一种新的基于非测距的无线传感器网络三维定位算法

第 22 卷 第 11 期 2009 年 11 月
传 感 技 术 学 报
CHIN ES E J OURNAL OF S ENSORS AND AC TUA TORS
Vol . 22 No. 11 Nov . 2009
A Novel Distributed and Range2Free Localization Algorithm in Three2Dimensional Wireless Sensor Net works
1 相关工作
文献 [ 9 ] 将 A PIT 算法从二维扩展到三维 ,提出 了一种基于球壳交集的三维定位算法 A PIS 。 A PIS 算法无须测距 ,无须额外的硬件支持 。但其定位精 度与锚节点的密度密切相关 ,如果锚节点密度小 ,将 导致定位精度下降 ; 对锚节点的要求较高 ,要具有很 高的能量储备以及通信能力 ; 定位精度还有待提高 。 本文在相同的条件和参数下与 A PIS 做了比较 。 文献 [10 ]提出的 ROCRSSI 算法也是一种分布式 非测距的定位算法 ,它并没有把接收到的信号强度匹 配成绝对的点到点的距离 ,只比较 RSSI 的相对强弱 而不是依赖 RSSI 的绝对值。ROCRSSI 算法基于一 种接收到的信号强度随传输距离的增加而减弱的思 想。在信息采集阶段 ,锚节点会重复多次广播自身的 信标信息 ,所有邻居锚节点和邻居传感器节点计算接 收到的信号强度的平均值。本文提出的 DRFP23D 算 法也采取了锚节点多次广播信标信息的方案。 文献 [ 11 ] 提出的 AL S 算法利用了无线电信号 强度随着传输距离的增加而衰减的特性 , 假设无线
Pr c
其中 , Pr 是传感器节点接收到的信号功率 , Pt 是发射功率 , d 是接收器与发射器之间的距离 , c 是 光速 , f 是发射频率 。从 ( 1 ) 式可以得出 : 当接收功 率一定时 , 信号的发射功率越强其传播的距离越远 。 与文献 [ 11 ] 中提到的 AL S 算法一样 ,DRFP23D 算 法同样利用了这个原理 。信号的发射功率级别 L 越高 , 发射功率就越高 , 信号传播的距离也就越远 。 信号发射功率的级别是提前设定好的 , 所有锚节点 的功率级别标准是相同的 。L 级发射功率的额外传 播范围 ( R L - 1 , RL ) 是指 L 级发射功率的信号比 L 1 级发射功率的信号多传播出来的那部分距离 。其
Z H U H on g x i a , C H E N S hu
3
S chool of I n f orm ation S cience an d En grsit y , J i nan 250100 , Chi na
Abstract :A novel dist ributed and range2f ree po sitio ning algorit hm is p ropo sed for t hree2dimensio nal wire2 less sensor networks ( DRFP23D ) , which is used for wireless sensor networks in space , marine and ot her t hree2dimensio nal scene. The algorit hm does not need to measure t he distance bet ween nodes ,which o nly needs anchor no des to broadcast t heir locatio n info rmatio n ,t he unknown nodes which are in t he o ne2hop co mmunicatio n range of t he ancho r node receive and store t he beaco n info rmatio n ,and estimate t heir po si2 tio n acco rding to t he informatio n. Co mpared wit h t he existing t hree2dimensio nal range2f ree algorit hm ,t he co mmunicatio n co st and po sitio ning error of DRFP23D are relatively small ,and t he algo rit hm is ro bust to t he net work topology. The simulatio n result s demo nst rate t hat in 500 m × 500 m × 50 m t hree2dimen2 sio nal space ,20 anchor nodes are placed rando mly wit h AN R = 4 ,97 % of t he unknown nodes will be loca2 ted ,and t he average locatio n error is o nly abo ut 20 %. Key words :WSN s ;range2f ree localizatio n algorit hm ;dist ributed ;t hree2dimensio nal localizatio n EEACC :7230 ;6150P
