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    鈾尾礦庫WSN安全監(jiān)控鏡像約束域定位算法*

    2017-04-16 02:31:08余修武范飛生周利興李向陽
    中國安全生產科學技術 2017年11期
    關鍵詞:尾礦庫鏡像測距

    余修武,范飛生,夏 凡,周利興,劉 永,李向陽,張 楓

    (1.南華大學 環(huán)境與安全工程學院,湖南 衡陽 421001; 2.金屬礦山安全與健康國家重點實驗室,安徽 馬鞍山 243000;3.湖南省鈾尾礦庫退役治理技術工程技術研究中心,湖南 衡陽 421001)

    0 引言

    安全監(jiān)測監(jiān)控技術一直是制約鈾尾礦庫安全生產與治理的關鍵技術之一。鈾尾礦庫一般范圍較大,且其中存在大量的具有放射性污染和有毒有害的物質,現(xiàn)今大多還是處于人工現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)或使用衛(wèi)星遙感、航拍成像等高危險、高成本的監(jiān)測監(jiān)控方式,而無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)因具有適用于各種復雜、惡劣和危險的監(jiān)測環(huán)境且成本低廉等特點,被廣泛應用于各種監(jiān)測領域,為鈾尾礦庫監(jiān)測提供了一個全新的技術手段。

    定位技術是WSN用于確定信息源位置、監(jiān)控目標方向的關鍵技術之一[1-3],及時獲取鈾尾礦庫突發(fā)事件發(fā)生區(qū)域的位置信息,能夠為鈾尾礦庫的安全預警提供方位。定位是節(jié)點對周圍環(huán)境和目標參數(shù)信息的收集及提取,輔以角度、距離、時鐘等多維參數(shù)進行計算獲取自身或其他節(jié)點的準確位置[4-5]。定位技術能夠對各種復雜、危險環(huán)境發(fā)生的突發(fā)事件進行精確定位及追蹤。

    RSSI屬于典型的定位算法[6-9],其容易實現(xiàn)、成本低、無需額外硬件且能夠方便的從無線芯片的寄存器中直接讀取,但由于其在鈾尾礦庫中會受到非視距、多徑等因素的影響,遠距離RSSI值測距容易產生較大誤差[10-11],針對RSSI測距誤差問題,文獻[12]提出了一種正態(tài)分布跟蹤動態(tài)方差模型(LNSM-DV),并引入最小二乘法動態(tài)調整LNSM-DV,分析RSSI方差和距離的關系用來減小RSSI的測距誤差;文獻[13]提出在物理層中使用片內多徑分離技術求取抗干擾RSSI值;文獻[14]依據(jù)RSSI值大小求取權重并計算質心來增加定位精度;以上這些算法均需獲取大量的RSSI值進行分析,因此增加了通信開銷,且計算中所涉及的RSSI值,在距離大于某一值時,RSSI波動造成的隨機干擾很難進行消除,會使局部誤差增大。為此,提出一種未知節(jié)點只利用少量近距離RSSI值測距生成最小通信圓,依據(jù)鏡像原理生成鏡像圓的約束域定位算法(Image minimum communication circle constraint region location algorithm,IMC-CC),該算法可屏蔽遠距離RSSI值,減少干擾、降低測距誤差。

    1 鏡像最小通信圓約束域理論

    鏡像理論[15]最早由法國精神醫(yī)生拉康提出,他認為人生是從鏡子開始認識自我、引導自我和約束自我的一個過程,鏡像其實是冗余的一種類型,簡單的可以稱之為復制版本,其具有功能的同向性和擴展應用無差別性,鏡是呈現(xiàn)像的載體,像是自我認識、引導和約束的復制同構體。鏡像最小通信圓借鑒于鏡像理論,未知節(jié)點通過通信范圍識別認識自我,即未知節(jié)點以自我為圓心生成最小通信圓,并根據(jù)已知節(jié)點(錨節(jié)點)絕對坐標模擬錨節(jié)點開始引導自我,即錨節(jié)點以自身為圓心生成相同鏡像圓,最終由未知節(jié)點和錨節(jié)點構成了一個鏡像圓結構模型,由錨節(jié)點鏡像圓交叉約束未知節(jié)點位置達到定位效果。

    1.1 最小通信圓

    未知節(jié)點(S節(jié)點)以一定功率向其周圍錨節(jié)點發(fā)送識別信號,錨節(jié)點收到識別信息后反饋自身位置坐標和得到的RSSI值給S節(jié)點,如圖1有A,B,C和D4個錨節(jié)點,S節(jié)點收到4個RSSI值,分別為RSSIA,RSSIB,RSSSC和RSSID,S節(jié)點對RSSI值進行降序排列,如RSSIB>RSSSC>RSSIA>RSSID,并分別計算到各錨節(jié)點的距離,設分別為dA,dB,dC和dD。

