海量文献数据无线传感DV-Hop定位算法设计

王 超,宋荷庆

(1. 福建师范大学,福建 福州 350001;2. 福建省图书馆筹建办,福建 福州 350001;3. 浙江工商大学计算机学院,浙江 杭州 310018)

1 引言

无线传感器网络是将无线通信技术、微型机电系统等众多技术结合的信息传输与处理技术。无线传感器网络利用传感器节点所采集信息以及不同节点之间信息的交互实现感知对象信息的处理[1]。无线传感器网络包含众多由无线通信模块、传感器模块组成的微型传感器节点。

依据节点位置的确定情况,可将无线传感器网络划分为人工部署以及导航设备部署的节点。相比于其它的未定位节点,锚节点的部署成本明显高于其它节点。无线传感器网络中存在利用飞机等移动设备随机设置的不具备具体定位信息的节点,此类节点部署成本较低[2],但由于并不清楚其具体坐标,因此应用性较差。利用精准的定位精度提升无线传感器网络中全部节点的应用性能。测距定位具有定位成本过高的缺陷,测距定位算法需与微波发射硬件设备结合,虽提升了定位精度,但成本过高[3]。DV-Hop定位算法无需将节点硬件设施加入定位过程中,利用不同节点间跳数与节点坐标信息实现节点定位[4],该定位算法采用估算方法获取最终定位结果,因此定位精度较低。

数字式图书馆中包含海量文献数据,通常将传感器节点设置于数字图书馆中,利用传感器节点实现文献数据的有效采集。目前各学科领域中包含的数据量呈现与日俱增趋势[5],海量文献数据应用于网络中,为人们应用增加了难度,人们利用无线传感器网络选取所需文献数据具有较高难度,利用DV-Hop定位算法从海量文献数据中定位所需文献数据,提升海量文献数据的应用性能。文献数据具有较高相关性,选取DV-Hop定位算法应用于海量文献数据定位中,提升海量文献数据的应用性。

目前针对无线传感器网络定位的研究较多,孙博文以及钱开国等人分别利用校正因子以及可靠信标实现无线传感器网络的节点定位[6,7],但是这两种方法无法获取锚节点与待定位节点之间的最小跳数,导致定位偏差较大,且可应用的网络环境单一。为此,面对海量文献数据,设计新的无线传感DV-Hop定位算法,提升海量文献数据于无线传感器网络中的精准定位性能。通过实验验证该方法具有较高的文献数据定位有效性,可应用于海量文献数据的定位应用中。

2 海量文献数据无线传感DV-Hop定位算法

2.1 DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法选取最大似然估计法利用节点间距获取所需节点的具体位置信息。DV-Hop定位算法运算具体过程如下:

1)求解最小跳数

无线传感器网络中的节点接收信息包时,在初始跳数0基础上加1,将位置信息以及跳数信息存储于位置信息表内[8]。通过位置信息表获取该节点至锚节点的最短跳数。

2)获取每跳平均距离

无线传感器网络中的锚节点传送海量文献数据时,接收跳数信息以及位置信息时,计算平均每跳距离公式如下

(1)

式(1)中,gj表示节点j的跳数,(xi,yi)与(xj,yj)均表示无线传感器网络节点。

位置节点获取HopSize后,将所获取的HopSize与最小跳数值相乘,所获取间距选取极大似然估计法获取未知节点定位结果。

3)最大似然估计法

设无线传感器网络中存在节点数量为n,全部节点的原始坐标为(x1,y1)…(xn,yn),用(x,y)表示其中所包含节点D的坐标,其余节点与该节点之间的间距用d1,d2,…,dn表示。

各节点间距需满足以下公式

(2)

求解式(2),可得表达式如下

(3)

利用线性方程表示式(3),将式(3)转化为Ax=b,其中

(4)

(5)

(6)

无线传感器网络定位海量文献数据过程中容易形成误差[9],将误差项加入其中,获取模型表达式如下

Ax+N=b

(7)

