無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法綜述

王陸敏

摘要：節(jié)點(diǎn)定位是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)之一。在定位過(guò)程中，錨節(jié)點(diǎn)的比例，節(jié)點(diǎn)的通信半徑等自然環(huán)境因素都會(huì)對(duì)定位精度造成影響。針對(duì)這些問(wèn)題，對(duì)未知節(jié)點(diǎn)計(jì)算方法以及定位算法進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后的算法在定位精度與算法性能上都有了一定的提高。文章詳細(xì)介紹了基于測(cè)距與非測(cè)距改進(jìn)的多種定位算法，并進(jìn)行分析。

關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);節(jié)點(diǎn)定位;定位精度;定位算法

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2020）07-01-03

0引言

隨著信息技術(shù)、智能通信和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，基于位置的服務(wù)受到越來(lái)越多的關(guān)注，由于智能手機(jī)的普及以及定位技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)和人們?nèi)粘Ｉ钪械膹V泛應(yīng)用，也在逐漸改變我們的生活方式。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由一定數(shù)量的具有感知能力和無(wú)線通信能力、協(xié)同操作的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)在目標(biāo)地點(diǎn)進(jìn)行部署和監(jiān)測(cè)，從而完成對(duì)目標(biāo)的感知、環(huán)境的監(jiān)測(cè)等任務(wù)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在入侵檢和跟蹤，環(huán)境監(jiān)測(cè)，室內(nèi)監(jiān)控，流量分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用?；趥鞲衅鞴?jié)點(diǎn)進(jìn)行自定位是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)，在定位算法中，定位精度是衡量定位算法的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)，為了更準(zhǔn)確的提供位置信息，需對(duì)現(xiàn)有定位算法采取合適的策略，減小錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間的距離誤差，從而提高定位算法的精度。

1無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

1.1無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks）簡(jiǎn)稱WSN作為一種通過(guò)無(wú)線通信方式形成的多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，主要包括傳感器、感知對(duì)象和觀察者三個(gè)要素，綜合各種技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)感知目標(biāo)對(duì)象信息的監(jiān)測(cè)、感知、采集以及傳播處理。節(jié)點(diǎn)之間相互協(xié)調(diào)與通信以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)，在入侵檢測(cè)和跟蹤、環(huán)境監(jiān)測(cè)、室內(nèi)監(jiān)控、流量分析等方面有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，為了支撐這些應(yīng)用，需要對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行精確定位。

1.2無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)

傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)人工隨機(jī)部署的方式分布在監(jiān)測(cè)區(qū)域，由于成本等因素，監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量是有限的，節(jié)點(diǎn)通過(guò)自組織的方式形成網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點(diǎn)由電池提供電量，節(jié)點(diǎn)的處理能力、通信能力、存儲(chǔ)能力比較弱，因此對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)總結(jié)如下嘲。

（1）網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)目多，分布密度大，范圍廣

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常由成千上萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)隨機(jī)部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)之間的進(jìn)行通信并傳輸數(shù)據(jù)到用戶端從而實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域的監(jiān)測(cè)工作。在環(huán)境監(jiān)測(cè)中傳感器節(jié)點(diǎn)往往部署在人類無(wú)法到達(dá)的區(qū)域，隨著節(jié)點(diǎn)能量的耗盡以及動(dòng)物破壞等自然因素導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能量耗盡或死亡，在這種情況下很難對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效維護(hù)。

（2）網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源有限

由于傳感器節(jié)點(diǎn)通常被大規(guī)模密集部署在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)自身的體積很小，節(jié)點(diǎn)的數(shù)量也很大，其自身的成本造價(jià)也很低，因?yàn)轶w積微小與成本造價(jià)等因素，傳感器節(jié)點(diǎn)在節(jié)點(diǎn)之間計(jì)算的能力上有限，在存儲(chǔ)空間以及單元能力計(jì)算上比一般的處理器弱。

