圖3（d）中的三個(gè)節(jié)點(diǎn)形狀大小完全一樣，但定位跟蹤效果卻相差甚遠(yuǎn)。

分析上述問(wèn)題可知：①當(dāng)三個(gè)節(jié)點(diǎn)離目標(biāo)較遠(yuǎn)時(shí)，即使三個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的三角形接近等邊三角形，也會(huì)引起較大的定位誤差，如圖3（d），這是因?yàn)樵谶@種情況下，測(cè)距誤差使得三個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)的測(cè)量距離之間的相對(duì)差距變的很小，使得三個(gè)節(jié)點(diǎn)似乎是重合的，且當(dāng)三角形形狀較小時(shí)，這種效應(yīng)越容易出現(xiàn)，如圖3（b）；②當(dāng)三個(gè)節(jié)點(diǎn)相距較遠(yuǎn)時(shí)，只要它們不是完全共線，也能得到較理想的定位跟蹤效果，如圖3（a）。上述兩點(diǎn)說(shuō)明在選擇節(jié)點(diǎn)組時(shí)除了考慮共線度因素，還需要綜合考慮節(jié)點(diǎn)間的距離，及節(jié)點(diǎn)組與目標(biāo)之間的距離等。針對(duì)這些考慮，本文提出了一種簡(jiǎn)單有效的節(jié)點(diǎn)選擇機(jī)制來(lái)提高目標(biāo)定位跟蹤的準(zhǔn)確度，如表1所示。

表1 本文提出的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制

[算法1 本文提出的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制＼&Step 1 初始化：設(shè)定節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的最大允許距離lmax，備選節(jié)點(diǎn)的最少數(shù)量Nmin，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最小允許距離dmin，表征三角形大小的參數(shù)r。

Step 2 找出可供選擇的節(jié)點(diǎn)集合：將目標(biāo)近距離范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)加入集合中。若節(jié)點(diǎn)數(shù)量小于Nmin，則逐步擴(kuò)大距離范圍（但不能超過(guò)lmax）來(lái)添加節(jié)點(diǎn)到集合中。

Step 3 將節(jié)點(diǎn)集合中的每3個(gè)節(jié)點(diǎn)組成一個(gè)節(jié)點(diǎn)組。

Step 4 計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)組的共線度：若該節(jié)點(diǎn)組中任何兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離小于dmin，或目標(biāo)與3個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最小距離大于3個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的三角形最大邊的r倍，將該節(jié)點(diǎn)組的共線度直接置為1，；否則利用式⑵計(jì)算出該節(jié)點(diǎn)組的共線度。

Step 5 選出共線度最小的節(jié)點(diǎn)組，然后利用擴(kuò)展卡爾曼濾波方法對(duì)選中的三個(gè)節(jié)點(diǎn)的測(cè)距信息進(jìn)行融合處理，計(jì)算出目標(biāo)的當(dāng)前位置。＼&]

3 仿真實(shí)驗(yàn)

本小節(jié)通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證本文提出的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制的有效性。假設(shè)200個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在200m×200m的區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)的測(cè)距范圍為30m，目標(biāo)作勻速圓周運(yùn)動(dòng)，如圖4所示。設(shè)置lmax=25m，Nmin=8，dmin=5，r=4。圖4（a）和圖4（b）分別是節(jié)點(diǎn)的測(cè)距噪聲方差為5和10時(shí)的目標(biāo)定位跟蹤結(jié)果，其中TNG表示在測(cè)距范圍內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)中根據(jù)式⑵找出共線度最小的節(jié)點(diǎn)組，ATNG表示本文提出的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制。從圖4可以看出，當(dāng)節(jié)點(diǎn)的測(cè)距噪聲方差較小時(shí)，ATNG與TNG的定位跟蹤效果是差不多的。但當(dāng)節(jié)點(diǎn)的測(cè)距噪聲方差較大時(shí)，ATNG仍能保持較好的定位跟蹤效果，而TNG出現(xiàn)了較大的跟蹤誤差。這表明本文提出的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制更能適應(yīng)測(cè)距噪聲較大的WSNs環(huán)境。

（a） 節(jié)點(diǎn)的測(cè)距噪聲方差為5

（b） 節(jié)點(diǎn)的測(cè)距噪聲方差為10

圖4 不同測(cè)量噪聲下的WSNs目標(biāo)定位跟蹤結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的當(dāng)前共線度定義存在的問(wèn)題，綜合考慮了節(jié)點(diǎn)間的距離，以及節(jié)點(diǎn)組與目標(biāo)之間的距離等因素，提出了一種簡(jiǎn)單有效的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制來(lái)提高目標(biāo)定位跟蹤的準(zhǔn)確度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提出的節(jié)點(diǎn)組選擇機(jī)制能適應(yīng)測(cè)距噪聲較大的WSNs環(huán)境。希望本文能為WSNs中的目標(biāo)定位與跟蹤算法研究提供有價(jià)值的參考。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] Poggi C， Mazzini G. Collinearity for Sensor Network

Localization[C]//Proceedings of 2003 IEEE 58th Vehicular Technology Conference， Piscataway， NJ， USA： IEEE，2004：3040-3044

[2] 劉克中，王殊.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種改進(jìn)DV-Hop節(jié)點(diǎn)定

位方法[J].信息與控制，2006.35（6）：787-792

[3] 吳凌飛，孟慶虎，梁華為.一種基于共線度的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

定位算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2009.22（5）：722-727

[4] 孟文超，俞立，董齊芬等.基于最優(yōu)信標(biāo)組的擴(kuò)展卡爾曼定位

算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2011.24（4）：581-586

[5] Yim J，Park C，Joo J. Extended Kalman Filter for Wireless

LAN Based Indoor Positioning[J]. Decision Support Systems，2008.45（4）：960-971