    定義在S的通信范圍內,以S節(jié)點自身為圓心,以某錨節(jié)點到S節(jié)點的間距為半徑生成的圓,稱為最小通信圓。如圖1(a)所示為S節(jié)點以dB為半徑,自身為圓心生成的最小通信圓,圖1(b)為以dC為半徑的最小通信圓。在A,B,C和D節(jié)點中,B節(jié)點離S節(jié)點距離最小,生成的最小通信圓也最小。

    1.2 交叉鏡像圓

    同理最小通信半徑可以取dA和dD。

    2 鈾尾礦庫節(jié)點定位

    鈾尾礦庫一般規(guī)模較大,節(jié)點呈平面網(wǎng)狀結構布設,其結構給節(jié)點間通信帶來了便利,通信阻礙較少。如圖2所示為某鈾尾礦庫節(jié)點的布設示意圖,未知節(jié)點或新加入節(jié)點(如附著與移動機械或人員的移動節(jié)點以及節(jié)點死亡后新增加的節(jié)點)可通過周圍已知節(jié)點,使用鏡像最小通信圓約束域理論,確定自己的位置信息。

    圖2 鈾尾礦庫各節(jié)點布設示意Fig.2 Uranium tailings node layout schematic diagram

    2.1 最小通信圓半徑

    在RSSI定位算法中,常用的對數(shù)路徑損耗模型[16]如式(1)所示。

    RSSI=A-10nlgl

    (1)

    式中:A表示信號經(jīng)過1 m傳輸路徑后的路徑損耗值;l為信號傳播距離;n表示傳播因子,和具體無線傳播環(huán)境有關。

    n值在不同環(huán)境中變化很大,需對其進行修正。在S節(jié)點的通信范圍內,存在多個錨節(jié)點,可以認為在此通信范圍內傳播因子n相同。若在S節(jié)點的通信范圍內,存在多個錨節(jié)點互相通信(在保證一定節(jié)點密度情況下),錨節(jié)點相互之間以相同功率發(fā)送信號,收集RSSI值并發(fā)送至S節(jié)點。另外,由于無線信號傳播受到非視距、多徑傳播等因素的影響,遠距離的RSSI值測距誤差較大,為避免較遠距離測距所產生的誤差較大,只取其中幾個最大RSSI值作為修正參數(shù),如B和C,D節(jié)點之間為2個最大RSSI值,則建立修正模型如式(2)所示。

    (2)

    式中:RSSIBC為B節(jié)點接受到來自C節(jié)點的RSSI值,同理RSSIBD;lBC表示B和C節(jié)點間距可通過節(jié)點坐標求得,為已知值,同理lBD。

    由式(2)可得:n=(RSSIBC-RSSIBD)/ [10lg(lBD/lBC)],

    則未知節(jié)點最小通信圓半徑可通過式(3)求得,以dB為例。

    (3)

    2.2 定位區(qū)域優(yōu)化

    圖3 多半徑最小通信圓鏡像交疊Fig.3 Image overlap of multi-minimum communication circles

    從圖1可以看出,最小通信圓的半徑不同,所得到的定位區(qū)域范圍具有差異性。同時,錨節(jié)點的分布排列也是影響定位范圍的重要因素。由于節(jié)點分布的不確定性,約束區(qū)域也會呈現(xiàn)多樣性,單一半徑的最小通信圓不能很好的約束節(jié)點存在范圍,在此可通過2個或2個以上半徑的最小通信圓鏡像交疊處理,如圖3(a)為以dB和dC為半徑的最小通信圓鏡像交疊圖,約束區(qū)域相對于單一半徑進一步縮小,約束區(qū)域簡稱為SBC,則SBC=SB∪SC,且SBC≤SB,SBC≤SC;圖3(b)為三半徑的最小通信圓鏡像交疊圖。

    2.3 最小通信圓誤差估算

    設網(wǎng)絡總面積為M,錨節(jié)點均勻分布密度為β,則錨節(jié)點的單位覆蓋面積m1=1/β,為方便計算,取其面積為正方形,則邊長a2=1/β,錨節(jié)點形成九宮格圖形。

    1)若最小通信圓半徑為最小RSSI值間距(如上述dB),有dB≤a,則:

    ①當dB≤a/2,則鏡像圓無交叉區(qū)域,未知節(jié)點位于B節(jié)點鏡像圓。

    2)若最小通信圓半徑如上述dC,有a/2

    當β=0.01,即a=10 m時,在理想圓環(huán)境下,不同單最小通信圓半徑的最大誤差如圖4所示。

    當多個最小通信圓交疊時,存在部分面積不重疊,進一步縮小定位區(qū)域,誤差將進一步縮小,且小于最小最大誤差rmin。

    圖4 理想圓環(huán)境下單最小通信圓最大誤差Fig.4 The biggest error under the single minimum communication circle

