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    超低功耗短距離無(wú)線通信干擾源精準(zhǔn)定位方法

    2021-11-17 07:08:44趙吉祥
    計(jì)算機(jī)仿真 2021年2期
    關(guān)鍵詞:干擾源聚類(lèi)網(wǎng)格

    唐 樂(lè),趙吉祥

    (1. 中國(guó)計(jì)量大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院,浙江 義烏 310018;2. 中國(guó)計(jì)量大學(xué)信息工程學(xué)院,浙江 義烏 310018)

    1 引言

    無(wú)線通信技術(shù)在人們工作生活中扮演著關(guān)鍵的角色,低功耗與微型化是其主要優(yōu)勢(shì)。其中短距離無(wú)線傳輸在很多領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用,它可以解決由于環(huán)境約束而不利于有線布置的問(wèn)題。此外還具有低成本、低功耗與對(duì)等通信的特點(diǎn)。由于傳輸距離相對(duì)較短,發(fā)射功率通常較低,因此需要擴(kuò)大其應(yīng)用范圍。在傳輸過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)設(shè)備不必進(jìn)行中轉(zhuǎn),接口設(shè)計(jì)與高層協(xié)議較為簡(jiǎn)便,資源管理一般會(huì)采用競(jìng)爭(zhēng)方式?,F(xiàn)階段,短距離無(wú)線通信方式主要包括藍(lán)牙、Wi-Fi以及超寬帶技術(shù)。其中藍(lán)牙傳輸范圍在10~100米,可構(gòu)建臨時(shí)性對(duì)等連接;Wi-Fi雖安全性較低,但覆蓋范圍廣,應(yīng)用前景廣闊;超寬帶技術(shù)傳輸速度較快,在軍事領(lǐng)域獲得青睞。然而大部分無(wú)線通信技術(shù)還具有開(kāi)放性的特征,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中存在干擾源。為有效防止干擾攻擊,眾多學(xué)者展開(kāi)相關(guān)研究,相繼提出一系列干擾源定位方法。

    文獻(xiàn)[1]提出基于邊界點(diǎn)擬合的干擾源定位方法。分析目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)邊界點(diǎn)與被干擾點(diǎn)的位置情況,選取最近的節(jié)點(diǎn)對(duì),建立一組虛擬邊界節(jié)點(diǎn);基于該組節(jié)點(diǎn)通過(guò)最小二乘法擬合圓形式估計(jì)干擾范圍,對(duì)虛擬點(diǎn)集合進(jìn)行持續(xù)更新,并重新擬合干擾區(qū)域獲取最后定位結(jié)果。文獻(xiàn)[2]利用包絡(luò)前沿特征對(duì)干擾源進(jìn)行識(shí)別定位。將小波去噪與滑窗處理相結(jié)合完成信號(hào)濾波;通過(guò)互相關(guān)算法使接收信號(hào)和模板信號(hào)位置對(duì)齊;將包絡(luò)上升沿差異幅值的平均值當(dāng)做特性因子,采用K-means聚類(lèi)方法完成干擾源識(shí)別與定位。

    上述兩種方法雖然對(duì)于不同種類(lèi)無(wú)線通信都有較好的適應(yīng)性,但只能在具有固定單個(gè)干擾源情況下才能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。而在實(shí)際環(huán)境中,干擾源是移動(dòng)的,且敵方一般會(huì)在無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置多個(gè)干擾源來(lái)達(dá)到理想的干擾效果。干擾范圍不是簡(jiǎn)單幾何區(qū)域,因此對(duì)定位造成一定困難。為此,本文引入灰色預(yù)測(cè)理論對(duì)干擾源進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

    2 基于灰色理論的無(wú)線通信干擾源定位

    2.1 對(duì)數(shù)衰減模型構(gòu)建

    無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)一般包含傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)以及管理節(jié)點(diǎn)[3]三部分。傳感器節(jié)點(diǎn)在目標(biāo)范圍內(nèi)利用自組織形式收集信息并進(jìn)行處理,此外還要與其它節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合作,共同完成其它工作。匯聚節(jié)點(diǎn)能夠與外部網(wǎng)絡(luò)相連,實(shí)現(xiàn)管理節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訪問(wèn)與管理。

    為實(shí)現(xiàn)干擾源準(zhǔn)確定位,本文對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型做出下述假設(shè)。

    1)所有節(jié)點(diǎn)都處于靜止?fàn)顟B(tài)[4]。布置完網(wǎng)絡(luò)后,節(jié)點(diǎn)不再移動(dòng),即網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中,節(jié)點(diǎn)位置固定。

    2)節(jié)點(diǎn)具體位置是已知的,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有自己的位置信息。

