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    基于降維與粒子群優(yōu)化的水下傳感網(wǎng)定位算法

    2017-05-16 00:34錢文標(biāo)
    山東工業(yè)技術(shù) 2017年9期
    關(guān)鍵詞:降維定位

    摘 要:針對水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位存在定位精度低、能量消耗高等問題,提出了一種基于降維與粒子群優(yōu)化的節(jié)點定位算法。算法首先結(jié)合水下傳感網(wǎng)的特性,將水下三維定位轉(zhuǎn)換為二維定位, 然后引入粒子群優(yōu)化方法,根據(jù)全局最優(yōu)值限定粒子的方向,粒子不斷優(yōu)化,最后確定節(jié)點的位置。實驗結(jié)果表明,與其他定位算法相比,提出的算法提高了定位精度,降低了節(jié)點的能量和計算量消耗。

    關(guān)鍵詞:水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò);定位;降維;粒子群優(yōu)化

    DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.09.127

    1 引言

    目前,水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已被廣泛的應(yīng)用于海洋環(huán)境監(jiān)測、海洋信息采集、海洋資源探測、災(zāi)害預(yù)警、援助導(dǎo)航等領(lǐng)域。水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點的位置信息是網(wǎng)絡(luò)拓撲發(fā)現(xiàn)、路由協(xié)議優(yōu)化、水下導(dǎo)航等應(yīng)用的前提,所以節(jié)點定位具有非常重要的研究意義[1]。

    國內(nèi)外提出的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法,根據(jù)是否需要節(jié)點測距技術(shù),可以分為兩大類:基于測距與無需測距的定位算法,本文研究的是基于測距的定位算法。文獻[2]提出了一種“基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的水下未知聲源定位方法”數(shù)學(xué)模型。針對水下稀疏傳感器網(wǎng)絡(luò),文獻[3]提出了一種基于相交環(huán)的兩跳定位算法。文獻[4]中提出的Silent定位是一種三維的水下定位機制,待定位節(jié)點監(jiān)聽錨節(jié)點位置信息進行自定位,算法要求每個錨節(jié)點均能覆蓋整個監(jiān)測區(qū)域,而且需要在水底部署錨節(jié)點。

    1995年,受鳥群覓食行為的啟發(fā),Eberhart博士和Kennedy博士提出粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)[5]。PSO具有定位精度高、參數(shù)少、收斂快、實現(xiàn)簡單等特點,因此,粒子群優(yōu)化算法適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位。文獻[6]論述了粒子群優(yōu)化算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中的應(yīng)用。文獻[7]提出了一種約束粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法。

    目前,把粒子群算法用到水下定位的研究較少,水下節(jié)點定位都沒有很好的考慮水下環(huán)境的復(fù)雜性和能量的消耗。本文結(jié)合水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點集中水面分布、節(jié)點深度已知的特性,把水下三維定位等效轉(zhuǎn)換為二維定位,并引入粒子群優(yōu)化方法,提出了一種基于降維與粒子群優(yōu)化的節(jié)點定位算法。最后用OMNET++實現(xiàn)仿真,驗證了算法的可行性。

    2 基于降維與粒子群優(yōu)化的定位算法

    2.1 水下傳感網(wǎng)定位模型

    把傳感器節(jié)點部署在水中這一特殊環(huán)境,使水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位面臨一系列的挑戰(zhàn)[8],本文中使用的網(wǎng)絡(luò)模型具有如下特征:

    (1)傳感器節(jié)點是部署在水下三維空間中的。

    (2)錨節(jié)點漂浮在水面。由于水中無法使用GPS定位以及水的流動性使得在水中部署錨節(jié)點比較困難,因此錨節(jié)點是漂浮在水面上,并帶有GPS定位裝置[8]。

    (3)由于往返傳播時間(RTOF)測距不需要時鐘同步,本文就采用RTOF測距。

    (4)網(wǎng)絡(luò)是稀疏的。海洋是遼闊的,監(jiān)測水域通常比較廣闊,因此,水下傳感器網(wǎng)絡(luò)是稀疏的。

    (5)深度已知。水下節(jié)點的深度信息可以通過多種手段測得,比如可以用壓力傳感器測量壓強,然后利用壓強與水深的關(guān)系求取節(jié)點的深度。

    2.2 水下定位維度轉(zhuǎn)換

    根據(jù)數(shù)學(xué)原理我們知道,三維空間定位至少需要部署四個錨節(jié)點才可以計算待定位節(jié)點的坐標(biāo),并且四點不能共面;二維平面定位至少需要部署三個錨節(jié)點才可以計算節(jié)點的位置坐標(biāo),并且三點不能共線。