    3 仿真與分析

    3.1 算法網(wǎng)絡仿真與分析

    本文提出的IMC-CC算法由S節(jié)點主導、錨節(jié)點輔助完成定位,S節(jié)點無需獲取大量RSSI值進行分析,降低了通信開銷,以最小通信半徑生成鏡像圓,鏡像圓交疊約束與反約束生成定位估計區(qū)域,以面積迭代運算估計定位,實現(xiàn)了算法的運算低復雜度。

    為了分析IMC-CC算法的性能,利用MATLAB建立1個200 m×200 m范圍的仿真環(huán)境,總節(jié)點數(shù)為100,所有位置布設節(jié)點概率相同但不重復布設,設置不同β,節(jié)點最大通信距離為50 m,分別對傳統(tǒng)的RSSI、RSSI加權、單一最小通信圓、雙最小通信圓和三最小通信圓IMC-CC定位算法進行定位精度誤差和誤差方差進行實驗和分析,其中最小通信圓半徑為降序選取RSSI值計算所得。

    圖5所示為不同算法的未知節(jié)點在不同β情況下的平均誤差,仿真結果表明:隨S節(jié)點密度的增加,誤差都趨于減小,可以看出單一最小通信圓IMC-CC與傳統(tǒng)的RSSI算法平均誤差最大且比較接近,雙最小通信圓IMC-CC算法和RSSI加權質心算法平均誤差較為接近且居中,而三最小通信圓IMC-CC算法平均誤差最小。最小通信圓數(shù)量的不同表征著約束條件的多少,數(shù)量越多約束條件越多。IMC-CC誤差主要由2大因素決定,一是選取的計算最小通信圓半徑RSSI值,降序選取能夠有效減少由外界環(huán)境波動產生的誤差;二是圓化位置估算產生的誤差,多約束條件能夠減少限制定位區(qū)域面積,降低定位誤差。

    圖6為3種β值下各種算法的單節(jié)點誤差,單一子圖顯示5種算法均呈現(xiàn)出和平均誤差相同的變化規(guī)律,但單節(jié)點誤差會有波動性變化,傳統(tǒng)RSSI和單一最小通信圓IMC-CC波動性比較明顯,其它算法波動性相對較弱,單一條件的約束性具有的不確定性相對較大。同時可以看出,已知節(jié)點密度的增加,能夠有效減小其誤差及誤差波動(方差),表1所示為不同β值下5種算法定位誤差的標準差,誤差標準差是表征算法穩(wěn)定性的關鍵指標,從表中可以看出雙最小通信圓和三最小通信圓IMC-CC算法標準差較小,其穩(wěn)定性相對其余3種算法較高。

    表1 誤差標準差(σ)Table 1 Error standard deviation(σ)

    圖5 平均誤差Fig.5 Average location error value of S nodes

    圖6 不同β下的單節(jié)點誤差Fig.6 Signal node error

    圖7 誤差累計占比分布Fig.7 Cumulative proportion of error distribution

    3.2 實驗評估

    無線傳感器網(wǎng)絡在鈾尾礦中的應用研究屬于新型研究領域,目前還處于理論與實驗相結合的研究階段。而在實際應用中,節(jié)點最大通信距離一般約為60 m至100 m,節(jié)點可通過等距離或隨機拋灑布設,2節(jié)點間布設距離通常約在10 m至30 m,單節(jié)點的通信范圍內存在多個鄰節(jié)點,監(jiān)測點密度完全滿足工程應用的需求。

    4 結論

    1)提出一種適用于大規(guī)模平面結構的鈾尾礦庫安全監(jiān)測的鏡像最小通信圓約束域(IMC-CC)定位算法,其能夠較精確地定位節(jié)點的位置信息,有利于鈾尾礦庫的信息監(jiān)測和安全預警。

    2)IMC-CC算法利用少量較大RSSI值測距約束定位,并利用節(jié)點通信的相對性,未知節(jié)點生成最小通信圓,錨節(jié)點鏡像最小通信圓形成鏡像圓交叉約束域,并且多最小通信圓交叉區(qū)域交疊,形成了一種多約束條件的定位,是測距和非測距模型的一次有效結合。

    3)通過仿真模擬和實驗,在控制已知節(jié)點的密度情況下,得出最小通信圓交疊數(shù)越多,IMC-CC的定位精度更高,誤差標準差呈梯度下降趨勢,且多最小通信圓誤差能夠快速收斂,相對于傳統(tǒng)RSSI和RSSI質心算法,多最小通信圓誤差及其穩(wěn)定性都較為優(yōu)越。

    4)在實驗中發(fā)現(xiàn),測量的近距離RSSI值的波動不可避免,存在少數(shù)未知節(jié)點約束域偏離,增加了測量誤差,后續(xù)研究需進一步修正減少此誤差。

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