式(7)中,N为误差向量,其维度为n-1。

将式(7)的最大似然估计选取最小二乘法进行。此时需令x符合N=b-Ax结果为最小,获取x估计值表达式如下

(8)

式(8)中,Q(x)表示x的估计值。求导式(8)中的Q(x),令Q(x)输出结果为0,获取无线传感器网络中未知节点的最小二乘位置结果表达式如下

=(ATA)-1ATb

(9)

DV-Hop定位算法利用未知节点与锚节点的间距实现节点定位[10],该算法利用网络拓扑结构获取距离信息。通过不同节点间距提升节点定位精度。

2.2 改进的DV-Hop定位算法

2.2.1 修正锚节点间跳数

设置无线传感器网络的通信半径为两个锚节点间距,当无线传感器网络跳数与通信半径存在较大差距时,用于定位海量文献数据的锚节点间距存在与实际距离偏离情况,此时海量文献数据定位节点容易存在较大的误差。

无线传感器网络中锚节点间的理想跳数表达式如下:

(10)

式(10)中,R表示节点通信半径,dij表示锚节点间距。

用γij表示锚节点偏离因子,其表达式如下

γij=(gij-Gij)/gij

(11)

式(11)中,Gij表示理想跳数,gij表示实际跳数。

偏离因子越小,表示锚节点运行过程中与理想跳数偏离较小。

设置跳数修正系数公式如下

(12)

式(12)中,n表示正整数。

将0.6倍通信距离误差加入计算中,修正通信半径跳数。

选取修正系数修正锚节点跳数,获取完成修正后跳数表达式如下

g′ij=βij·gij-0.6

(13)

2.2.2 修正未知节点跳数

用g′ui表示待定位文献数据节点u与其相近的锚节点i的修正后的跳数,其表达式如下

(14)

式(14)中,βij与n分别表示修正系数以及锚节点总数量,gui表示锚节点i与未知节点u的实际跳数。

用g′uj表示海量文献数据无线传感未知节点u与海量文献数据无线传感锚节点j的跳数,其表达式如下

g′uj=βij·guj-0.5

(15)

式(15)中,guj与βij分别表示实际跳数以及修正系数。通过式(15)可知,将修正因子加入待定位的未知节点与锚节点跳数修正中,考虑全部锚节点跳数信息。定位海量文献数据时,可以更加直接地体现无线传感器网络的整体特性。

2.2.3 修正未知节点平均跳距

当数量为n的锚节点以平均跳距传送至未知节点u时,将权值wi加入平均跳距运算中,可得权值计算公式如下

(16)

式(16)中,hopi表示完成修正后锚节点i至未知节点u的跳数。

利用式(16)对各节点跳数实施归一化加权处理,保障未知的待定位节点所获取全部锚节点间距权值总和等于1。依据未知节点相应各跳距离值HopSize以及锚节点各跳间距加权值,获取待定位海量文献数据未知节点的平均跳距公式如下:

(17)

待定位海量文献数据的未知节点利用加权处理时充分考虑锚节点跳距情况,令平均各跳间距与无线传感器网络实际各跳距离更加接近,降低海量文献数据在无线传感器网络中的定位误差。

3 仿真设计

为验证所研究算法定位无线传感器网络中海量文献数据有效性,选取Matlab R2019b软件建立无线传感器网络环境,无线传感器网络任务区域大小为800m×800m,设置传感器节点共500个。采用该无线传感器网络实现海量文献数据传输。实验的传感器节点分别以均匀随机分布、非均匀分布以及包含覆盖洞三种场景设置。实验过程中设置不同锚节点覆盖率以及锚节点通信半径,统计不同锚节点覆盖率以及通信半径对文献数据定位的影响。

利用海量文献数据定位精度衡量无线传感器网络中海量文献数据的定位性能,定位精度计算公式如下

(18)