（3）網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量有限

傳感器節(jié)點(diǎn)的能量來(lái)源主要依靠的是節(jié)點(diǎn)本身所攜帶的電池，電池的能量是有限的，這也就決定了傳感器節(jié)點(diǎn)自身能量受到很大的限制，由于傳感器節(jié)點(diǎn)體積微小，我們?cè)趯?shí)現(xiàn)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的時(shí)候必須要考慮到這個(gè)問(wèn)題。

（4）通信能力有限

由于傳感器節(jié)點(diǎn)本身的能量有限，在節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行通信的時(shí)候節(jié)點(diǎn)本身考慮到能耗這一因素，它們之間的通信速率也是很低的，由于節(jié)點(diǎn)之間的通信半徑有限，信道不穩(wěn)定等因素的影響，節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行通信時(shí)信號(hào)強(qiáng)度也會(huì)受到一定的影響。

（5）網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性強(qiáng)，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)容易變化

隨著傳感器節(jié)點(diǎn)自身能量的耗盡，以及一些自然因素的影響，傳感器節(jié)點(diǎn)會(huì)出現(xiàn)故障或者進(jìn)入死亡狀態(tài)，節(jié)點(diǎn)死亡之后就會(huì)退出其形成的傳感器網(wǎng)絡(luò)，在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)的死亡和節(jié)點(diǎn)的加入而隨之變化，因此節(jié)點(diǎn)自組織所形成的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)也具有動(dòng)態(tài)性。

1.3無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)新的研究領(lǐng)域，其應(yīng)用將非常廣泛，其應(yīng)用將涉及很多關(guān)鍵技術(shù)，具體內(nèi)容總結(jié)如下。

（1）硬件設(shè)計(jì)和嵌入式操作系統(tǒng)

如何利用現(xiàn)有的微電子、微機(jī)械和微通信等技術(shù)設(shè)計(jì)出體積小壽命長(zhǎng)的節(jié)點(diǎn)成為傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。傳感器節(jié)點(diǎn)是一個(gè)微型的嵌入式系統(tǒng)，攜帶的硬件資源非常有限，需要操作系統(tǒng)能夠離效地使用其有限的存儲(chǔ)和處理能力。

（2）網(wǎng)絡(luò)協(xié)議

節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力、通信能力和攜帶的能量非常有限，傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)經(jīng)常動(dòng)態(tài)變化，而且還要保證通信的安全、網(wǎng)絡(luò)的文件以及數(shù)據(jù)的可靠，這些問(wèn)題都對(duì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的設(shè)計(jì)提出了很高的要求。

（3）網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)安全保證傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院腿蝿?wù)執(zhí)行的化密性，由于傳感器節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)和處理能力非常有限，因此軟件加密得到廣泛關(guān)注。由于節(jié)點(diǎn)通常部署在較大空間內(nèi)，且節(jié)點(diǎn)之間存在安全耦合，所以無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)容易受到各種惡意攻擊，安全算法應(yīng)盡量能夠檢測(cè)攻擊并減少節(jié)點(diǎn)間的耦合性。

（4）定位技術(shù)

位置信息是傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)過(guò)程中不可缺少的部分，確定事件發(fā)生的位置或采集數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)位置是傳感器網(wǎng)絡(luò)最基本的功能之一。根據(jù)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自身特點(diǎn)，定位機(jī)制必須滿足自組織性、健壯性、能量高效性和分布式計(jì)算等要求。

（5）數(shù)據(jù)融合

由于傳感器節(jié)點(diǎn)的易失效性，傳感器網(wǎng)絡(luò)也需要數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)多份數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，提高信息的精確度。數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以與傳感器網(wǎng)絡(luò)的多個(gè)協(xié)議層進(jìn)行結(jié)合，在傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)中，必須面向應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)針對(duì)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)融合方法，才能最大限度地獲益。但是數(shù)據(jù)融合技術(shù)也有一定的缺點(diǎn)，在節(jié)省能量、提高信息準(zhǔn)確度的同時(shí)，需要以犧牲延遲性和魯棒性的性能為代價(jià)。