[ 12 ]
。未知节点利用来自锚节点的信标信息实现
自身定位 , 各传感器节点间不需要交换任何信息 。 在本节中我们详细介绍了 DRFP23D 算法 。
21 1 锚节点
锚节点也被称作信标节点 , 它在网络节点中所 占的比例很小 ,可以通过携带 GPS 定位设备或预先 配置等手段获得自身的精确位置 , 是未知节点定位 的参考 ,通常被统一或随机地分布在无线传感器网 络中 。定位伊始 ,信标节点向未知节点广播信标信 息 ,信标信息包括锚节点的 ID 、 精确位置 ( X , Y , Z) 、 发射功率级别 L 以及额外传播范围 ( RL - 1 , RL ) 。锚 节点具有控制发射功率的能力 。在理想环境下 , 信 号的发射功率与信号所能覆盖区域的半径两者之间 的关系可用下列等式描述 : 2 (4 π Pt f d) ( 1) = 2
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2009 年
研究表明 ,基于测距的定位方法精度不高 ,且硬件复 杂度高 ,不符合传感器网络的发展要求 ,而基于锚节 点的无需测距的分布式定位算法在成本 、 功耗 、 扩展 性等方面具有很强的优势 ,更适用于低功耗 、 低成本 的无线传感器网络应用领域 。目前 , 典型的无需测 距的定位算法有 :Nirupama Bulusu [ 4 ] 等提出的质心 定位算法 ; 美国路特葛斯大学的 Drago s Niculescu 等人利用距离矢量路由和 GPS 定位的原理提出了 六种分布式定位算法 , 合称为 A PS , 最具代表性的 是 DV2 Hop 算法 [ 5 ] ; Do hert y[ 6 ] 等提出的凸规划算 法 ; 以及文献 [ 7 ] 提出的 A PI T 算法 。 在实际应用中 , 传感器节点多被随机投放在三 维空间内 ,这就要求定位算法能在三维立体空间内 实现传感器节点的定位 。如今 , 现有定位算法大多 数针对平面空间进行定位 , 而针对三维空间内无线 传感器网络节点的定位问题 , 在国际上还没有出现 一种公认的解决方法 [ 8 ] 。因此 ,分布式 、 低计算复杂 度、 高精度的三维定位较二维定位具有更大的发展 潜力和应用前景 。针对以上讨论 , 本文提出了一种 基于非测距的分布式三维无线传感器网络定位方法 DRFP23D ,实现了无线传感器网络在三维立体空间 内的定位 。该算法计算量小 , 无需额外的节点硬件 支持 ,对网络拓扑具有一定的鲁棒性 , 定位精度理 想 ,弥补了目前许多方法存在的不足 ,非常适合低功 耗的无线传感器网络在实际中的应用 。
关键词 : 无线传感器网络 ; Range2Free 定位算法 ;分布式 ;三维节点定位 中图分类号 :TP393 文献标识码 :A 文章编号 :100421699( 2009) 1121655206 无线传感器网络 ( Wireless Sensor Networks , 简称 WSN ) 是指由部署在监测区域内大量的廉价 微型传感器节点组成 , 通过无线通信方式形成的一 个多跳的自组织的网络系统 ,其目的是协作地感知 、 采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息 , 并发 送给观察者 [ 122 ] 。它在民用 、 军事 、 工业以及其它的 一些商业领域有着广泛的应用前景 。节点定位技术 作为无线传感器网络的关键技术之一 , 不仅对无线
收稿日期 :2009207214 修改日期 :2009208210
传感器网络的基本应用有重要作用 , 也是目标监测 和追踪等的基础 。 根据定位过程中是否测量节点间的实际距离 , 现有的定位方法可分为基于测距 ( Range2based ) 的 定位算法和无需测距 ( Range2f ree ) 的定位算法[ 3 ] , 前者需要测量相邻节点间的绝对距离或方位 , 并利 用节点间的估计距离计算节点位置 , 后者无需实际 测量 ,而是利用节点间的估计距离计算节点位置 。
传播模型是标准圆的形式 , 且锚节点均有调整信号 发射功率的能力 。然而文献 [10 ]只是提出了 AL S 的 思想 ,并没有测试它的性能 。在本文中我们的算法利 用了这一思想 ,并且在此基础上进行了仿真测试 。
2 D RFP23D 定位算法
在 DRFP23D 中有两种节点 : 锚节点与未知节 点
收并存储监听到的信标信息 ,并根据这些信息估计自身位置 。与现有的基于非测距的三维定位算法相比 ,该算法的通信开销 和定位误差均比较小 ,且对网络拓扑结构具有一定的鲁棒性 。仿真结果表明 ,在 500 m × 500 m × 50 m 的三维空间内 ,随机放 置 20 个锚节点 ,AN R = 4 ,就能对 97 %的节点进行定位 ,其平均定位误差仅为 20 %左右 。