信号不规则特性对WSN定位算法评价的影响

张佳,刘艳昌,王鲜芳（.河南科技学院,河南新乡453003;.河南师范大学,河南新乡453007）

信号不规则特性对WSN定位算法评价的影响

张佳1,刘艳昌1,王鲜芳2
（1.河南科技学院,河南新乡453003;2.河南师范大学,河南新乡453007）

在评价无线传感器网络自身定位算法性能时,大多是基于理想的无线信号传播模式,从而导致测试结果与实际情况相差较大.针对这种情况,研究了WSN在实际环境下无线信号表现出的不规则特性及对自身定位过程的影响,并将RIM模型引入到算法测算的过程中.实验结果表明,信号的不规则特性对于定位算法的评价有着较为明显的影响.

无线传感器网络；自身定位算法；信号不规则特性；信号不规则模型

节点自身定位是无线传感器网络（WSN）应用的基础[1-2].在WSN的定位算法中,非参考节点要依据参考节点的位置信息进行自我定位,如文献[3-7]所列举的算法.因此参考节点是整个传感器网络的核心,参考节点所提供的位置信息直接决定定位算法性能的优劣.在无线传感器网络中存在一个较大的问题,在对定位算法进行评价时所设定的研究背景大多都是明显或隐晦地基于理想的无线信号传播模式.这样做虽然降低了测试难度,但由于在真实环境下无线信号的传播会表现出高度的各向异性,导致评价结果与实际情况相差较远.

针对这种情况,本文研究了在真实环境下无线信号传播所表现出的不规则特性对自身定位过程的影响,并将RIM模型引入到传感器算法评价的体系中,从而能够在进行算法测定时尽可能接近实际情况,为定位算法的评价研究提供真实的参考依据.

1 信号传播不规则特性的分析

1.1 信号传播不规则特性的原因

信号在传播过程中会表现出高度的不规则特性,该特性主要来源于两个方面：设备和传播媒介.设备如天线（单向或双向）、发射功率、天线增益、接收敏感度、接收门限和信噪比；媒介特性包括媒介类型、背景噪声以及其它一些环境因素,诸如温度和传播媒介的阻抗.而这其中传播媒介路径损耗的各向异性和信号发射的差异是造成信号不规则特性的主要原因.

路径损耗的各向异性：信号在不同路径上传播损耗的差异是信号不规则特性的主要原因.信号在媒介中传播时,可能会发生反射、衍射和散射现象,这些现象均是由于媒介中无所不在的差异引起的,在各个方向上媒介的特性自然都是不同的,因此在大多数环境下信号传播都会表现出不规则特性.

信号发射的差异：即使是相同类型的装置,传感器节点所发射的RF信号的功率也可能会不同,这可能来自于传感器装置制造中的随机因素.另外,在传感器节点部署完毕后,由于工作负载和所处环境的不同,传感器装置中的电池消耗速度会不相同,这都会导致信号发射的差异.信号发射的差异会导致通信区域的不同,引起通信连接的各向异性.

1.2 信号传播不规则特性的影响

无线信号传播的不规则特性在WSN节点的通信中是一个不可忽视的现象.它是造成上层协议中非对称无线信号冲突和非对称链接的主要原因,直接或间接影响许多上层协议,例如MAC和路由层协议、定位算法的运行、传感聚合和拓扑控制协议.

2 RIM模型分析

无线信号不规则传输模型（Radio Irregularity Model,RIM）是2004年提出的[8],该模型以同向信号传播模型为基础,而同向信号传播模型则是目前在评价传感器网络性能时所主要依据的研究背景.在同向信号传播模型中,信号接收强度的公式为

式（1）中,RSS为Received SignalStrength,即信号接收强度；SP为Sending Power,即发射功率,它是由电池状态,发射机、放大器和天线类型决定的；PL为Path Loss,即路径损耗；F代表Fading即为信号衰减.

而为了表示信号真实传播情况下的各向异性,RIM将信号接收强度公式改进为

式（2）中,VSP表示变化发送功率（Variance ofSending Power）,它代表不同装置之间信号发送功率最大程度的变化,计算公式为

在以上公式中,认为发送功率的变化服从正态分布,它被广泛用于度量硬件所引起的差异.