    3)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中,節(jié)點(diǎn)能夠獲取接收信號(hào)功率,并將其當(dāng)做網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行通信。

    4)節(jié)點(diǎn)能夠在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí),結(jié)合具體情況更新鄰居節(jié)點(diǎn)列表。

    在無(wú)線通信過(guò)程中,由于會(huì)出現(xiàn)路徑損耗[5]現(xiàn)象,導(dǎo)致信號(hào)強(qiáng)度逐漸減小,且和信號(hào)傳輸距離存在函數(shù)關(guān)系。針對(duì)干擾信號(hào),利用對(duì)數(shù)衰減模型對(duì)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行表示。無(wú)線通信符合下述公式要求。設(shè)定Pt表示原始發(fā)射功率,Pf代表出現(xiàn)一定損耗后的功率,Xσ為其它損耗,在距干擾源d距離處,節(jié)點(diǎn)接收功率等于Pf與變量Xσ的和,其表達(dá)式如下。

    Pt=Pf+Xσ

    (1)

    Pf=Pt+K-10ηlog10(d)

    (2)

    式中,Xσ屬于一個(gè)隨機(jī)變量,K是一個(gè)與天線特性相關(guān)的常數(shù),η代表消耗指數(shù)。通常情況下無(wú)線通信能量隨路徑損耗情況符合上述對(duì)數(shù)衰減模型。

    2.2 節(jié)點(diǎn)干擾判斷

    本文將干擾所在區(qū)域近似看做以干擾源為中心的圓形范圍。與干擾源距離不同,通信受到干擾情況也不同。位置越接近干擾源,受到干擾越嚴(yán)重,甚至無(wú)法保持正常通信,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)黑洞;而沒(méi)有受到干擾的節(jié)點(diǎn),通信能力不會(huì)受到影響。因此,本文結(jié)合節(jié)點(diǎn)受干擾狀況,利用信噪比衡量通信受到的干擾程度[6],并對(duì)節(jié)點(diǎn)做如下劃分。

    Nj表示遭到干擾節(jié)點(diǎn):此節(jié)點(diǎn)在干擾區(qū)域內(nèi),不能和鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行正常通信,無(wú)法出現(xiàn)在通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中。

    Nb表示邊界節(jié)點(diǎn):該節(jié)點(diǎn)處于干擾區(qū)域邊緣部分,會(huì)受到較小干擾,能保證部分網(wǎng)絡(luò)連接。鄰居列表中會(huì)減少一些遭到干擾的節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)在通信網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)出環(huán)形分布,處于最大干擾區(qū)域處。

    Nu表示正常節(jié)點(diǎn):在干擾范圍之外,能夠保證正常通信,鄰居列表[7]始終不變。

    當(dāng)網(wǎng)絡(luò)遭到不同程度干擾后,鄰居節(jié)點(diǎn)列表會(huì)出現(xiàn)一定改變,節(jié)點(diǎn)能夠結(jié)合網(wǎng)絡(luò)信息來(lái)判斷是否遭到干擾,其不同情況下的表達(dá)式為

    Nj={nj|SNRiu<γ0,?i∈n}

    (3)

    Nb={nb|?i∈n,SNRiu>γ0}

    (4)

    Nu={nu|SNRiu>γ0,?i∈n}

    (5)

    2.3 干擾源區(qū)域劃分

    根據(jù)上述出現(xiàn)的不同干擾情況,利用網(wǎng)格聚類(lèi)方法明確干擾源數(shù)量,并對(duì)其所在區(qū)域進(jìn)行初步劃分。該方法主要分為空間網(wǎng)格化與網(wǎng)格單元聚類(lèi)[8]兩個(gè)步驟,詳細(xì)描述如下所示。

    步驟二:將不同節(jié)點(diǎn)之間存在的歐式距離當(dāng)做聚類(lèi)依據(jù),假定Qi,j表示傳感器網(wǎng)路第i行、第j列的網(wǎng)格單元,cidi,j代表Qi,j的類(lèi)別標(biāo)識(shí)符,sidi,j屬于Qi,j的搜索標(biāo)示符號(hào)。則實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格聚類(lèi)的步驟如下:

    1)將全部網(wǎng)格單元Qi,j類(lèi)別標(biāo)識(shí)符號(hào)cidi,j與搜索標(biāo)識(shí)符號(hào)sidi,j都設(shè)置等于零,類(lèi)臨時(shí)符號(hào)k設(shè)為1。