式(18)中,N与R分别表示无线传感器网络中的节点数量以及节点通信半径,(x0i,y0i)与(xi,yi)分别表示待定位文献数据节点的实际坐标以及本文算法定位坐标。

统计海量文献数据无线传感节点通信半径存在差异时的最佳修正系数,统计结果如表1所示。

表1 修正系数统计结果

表1实验结果可以看出,锚节点覆盖率为5%-50%时,节点通信半径为15m～45m时,最佳修正系数均处于1.96～2.09之间。不同节点通信半径时,最佳修正系数均伴随锚节点覆盖率的提升而有所降低。差异节点通信半径以及锚节点覆盖率情况下,采用本文算法定位无线传感器网络中的海量文献数据时,最佳修正系数处于1.95～2.10区间。

设置无线传感器网络节点为均匀随机分布情况,统计修正系数β分别为1.95、2.00、2.05、2.10时的定位精度,统计结果如图1所示。

图1 修正系数确定结果

图1实验结果可以看出,不同修正系数时,采用本文算法定位无线传感器网络中的文献数据,定位精度均伴随锚节点覆盖率的增加而有所降低。修正系数为2.05时,本文算法在不同锚节点覆盖率时的文献数据定位精度均为最高;修正系数为2.10时,本文算法的文献数据定位精度为0.91～0.67之间;修正系数为1.95以及2.10时,本文算法的文献数据定位精度均低于修正系数为2.05时。综合以上实验结果设置采用本文算法定位无线传感器网络文献数据的修正系数结果为2.05。

设置节点为均匀随机分布情况,海量文献数据定位过程中的修正系数设置为2.05。统计不同锚节点覆盖率时,节点通信半径分别为15m、25m、35m、45m时的海量文献数据定位精度,统计结果如图2所示。

图2 不同锚节点覆盖率时的定位精度

分析图2实验结果,节点通信半径为15m时,锚节点覆盖率为5%时,采用本文算法定位无线传感器网络中的海量文献数据,定位精度高达99%。采用本文算法定位无线传感器网络中的海量文献数据,节点通信半径越大时,定位精度越低。不同节点通信半径时的定位精度均伴随锚节点覆盖率的提升而有所降低。图2实验结果表明,为了保障文献数据定位精度,文献数据定位实际应用过程中,应设置无线传感器网络中定位海量文献数据时通信半径较小,提升所研究算法的应用性能。

统计无线传感器网络节点均匀随机分布、非均匀分布以及包含覆盖洞三种场景时的文献数据定位精度,统计结果如图3所示。

图3 不同场景定位精度对比

分析图3实验结果可以看出,相比于节点非均匀分布情况以及节点布置过程中包含覆盖洞情况,节点均匀分布时无线传感器网络海量文献数据定位精度更加优越。不同节点布置场景时,本文算法定位无线传感器网络海量文献数据的定位精度均高于0.94。不同节点布置场景下,采用本文算法定位文献数据均伴随锚节点覆盖率的提升而有所下降,定位无线传感器网络中包含的海量文献数据时,可通过选取合适的锚节点提升海量文献数据定位精度。

4 结论

针对采用DV-Hop定位算法实现无线传感器网络海量文献数据定位时,所具有的距离模糊、距离估计精准性较差造成定位精度低的缺陷,本研究通过算法的改进降低定位误差。通过修正节点间的跳数,令无线传感器网络传输文献数据时的跳数与理想跳数更加接近。通过实验验证,所研究算法可有效定位文献数据,在节点为均匀分布、非均匀分布以及无线传感器网络中包含覆盖洞时,均具有较高的文献数据定位水平,不同节点布置场景时,采用该定位算法定位无线传感器网络海量文献数据的定位精度均高于0.94。所研究算法具有极高的定位精度,将该算法应用于海量文献中,同样具有较高的应用性。可有效提升海量文献数据的实际应用性能,避免海量文献数据存在利用率较差的缺陷。