    針對以上水下傳感器網(wǎng)絡(luò)模型,錨節(jié)點的集中水面分布將使錨節(jié)點在深度方向上分布不均勻,待定位節(jié)點在深度方向沒有參考點,這將導(dǎo)致深度方向誤差最大,而水下節(jié)點深度坐標(biāo)易測的優(yōu)勢剛好可以彌補定位算法的缺陷,可以提高定位精度。本文充分利用水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的這種優(yōu)勢,將待定位節(jié)點的坐標(biāo)映射到錨節(jié)點所在的海平面上,保持二維坐標(biāo)不變,可以將水下三維定位問題等效轉(zhuǎn)化為普通的二維定位。這樣轉(zhuǎn)換后就避免了錨節(jié)點分布不均勻問題,能有效提高定位的精度,由于是二維定位,還節(jié)約了能量和計算量的消耗。

    3 實驗分析

    3.1 系統(tǒng)仿真說明

    本文利用OMNeT++工具對提出的算法進行仿真,所有的節(jié)點都分布在100×100×100m的立方體三維空間中,其中10個錨節(jié)點隨機部署在水面(即z坐標(biāo)為0),100個待定位節(jié)點隨機部署在立方體內(nèi)部空間內(nèi)。每個節(jié)點都有自己的編號和位置,所有節(jié)點的最大通信半徑為20m,采用理想信道模型,節(jié)點僅與通信范圍內(nèi)的節(jié)點通信,通過多跳轉(zhuǎn)發(fā)把信息傳到目的節(jié)點。

    實驗中,通過改變待定位節(jié)點測距誤差比例來進行仿真實驗,同時與其他定位算法進行比較分析。本文分析圖中,3DPSO表示水下三維粒子群定位算法,Silent表示文獻[4]提出的定位方法。

    3.2 實驗性能分析

    平均定位誤差表示所有待定位節(jié)點在經(jīng)過定位之后的誤差的平均值。從圖2中可以看出,本文提出算法比3DPSO和Silent定位具有更高的定位精度。另外3DPSO和Silent定位要求在水中部署錨節(jié)點,Silent還需要每個錨節(jié)點均能覆蓋整個網(wǎng)絡(luò)區(qū)域,而本文定位方法只需在水面部署錨節(jié)點,部署也比較容易。

    仿真中,節(jié)點首先設(shè)定了能量數(shù)值,然后每次收發(fā)消息、處理消息、坐標(biāo)計算時就減去該次操作消耗的能量,最后通過統(tǒng)計每個節(jié)點的剩余能量計算出消耗的能量。從圖3中我們還可以看出,本文所提的定位算法與3DPSO和Silent定位相比,消耗的能量更少,這是因為本文算法信息發(fā)送字節(jié)少、計算消耗小,有效的節(jié)約了節(jié)點的能量消耗。隨著測距誤差比例增大,節(jié)點消耗的能量也增加。

    4 結(jié)束語

    本文結(jié)合水下傳感器網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點集中水面分布、節(jié)點深度已知的特性,將水下三維定位轉(zhuǎn)換為二維定位,然后引入并行粒子群優(yōu)化方法,提出了基于降維與粒子群優(yōu)化的水下傳感網(wǎng)定位算法,并利用OMNeT++對該算法進行仿真,驗證了算法的的可行性。此算法具有如下優(yōu)點:1)提高了定位的精度;2)節(jié)約了待定位節(jié)點能量和計算量的消耗;3)更快的收斂速度;4)節(jié)點部署容易。

    參考文獻:

    [1]薛建彬,陳一鳴,何鳳婕.水下基于層級的約束加權(quán)最小二乘時差[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2015,28(02):239-243.

    [2]張涵,付斌,劉純虎等.一種水下未知聲源定位方法的研究[J].計算機測量與控制,2011,19(09):2220-2222.

    [3]單志龍,胡燕.基于相交環(huán)的水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點自定位研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2012(04):536-540.

    [4]CHENG XZ,SHU HN,LIANG QL,et al.Silent positioning in underwater acoustic sensor networks[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2008,57(03):1756-1766.

    [5]EBERHART RC,KENNEDY J.A new optimizer using particle swarm theory[C].Proceedings of the 6th International Symposium on Micro Machine and Human Science.Nagoya:IEEE,1995:39-43.

    [6]王曉樂,徐家品.基于粒子群優(yōu)化算法的WSNs節(jié)點定位研究[J].計算機應(yīng)用,2009,29(02):494-495.

    [7]歐陽丹彤,何金勝,白洪濤.一種約束粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法[J].計算機科學(xué),2011,38(07):46-50.

    [8]王懌,田臣,黃本雄.錨節(jié)點水面部署的三維水下傳感網(wǎng)定位算法[J].微電子學(xué)與計算機,2010,27(10):65-68.

    [9]紀(jì)震,廖惠連,吳青華.粒子群算法及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2009:16-70.

    作者簡介:錢文標(biāo)(1987-),男,云南大理人,碩士,研究方向:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

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