    2)遍歷全部網(wǎng)格單元Qi,j,如果Qi,j不是空集,且滿足cidi,j=0,則設(shè)置cidi,j=k、sidi,j=1、k=k+1。

    3)遍歷Qi,j的全部鄰居單元Qm,n,Qm,n不屬于空集,且sidi,j=0。

    4)如果cidm,n≠0,則令sidm,n=1,此時(shí)回到步驟3)繼續(xù)執(zhí)行。

    5)反之,如果?Pr∈Qi,j,?Ps∈Qm,n,且符合Pr與Ps之間存在的距離小于或等于設(shè)置距離ε,令cidm,n=cidi,j。

    6)反之,將Qm,n中全部和Qi,j中節(jié)點(diǎn)距離不高于設(shè)置距離ε的節(jié)點(diǎn)Ps引入Qi,j內(nèi)。

    7)完成遍歷后,將全部和cid相同的網(wǎng)格單元分為同一類(lèi),并輸出最終聚類(lèi)結(jié)果。

    2.4 干擾源精準(zhǔn)定位

    2.4.1 二次多項(xiàng)式干擾源運(yùn)動(dòng)模型

    在確定每個(gè)干擾源所在區(qū)域后,針對(duì)運(yùn)動(dòng)干擾源,構(gòu)建二次多項(xiàng)式運(yùn)動(dòng)模型。該模型表示在固定時(shí)間段內(nèi)結(jié)合定位坐標(biāo)、速度與加速度構(gòu)建干擾源運(yùn)動(dòng)模型[9]。

    針對(duì)干擾源運(yùn)動(dòng)路線建模,假定干擾源在x與y方向的運(yùn)動(dòng)模型分別為mx和my,t時(shí)間點(diǎn)上模型參數(shù)矢量表示為axt與ayt,則運(yùn)動(dòng)模型描述為

    (6)

    式(6)屬于時(shí)變模型,運(yùn)動(dòng)參量會(huì)隨干擾源移動(dòng)而發(fā)生改變。由于節(jié)點(diǎn)采樣時(shí)間較短,參數(shù)不會(huì)出現(xiàn)較大變化,因此結(jié)合運(yùn)動(dòng)學(xué)理論,將上述運(yùn)動(dòng)模型變換為二次多項(xiàng)式干擾源運(yùn)動(dòng)模型,其表達(dá)式為

    (7)

    式中,ρxk與ρyk是x與y方向干擾源預(yù)測(cè)模型,xk與yk表示tk時(shí)間點(diǎn)干擾源具體坐標(biāo),vxk、vyk與axk、ayk分別代表干擾源在x與y方向的速度與加速度分量。

    將式(6)與(7)進(jìn)行對(duì)比,能夠獲得模型參數(shù)矢量axk=[xk,vxk,1/2axk],ayk=[yk,vyk,1/2ayk]。

    如果干擾源加速度固定,通過(guò)及時(shí)更新擬合數(shù)據(jù)即可抑制定位誤差,從而提高運(yùn)動(dòng)模型對(duì)干擾源運(yùn)動(dòng)的自適應(yīng)性。

    2.4.2 基于灰色理論的精準(zhǔn)定位

    在獲得每個(gè)干擾源二次多項(xiàng)式運(yùn)動(dòng)模型后,利用灰色理論對(duì)干擾源進(jìn)行精準(zhǔn)定位?;疑A(yù)測(cè)屬于一種對(duì)具有不確定因素進(jìn)行預(yù)測(cè)的方式,經(jīng)過(guò)判斷不同因素發(fā)展趨勢(shì),對(duì)其做關(guān)聯(lián)分析,尋找變換規(guī)律,形成數(shù)據(jù)序列,并構(gòu)建微分方程,預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),從而獲得目標(biāo)精準(zhǔn)位置。下面對(duì)定位過(guò)程進(jìn)行描述。

    假設(shè)原始序列表示為

    {X(0)=X(0)(1),X(0)(2)…,X(0)(n)}

    (8)

    如果k′代表數(shù)據(jù)序列時(shí)刻,初始數(shù)據(jù)屬于0次累計(jì)數(shù)據(jù),則初始數(shù)據(jù)每次累計(jì)序列表示為

    (9)

    經(jīng)過(guò)n此累計(jì)的序列為

    (10)

    通過(guò)r次累計(jì)數(shù)據(jù)序列x(r)(k)的O次數(shù)據(jù)累減表示為

    a(0)(x(r)(k))=x(r)(k)

    (11)

    則n次數(shù)據(jù)累減定義為

    a(n)(x(r)(k))=a(n-1)x(r)(k)-a(n-1)(x(r)(k-1))

    (12)

    (13)

    上述方程被稱(chēng)作GF(n,h)模型,若n=1且h=1,GF(n,h)將退化為GF(1,1)模型。它可以在已知一定歷史數(shù)據(jù)前提下預(yù)測(cè)系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

    利用上述微分方程的干擾源進(jìn)行定位,分為以下步驟

    步驟一:對(duì)位置序列X(0)做準(zhǔn)光滑檢驗(yàn),并假設(shè)