DOI表示不规则度模型（Degree of Irregularity）,而DOI Adjusted PL=PL×Ki,Ki是代表不同方向上路径损耗不同的系数.计算方法是

根据式（4）,通过随机锁定一个方向作为起始方向,计算出360度方向上不同的Ki值.对于角度不为整数的情况,结合传输损耗变化连续性的特点可以依据相邻两个整数角度上的Ki值根据式（4）进行推导得出

式（5）中对于系数Ki的调整结合式（2）,即可得到连续方向上的信号强度.连续方向上信号接收强度（dBm）的变化遵从Weibull分布.Weibull分布是描述非正态分布的常用统计模型,可以在很宽泛的条件下与实验数据进行很好的匹配,所以Weibull分布能很好地描述多种杂波[8].

RIM主要是用于测算对于通信的影响,并未用于对算法影响的测算.本文将RIM模型引入到算法评价的过程中.

3 实现过程

对RIM模型中的非同向特性进行模拟,首先就是要计算各个传感器节点周边360度不同方向上的路径传输损耗,根据式（4）,对于每个节点来说,首先应为其随机生成一个角度作为起始角度,将该角度上的损耗系数设为1,以该起始角度为开始运用Weibull分布函数计算出每个角度上的Weibull系数,结合各个角度上生成的随机数对DOI模型进行调整,从而根据式（4）计算出各个角度上的传输损耗系数Ki.

在得到节点各个角度上的传输损耗系数的基础上,对各个节点之间的相对角度进行计算,从而得到对应每两个节点间传输路径上的损耗系数,并根据信号传输损耗连续性的特点,通过式（5）进行调整,使得到的损耗系数更接近真实环境,再根据传输损耗系数对信号传输功率损耗进行调整计算.

根据发送功率的变化服从正态分布的特点,对由于硬件标度和电池状态的不同所引起的变化发送功率进行计算,最后依据式（2）,得到包括参考节点和未知节点在内各个节点相互之间彼此所能接收到的信号强度.

分别根据参考节点和未知节点的信号接收门限值来计算实际中所能接收到有效信息的参考节点和未知节点.这里分三种情况来考虑：如果参考节点A和未知节点U之间能够建立起有效对称链接,符合该条件的参考节点自然能够用于对未知节点的定位；如果存在从参考节点A到未知节点U的非对称链接,此时参考节点的位置信息仍能被传送到未知节点,也可以利用该参考节点对未知节点进行定位；但如果只是存在从未知节点U到参考节点A的非对称链接,就舍弃该参考节点参加定位,因为参考节点A的位置信息无法被传送到未知节点U.以上这些情况对于仅根据网络连通性等信息实现定位的算法来说,影响是非常大的.下面,将对定位算法在理想球状信号和不规则信号传播模式下的表现进行对比.

4 性能比较

在上述分析的基础上,本文对无线传感器网络中参考节点发送的信号在计算机仿真环境下进行了模拟.

选取定位算法中较为常用的APIT和DV-HOP算法进行比较,在下面的实验中,除非特别说明,所有的传感器节点被随机均匀放置在200 m×200 m的正方形区域内；节点发送功率为-5 dBm,接收门限为-70 dBm,在自由空间环境下每个传感器节点的无线信号传播半径是48.9 m；Weibull分布参数的值设置为[0.16,0.67],每个实验均独立运行100次取平均结果.

在实验中以平均定位误差和平均定位比例剩余作为算法的对比性能指标.平均定位误差是所有节点的估测位置和真实位置之间相差的平均距离,在实验中用节点的通信距离将其归一化.平均定位比例剩余是指在若干轮定位之后未得到定位的未知节点占未知节点总数的比例,反映了算法的收敛速度.

4.1 变化参考节点数

实验将讨论参考节点数的变化对于定位算法的影响,设定节点总数为200个,标准差为20 m,参考节点数从20增加到100个,参数VSP取0.1,DOI取0.002.

图1变化参考节点数Fig.1 Reference numberofvarieties

图1 （a）说明基于RIM模型的两种算法的误差都要高于理想情况下的算法,这其中APIT算法的表现更为明显.图1（b）说明基于RIM模型的APIT算法的定位比例剩余要高于理想APIT算法.出现这种结果的原因是无线信号的不规则特性干扰了部分参考节点参与定位.

