基于狭长区域中无线传感网络节点定位技术分析

(重庆电力高等专科学校，重庆 400053)

监测环境区域不同，节点分布也有所差异，相应的定位算法也有其优劣，如质心算法在较为均匀的节点分布和较高信标节点密度的网络区域中较为适用，而凸规划算法在信标节点放置到网络边缘的网络区域较为适用。本文针对链式狭长区域，提出了以RSSI为基础的定位算法PB-RSSI。

1 系统模型

1.1 定位模型

图1是无线传感网络的定位模型，黑色的两条粗实心线主要表示监测区域边界，而监测无线传感网络的区域是在两条线间。信标节点采用黑实心圆圈来表示，按照部署策略，会选择性地在监测区域边界放置信标节点。目标节点用空白圆圈来表示。

图1 无线传感网络的定位模型

1.2 感知节点群模型

1.2.1 术语概念

感知节点群是指在对目标节点进行定位时，大多数的信标节点能够一起对目标节点进行感知，从而便可将感知节点群建立起来。RSSI是指无线信号被节点所接收的强度大小。信标节点是指在网络条件下，信标对已知节点进行分组，位置信息和节点ID都属信标节点[1]。

1.2.2 建立模型

如果均匀放置信标节点，那么当目标节点移动时，定位群当中的感知节点也会遵循规律，发生相应变化。当全部传感器节点相同时，那么所建立的感知节点群就如图2所示。

图2 感知节点群

在图2中，目标节点监测区域边界同感知区域在A和B，C和D等4点相交，传感节点的通信半径用r来表示，在垂直方向，目标节点到边界距离用h来表示，两邻居节点间距离用d来表示，沿监测的区域边界，两邻居节点间直线的距离用dc来表示。假若处于t时刻，那么目标节点会在Ai到Ai+1间移动。以下即建立的感知群算法。第一，将监测区域的地理形状输入到其中；第二，将全部的定位节点坐标输入其中，分类时遵循上升的顺序；第三，按照目标节点移动的状态对坐标进行计算；第四，对A和B，C和D四点坐标进行计算。对以上坐标范围的定位节点进行筛选[2]。

2 在RSSI基础上设计的PB-RSSI

2.1 垂直平分分割法

在垂直平分线上，使用定位分割方法，其原理如图3所示。

图3 定位分割方法

在图3中，传感节点用黑色实心点表示，在狭长监测区域边界上放置，即图中黑色粗线。监测区域中包含目标节点。PB和APIT相同，均是从目标节点得到的信号强度RSSI值对目标节点进行定位，具体原理如下。第一，传感节点Aj和Ai同时对目标节点TN进行探测，那么节点Aj和Ai可用直线来连线。第二，对AiAj的垂直平分线进行绘制，表示时用到PBij。PBij可划分监测区域，使其变成Rj以及Ri两个子区域，其中，离节点Ai较近的是Ri，离节点Aj最近的是Rj。第三，按照目标节点RSSI将目标节点的TN位置确定下来，Ai从目标节点TN接收到的信号强度用RSSI(Ai)来表示，Aj从目标节点TN接收到的信号强度用RSSI(Aj)来表示。一旦RSSI(Aj)RSSI(Ai)，那么子区域Rj即目标节点TN的位置[3]。

2.2 设计PB-RSSI算法

针对链式的监测区域，提出了PB-RSSI算法。这一算法有两个步骤，即对感知节点群进行寻找，并在此基础上对目标节点进行定位，而后实现目标节点的感知。在实际中，需将全部信标节点找到，而后按照信标节点所接受的RSSI对目标节点进行定位[4]。具体的PB-RSSI步骤是：第一，对信标节点进行寻找；第二，信标节点需对目标节点信号进行接收，得到相应的信号强度值；第三，应用到PB分割法对监测区域进行分割，得到最小分割的区域；最后，对这一分割区域的质心坐标进行计算，并将其当作目标节点位置。一般情况下，两大因素会影响到PB-RSSI定位的精度，包括分割区域节点的密度以及传感器节点信号发送的信号强度，而最关键的一个因素就是分割区域节点的密度[2]。可以说，在监测区域当中，越大的定位节点，相应地有越多的分割区域，越高的定位精度。而传感器节点的无线通信方式以及硬件结构会在一定程度上影响到传感器节点信号接收的信号强度[6]。

3 评价性能

3.1 评价的方法

从某种角度来讲，地下隧道对矿工进行定位起到了至关重要的作用，通过沿隧道，无线传感器网络可将定位节点放置到矿工身上，以此来对矿工进行定位。这一链式无线传感器网络的定位模型较为典型，可借助仿真软件对地下隧道矿工情况进行模拟，并对比APIT的定位算法，对PB-RSSI算法定位的性能进行评估[7]。

为了对定位算法性能进行评估，无线传感器的网络可对多项参数进行利用，在此，为了达到这一目标，可对相对位置的误差进行利用[8]。

3.2 仿真实验的参数

定位仿真参数如表1所示。

表1 定位仿真参数

3.3 分析仿真结果

3.3.1 对比两算法的定位误差

从表2可以了解到，相比于APIT算法，PB-RSSI算法最后定位区域更小，而且定位精度更高。

表2 算法误差表

3.3.2 多目标的仿真结果

若10个目标节点存在于狭长的监测区域当中，需要预先设定坐标。在这种情况下，以下因素会在一定程度上影响到APIT以及PB-RSSI的性能，包括节点密度以及通信半径R。

通信半径带来的影响:从实际中，当通信半径R出现变化时，不会给PB-RSSI造成太大的定位误差影响，而且通信半径基本上不会影响到目标节点定位的误差。此外，APIT有比较大的误差，而PB-RSSI仅有很小的定位误差。

定位精度所受到的节点密度影响:节点的密度大小同邻节点的水平距离d是一种水平关系，越大的水平距离，相应的节点密度会减少。图4是节点水平距离同定位误差的函数关系图。

图4 节点水平距离同定位误差的函数关系图

从图4我们可以发现：第一，不管是何种算法，当d增加时，定位误差也会相应地有所增加，这是由于当d增加时，会相应地减少节点感知群包含的节点，而这样就会使定位精度降低；第二，相比于APIT这一算法，PB-RSSI算法的定位算法还是偏大。最后，同APIT算法相比起来，PB-RSSI算法并不会有太大的定位误差范围。

4 结语

总而言之，作为无线传感网络的一种关键技术，节点定位技术得到了广泛的运用。而在实际应用的过程当中，都是将节点位置信息当作基础和前提，由于传感器节点仅有极其有限的能量，因此在对节点的定位技术进行研究时，除了要满足能量消耗低这一要求，而且要确保尽可能高的定位精度。在本文中，分析了无线传感网络的监测区域特点，并在RSSI基础上提出了距离无关定位算法。这一算法在设计时主要考虑了两大方面，即定位精度以及能量消耗。从具体应用的情况来看，其能够使节点的使用时间有效地延长。

参考文献：

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[8] 周非,安康宁,范馨月，等.无线传感网络中基于误差椭圆的自适应节点选择目标跟踪算法[J].传感技术学报,2017,30(10):1 548-1 553.