一種基于SATA的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法*

梁森 王志宏 唐王龍 李昌鎬 張明

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一種基于SATA的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法*

梁森1王志宏1唐王龍1李昌鎬2張明3

（1.中建四局第一建筑工程有限公司 2.中山大學(xué) 3.廣東郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院）

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，將節(jié)點(diǎn)定位看作一種地球物理反演問題，即一種求全局最優(yōu)解問題，并將原子尋求最穩(wěn)定狀態(tài)的躍遷過程，應(yīng)用于求解節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)位置過程，提出一種無線傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法——模擬原子躍遷定位算法。針對不同噪聲環(huán)境進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與模擬退火算法對比，本文提出的算法在定位精度和定位效率上有更好表現(xiàn)。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；定位；物理反演問題；模擬原子躍遷算法

0 　引言

近年來，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)受到越來越多的關(guān)注。隨著微機(jī)電技術(shù)的快速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)終端更加智能、輕便、低能耗，且具有測量、感知和收集外界環(huán)境信息等功能[1]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在國防科技、智能家居、共享經(jīng)濟(jì)和防火救災(zāi)等領(lǐng)域有較大的實(shí)用價(jià)值[2]，并被認(rèn)為是繼互聯(lián)網(wǎng)之后，二十一世紀(jì)最重要的技術(shù)之一[3]。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)定位實(shí)際上也是在區(qū)域范圍內(nèi)尋求最優(yōu)坐標(biāo)點(diǎn)問題，故可當(dāng)作物理反演問題來處理。王家映[4-5]等提出一種模擬原子躍遷算法（simulated atomic transition algorithm, SATA），用于解決地球物理反演問題中的非線性最優(yōu)化問題，并通過理論及實(shí)驗(yàn)分析證明了此算法的可用性。文獻(xiàn)[6]根據(jù)蒙特卡洛算法（Monte Carlo algorithm, MCA）提出一種移動(dòng)設(shè)備的定位算法。文獻(xiàn)[7]提出一種基于模擬退火算法（simulated annealing algorithm, SAA）。文獻(xiàn)[8]提出一種基于模擬植物生長的定位算法。這些定位算法在理想情況下能得到較好的定位效果，但存在噪聲時(shí)，可能得到局部最優(yōu)值，而非全局最優(yōu)值。

本文把未知節(jié)點(diǎn)定位當(dāng)作是求全局最優(yōu)解問題考慮?；赟ATA，提出一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法——模擬原子躍遷定位算法。通過未知節(jié)點(diǎn)的定位問題與原子躍遷過程的類比分析，定義目標(biāo)函數(shù)；然后運(yùn)用SATA求取此目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，即未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)；最后通過與SAA比較，分析本文提出的模擬原子躍遷定位算法的定位性能。

1　SATA

根據(jù)原子量化模型理論，當(dāng)原子處于平衡穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，核外電子在各個(gè)能級軌道上的分布服從玻爾茲曼（Boltzmann）分布[9]。電子在不同能級之間躍遷概率公式為

原子的各個(gè)能級可通過式(2)計(jì)算得到：

原子能量函數(shù)、原子能級圖如圖1、圖2所示。

圖1 　原子能量函數(shù)

圖2　 原子能級圖

圖3　 原子躍遷過程

上述躍遷可能僅使原子處于能級較低的狀態(tài)，并非是能量最低的穩(wěn)定基態(tài)，即所得結(jié)果是局部最優(yōu)解。為了能利用上一次躍遷的信息，可在前一次躍遷的基礎(chǔ)上進(jìn)行粒子轟擊得到新的躍遷參數(shù)。粒子轟擊可按式(3)添加一隨機(jī)數(shù)進(jìn)行擾動(dòng)，即

如此反復(fù)躍遷，直至達(dá)到設(shè)定條件，所得結(jié)果即為最優(yōu)解。

模擬原子躍遷求取全局最優(yōu)解的具體步驟：

1）基于目標(biāo)問題構(gòu)建目標(biāo)能量函數(shù)，隨機(jī)給定目標(biāo)問題的初始參數(shù)值群體；

2）求各個(gè)參數(shù)值對應(yīng)的目標(biāo)能級，如果目標(biāo)能級小于給定的閾值，則直接跳轉(zhuǎn)到步驟5），否則繼續(xù)執(zhí)行步驟3）；

3）根據(jù)目標(biāo)能級比較和躍遷概率計(jì)算的結(jié)果，進(jìn)行原子躍遷；

4）進(jìn)行隨機(jī)粒子轟擊，以便產(chǎn)生新的參數(shù)值群體，跳轉(zhuǎn)到步驟2），開始進(jìn)行新一輪躍遷；

5）當(dāng)滿足躍遷結(jié)果條件（躍遷至最低能級或者達(dá)到最大迭代次數(shù)）時(shí)，輸出最優(yōu)解。

2　模擬原子躍遷定位算法

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)節(jié)點(diǎn)位置是否已知，可將節(jié)點(diǎn)分為2大類：一類是位置坐標(biāo)已知的節(jié)點(diǎn)，稱之為信標(biāo)節(jié)點(diǎn)；另一類是待確認(rèn)位置的未知節(jié)點(diǎn)。其中信標(biāo)節(jié)點(diǎn)主要用于通過一定算法來估算未知節(jié)點(diǎn)的位置信息。