总之,无线信号的不规则特性对于APIT的影响更为明显.这主要是由于APIT算法定位过程中的三角定位严格限制特性引起的,这将导致该算法更易受信号不规则特性的影响.

4.2 变化标准差

在定位过程中,由于各种原因参考节点的位置信息难免出现误差,而标准差的变化反映了定位信息的变化范围.在这个实验中,将分析在标准差从20 m增加到100 m的过程中对于定位算法的影响.总数为200个节点中有参考节点48个,设定出现偏差的节点为20%.

图2（a）说明标准差的变化对于APIT算法的影响同样更为明显,原因与上一个实验类似.图2（b）说明随着标准差的增加,两种情况下APIT算法的定位比例剩余都出现了下降,且变化趋势也几乎一致.这种结果表明标准差的增加反而增大了APIT算法中三角定位的成功概率.

图2 变化标准差Fig.2 Standard deviation ofvarieties

4.3 变化DOI

参数DOI的变化影响定位中的连通性,实验中同样设置包括48个参考节点的200个节点.将分析在DOI的值由0.002增加到0.01的过程中,两种基于RIM模型定位算法的表现.

图3变化DOIFig.3 DOI ofvarieties

图3 （a）表明APIT的误差随DOI的增大显著增加,而DV-HOP算法对于DOI的变化并不明显.图3（b）说明DOI的变化对两种算法的定位比例剩余几乎没有影响.

4.4 变化VSP

在这个实验中,DOI设定为0.002,而VSP从0.2增加到1,其他设置与4.3相同.

图4变化VSPFig.4 Change of VSP

图4 （a）表明,相对于DV-HOP算法,在定位误差方面VSP的变化对于APIT算法的影响更为显著.而图4（b）说明随着参数VSP的增大,APIT算法的定位比例剩余迅速增大,在VSP达到0.4时趋于稳定；而DV-HOP算法的定位比例剩余则有所下降.说明随着VSP的增大,提高了DV-HOP算法的定位成功率的同时却减小了APIT定位算法的定位成功率.表明参数VSP对于不同的定位算法有着不同的影响,这种现象值得在其他算法上进行继续研究.

5 结语

首先对无线信号传播的不规则特性对WSN节点间定位可能产生的影响进行了分析,实验表明,现实中所接收信号强度的变化是非常随机的；然而,伴随着接收方向的不断变化,接收到的信号强度的变化也是连续性的.本文在无线传感器定位算法的测算过程中引入RIM模型来研究信号的不规则特性对传感器网络自身定位算法带来的影响,并进行了对比分析.希望能够为弥补研究中所应用的球形无线信号模型和现实中无线信号传播模式之间的差异建起一座桥梁,使得能在对定位算法进行研究时尽量接近真实情况.

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[8]Zhou G,He T,Sudha K,etal.Impactofradio irregularity on wireless sensornetworks[C].Boston：The 2nd MobiSys,2004：125-138.

（责任编辑：卢奇）

Research on impact of radio irregularity on performance of selflocalization in WSN

Zhang Jia1,Liu Yanchang1,Wang Xianfang2
（1.Henan Institute ofScience and Technology,Xinxiang 453003,China;2.Henan NormalUniversity, Xinxiang 453007,China）

Nowadays function of self-localization algorithms of WSN is evaluated mostly based on the idealistic radio propagation model,which brings about the results much different from the practical ones．To solve this problem, this paper investigates and analyzes radio signal irregularity under the practical circumstances and its impact on the self-localization algorithms through introducing the RIM into the course of evaluation．The experimental results prove that radio irregularity has an obvious impact on the evaluation of localization algorithms．

Wireless Sensor Network（WSN）；self-location algorithm；radio irregularity；Radio Irregularity Model（RIM）

TP393

A

1008-7516（2013）01-0095-05

10．3969/j．issn．1008-7516．2013．01．023

2012-12-17

国家自然科学基金(61173071)

张佳(1979-),男,河南新乡人,硕士,助教．主要从事传感器网络研究．