    (14)

    如果符合ρ(k)<1、ρ(k)∈[0,ε](ε<0.5),則ρ(k)表現(xiàn)出遞減趨勢(shì),此時(shí)稱(chēng)X(0)是準(zhǔn)光滑序列,則X(1)具備準(zhǔn)指數(shù)特征。反之利用下述公式做一階弱化處理[11]。

    步驟二:通過(guò)上步可知,根據(jù)干擾源位置信息累加生成的序列X(1)存在指數(shù)增長(zhǎng)規(guī)律,所以能認(rèn)為序列X(1)符合以下一階線性微分方程

    (15)

    對(duì)上述方程求解得到

    (16)

    式中

    (17)

    (18)

    (19)

    步驟三:構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)模型,根據(jù)微分方程(16)獲得累加數(shù)列X(1)的預(yù)測(cè)模型

    (20)

    若X(1)是X(0)經(jīng)過(guò)一階弱化處理獲得的數(shù)列,則根據(jù)式(16)進(jìn)行一階弱化還原

    (21)

    反之,進(jìn)行累減還原,獲得X(0)的預(yù)測(cè)模型為

    (22)

    3 仿真分析

    為驗(yàn)證本文提出的超低功耗短距離無(wú)線通信干擾源精準(zhǔn)定位方法的可行性,利用Matlab 2018a仿真工具搭建一個(gè)100m×100m仿真平臺(tái),在此區(qū)域中隨機(jī)設(shè)置節(jié)點(diǎn)。假設(shè)節(jié)點(diǎn)通信半徑為30m,任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)上均布置全向天線,能夠和自身通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)通信。將干擾源放置在此平臺(tái)中,隨機(jī)撒播完節(jié)點(diǎn)后在干擾環(huán)境下利用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]與本文方法對(duì)干擾源進(jìn)行定位。當(dāng)干擾源較為單一且位置不變時(shí),將定位誤差與根均方差當(dāng)做評(píng)價(jià)定位精度的量化指標(biāo)。兩個(gè)指標(biāo)定義分別如下所示:

    (23)

    2)根均方差:干擾源定位誤差平方和的平均值,表示算法定位和實(shí)際位置的偏移程度。

    (24)

    每個(gè)算法分別運(yùn)行7次,則在單一干擾源情況下定位精度對(duì)比情況如圖1和圖2所示。

    圖1 不同方法定位誤差對(duì)比圖

    圖2 不同方法跟均方差對(duì)比圖

    由圖1和圖2可以看出,三種方法在單一干擾源情況下,定位誤差均較低,但是所提方法定位誤差與根均方差最低,全面反映出該方法定位精度高,獲得的干擾源位置與實(shí)際位置偏差較小。這是因?yàn)楸疚睦镁W(wǎng)格聚類(lèi)方法確定干擾源數(shù)量,明確單個(gè)干擾源所在區(qū)域,對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)密度非常敏感,因此提高了定位精度。

    在多干擾源直線和曲線兩種運(yùn)動(dòng)下,對(duì)本文方法、文獻(xiàn)[1]方法和文獻(xiàn)[2]方法的超低功耗短距離無(wú)線通信干擾源進(jìn)行定位,定位結(jié)果如圖3和圖4所示。

    圖3 多干擾源直線運(yùn)動(dòng)定位圖

    圖4 多干擾源曲線運(yùn)動(dòng)定位圖

    從圖3與圖4可以可知,無(wú)論多干擾源進(jìn)行直線或曲線運(yùn)動(dòng),本文定位方法都優(yōu)于其它方法。這是因?yàn)楸疚姆椒▽?duì)干擾源進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)建模,通過(guò)灰色理論預(yù)測(cè)干擾源運(yùn)動(dòng)位置,從而實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)定位。

    4 結(jié)論

    為滿足超低功耗短距離無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)安全要求,本文提出一種基于灰色理論的干擾源定位算法。構(gòu)建干擾源運(yùn)動(dòng)模型,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加處理,尋找系統(tǒng)變動(dòng)規(guī)律,實(shí)現(xiàn)干擾源定位。仿真結(jié)果表明,該方法無(wú)論針對(duì)單一還是運(yùn)動(dòng)的干擾源都表現(xiàn)出較高的定位精度。由于本文提出的聚類(lèi)算法在聚類(lèi)過(guò)程中有時(shí)會(huì)存在誤差,所以,對(duì)聚類(lèi)方法需要進(jìn)行進(jìn)一步研究,設(shè)計(jì)更加穩(wěn)定、精準(zhǔn)的聚類(lèi)過(guò)程,對(duì)干擾源定位具有重要意義。

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