根據(jù)模擬原子躍遷定位算法，未知節(jié)點(diǎn)定位的目標(biāo)函數(shù)設(shè)為

未知節(jié)點(diǎn)定位過程與原子躍遷過程的對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

表1　 未知節(jié)點(diǎn)定位過程與原子躍遷過程的對應(yīng)關(guān)系表

3　仿真與分析

本文通過Matlab仿真模擬原子躍遷定位算法和SAA，并進(jìn)行比較。

1）同樣誤差情況的表現(xiàn)

圖4 理想情況下，模擬原子躍遷定位算法仿真結(jié)果

圖5 理想情況下，SAA 仿真結(jié)果

圖6 不同噪聲時(shí)，SAA 與模擬原子躍遷定位算法仿真效果

2）定位時(shí)間

4　結(jié)論

本文提出一種模擬原子躍遷定位算法。該算法將節(jié)點(diǎn)定位看作一種求全局最優(yōu)解問題。為防止得到局部極小值而非最優(yōu)值，在模擬原子躍遷過程中，引入粒子轟擊，加入隨機(jī)數(shù)。從仿真結(jié)果看出，與SAA相比，本文算法不僅可以提高定位精度，還可以提高定位速度。隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，本算法其定位方面有較好的應(yīng)用前景。

圖7 SAA與模擬原子躍遷定位算法定位性能比較

[1] Darwish A, Hassanien A E. Wearable and implantable wireless sensor network solutions for healthcare monitoring[J]. Sensors, 2011,11(6): 5561-5595.

[2] 傅留虎,胡欣宇.智能傳感器中的算法應(yīng)用[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2017,7(2):15-17,21.

[3] 彭宇,王丹.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)綜述[J].電子測量與儀器學(xué)報(bào),2011,25(5):389-399.

[4] 師學(xué)明,王家映,易遠(yuǎn)元,等.一種新的地球物理反演方法——模擬原子躍遷反演法[J].地球物理學(xué)報(bào),2007,50(1):305-312.

[5] Dai Yuhong, Kou Caixia. A nonlinear conjugate gradient algorithm with an optimal property and an improved Wolfe line search[J]. SIAM Journal on Optimization, 2013,23(1): 296-320.

[6] Wang Jia, Fu Jingqi. Research on APIT and Monte Carlo method of localization algorithm for wireless sensor networks[J]. in Life System Modeling and Intelligent Computing, 2010:128-137.

[7] Pal A. Localization algorithms in wireless sensor networks: current approaches and future challenges[J]. Network Protocols & Algorithms, 2010, 2(1).

[8] Tang, C P, Liu R Q, Ni J Q. A novel wireless sensor network localization approach: localization based on plant growth simulation algorithm[J]. Electronics & Electrical Engineering, 2013,19(8).

[9] 聶承昌.玻爾原子結(jié)構(gòu)理論及其歷史中介意義[J].華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),1997(2):9-14.

A SATA-Based Localization Algorithm for Wireless Sensor Network

Liang Sen1Wang Zhihong1Tang Wanglong1Li Changhao2Zhang Ming3

(1.The First Construction Co., Ltd. of China Fourth Construction Bureau 2.Sun Yat-sen University 3.Guangdong Vocational College of Post and Telecom)

In recent years, the application scenarios and scope of IoT technology have become wider and wider. Wireless sensor networks, one of the core technologies of IOT, also play an important role in all walks of life, with high research and economic value. In the field of wireless sensor network technology, how to get the exact location of nodes is a key issue that practitioners in industry and academia pay particular attention to. Based on the in-depth study of node localization problems and physical inversion problems, this paper proposes to regard node localization as a geophysical inverse problem, which is a global optimal solution problem. Through the study of the atomic transition process in physics, this paper applies the "transition" process of atom seeking the most stable state to the optimal position of the solution node, and proposes a new wireless sensor node localization algorithm - Simulated Atomic Transition Algorithm (SATA). Compared with Simulated Annealing Algorithm (SAA) under ideal conditions and different noise conditions, the proposed algorithm has better performance in positioning accuracy and efficiency.

Wireless Sensor Network; Localization; Geophysical Inverse Problem; SATA

梁森，1982年生，男，高級工程師，碩士學(xué)歷，主要研究方向：項(xiàng)目管理。

王志宏，1990年生，男，助理工程師，碩士學(xué)歷，主要研究方向：工程建設(shè)、技術(shù)管理。

唐王龍，1983年生，男，工程師，碩士學(xué)歷，主要研究方向：建設(shè)工程、技術(shù)管理。

李昌鎬，1995年生，男，研究生，主要研究方向：深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等。

張明（通信作者），1989年生，男，助教，碩士學(xué)歷，主要研究方向：邊緣智能、數(shù)據(jù)挖掘等。E-mail: huake_zhming@163.com

廣東省自然科學(xué)基金（2018A030313797）；廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2016B010125001，2016B090918110，2014B090901057）。