2定位算法分析

定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。節(jié)點(diǎn)的自定位是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位的基礎(chǔ)。目前的定位算法主要分為基于測(cè)距和基于非測(cè)距的定位算法，這兩種定位方法都是通過(guò)定位算法計(jì)算采集到的錨節(jié)點(diǎn)信息，從而達(dá)到定位目的。針對(duì)定位算法中存在的定位誤差問(wèn)題，國(guó)內(nèi)、外學(xué)者做了大量分析研究，在原有定位算法的基礎(chǔ)上提出了很多創(chuàng)新算法思想，并進(jìn)行了改進(jìn)，這對(duì)我們的研究有著很大的參考價(jià)值。

（1）基于測(cè)距定位算法的改進(jìn)

核心思想是針對(duì)信號(hào)傳播過(guò)程中出現(xiàn)的誤差進(jìn)行修正補(bǔ)償。程龍?zhí)岢隽嘶赥DOA的室內(nèi)NLOS定位方法，首先通過(guò)聯(lián)合信號(hào)接收信號(hào)強(qiáng)度模型和到達(dá)時(shí)間差模型，利用序貫概率比檢驗(yàn)法確定當(dāng)前信號(hào)是否收到非視距污染，在確定信號(hào)傳播環(huán)境的基礎(chǔ)上采用基于粒子群優(yōu)化的定位算法實(shí)現(xiàn)對(duì)NLOS誤差的削弱。魏連鎖，蔡紹斌等提出了一種基于改機(jī)虛擬力模型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點(diǎn)移動(dòng)策略，將未知節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)量及其到鄰居節(jié)點(diǎn)的距離作為自身的密集權(quán)重屬性，利用未知節(jié)點(diǎn)的密集度作為權(quán)值來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)的虛擬力模型，從而降低誤差。周艷，李海成通過(guò)對(duì)定位過(guò)程中產(chǎn)生的距離誤差區(qū)域進(jìn)行分析，提出了基于RSSI新的空間定位算法ERSS，在定位精度和響應(yīng)時(shí)間上有明顯的改進(jìn)。Go，Seungryeol等提出了一種基于TOA改進(jìn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)基站選擇定位算法，采用BS選擇方案，該方案選擇三個(gè)測(cè)量距離，其中包含相對(duì)較少的NLOS誤差，并進(jìn)行性能評(píng)估。

（2）基于非測(cè)距定位算法的改進(jìn)

核心思想是針對(duì)錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間的跳距進(jìn)行修正，錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間的距離計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)，從而降低定位誤差。Cheng w等㈣提出了一種基于APIT的改進(jìn)算法，首先將定位的未知節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成新的錨節(jié)點(diǎn)，參與下次定位，同時(shí)提出了兩個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的定位方法和區(qū)域估計(jì)方法。韓彪等針對(duì)APIT定位算法中錨節(jié)點(diǎn)稀疏導(dǎo)致定位精度低的問(wèn)題，提出了一種基于錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)的影響因子和質(zhì)心算法。Shen s等在信標(biāo)節(jié)點(diǎn)距未知節(jié)點(diǎn)的距離要小于預(yù)設(shè)的跳數(shù)計(jì)數(shù)閾值，采用二維雙曲線函數(shù)代替最小二乘法確定未知節(jié)點(diǎn)的位置，在節(jié)點(diǎn)分布均勻和不均勻情況下定位精度都得到了提高。Wen-Yuan L等在DV-Hop定位算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)加權(quán)處理對(duì)平均跳距進(jìn)行細(xì)化，有選擇的將信標(biāo)節(jié)點(diǎn)參與三角剖分，克服了信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間平均跳距的估計(jì)等缺點(diǎn)造成的定位誤差。

3結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)、特點(diǎn)及技術(shù)作了詳細(xì)介紹，結(jié)合國(guó)內(nèi)外參考文獻(xiàn)中針對(duì)兩類定位算法存在的定位誤差及改進(jìn)算法進(jìn)行了分析與總結(jié)。本文所提算法在仿真實(shí)驗(yàn)中大部分是基于matlab進(jìn)行，改進(jìn)后的算法在定位精度與算法性能方面都得到了提高。但是文獻(xiàn)中大部分算法都是基于二維空間環(huán)境進(jìn)行，在三維空間中當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)如何提高算法定位精度是我們未來(lái)研究的重點(diǎn)。