基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法改进

1、基于RSSI 的无线传感器网络节点定位算法改进收稿日期:2010-02-24;修订日期:2010-06-14作者简介:王靓(1979-,女,山东济宁人,讲师,硕士,研究方向:RFID 、电路系统设计,复旦大学国内访问学者,E-mail :sjy -wl 。王靓,范德辉(青岛职业技术学院,山东青岛266555摘要:在无线传感器网络(Wireless Sensor Network ,简称WSN中准确而开销小的传感器定位至关重要。本文提出了一种把第一次能进行定位的未知节点转换为锚节点,然后参与下一次节点定位的改进方法,并且给出了一种两点定位和提高定位精度的方法。关键词:无线传感器网络;节点定位;AP

2、IT 算法;两点定位中图分类号:TN925文献标识码:A 文章编号:1008-8725(201009-0184-03RSSI-based Node Location Algorithm for WSNWANG Liang,FAN De-hui(Qingdao Technical College,Qingdao 266555,China Abstract:In wireless sensor networks (WSNaccurated and little cost sensor localization is essential.This paper presents an improved

3、 way to be able to locate the first node into the unknown anchor node,and then participate in the next node localization,and gives a method of a two node position and improving the positioning accuracy.Key words:wireless sensor networks;node localization;APIT algorithm;two node location0前言无线传感器网络由大量

4、分布的传感器设备组成,节点之间能够协作监控某一区域的物理或环境因素。大量传感器节点随机部署在检测区域(se nso r fie ld 内部或者附近,互相之间进行通信和协作,通过自组织方式构成网络。在多数运用中,准确而开销小的传感器定位至关重要2。目前,国内外已经提出了许多方法来解决节点自身定位问题。根据在定位过程中是否测量实际节点间的距离,可将现有的定位算法分为两类:基于距离的(ra ng e -ba se d 定位算法和距离无关的(ra ng e -fre e 定位算法1-2。前者需要测量相邻节点间的绝对距离或方位,并利用节点间的实际距离来计算未知节点的位置,定位精度相对较高,但对节点的硬件

5、要求比较高,定位过程中损耗的能量也比较多;后者无需测量节点间的绝对距离或方位,而是利用节点间的估计距离计算节点位置,降低了对节点的硬件要求,节点成本也比较低,适用于大规模传感器网络,缺点是定位精度不高1。为了提高节点定位精度和覆盖率,文中在研究AP IT 算法的基础上,结合三角形内点测试算法P IT 和RS S I 的有关知识,提出一种基于RS S I 的三角形内点测试定位算法RS S IP IT(P o int-In-tria ng ula tio n Te st ba se d o n Re ce ive d S ig -na l S tre ng th Indica to r 。这是一种

6、比较折中的改进,在改进后的算法中,根据未知节点的邻居锚节点的数量将邻居锚节点个数不少于3个的那些未知节点转化为新的锚节点,然后参与下一阶段未知节点的定位,当未知节点的邻居锚节点的个数等于2时,给出了一种新的计算未知节点位置的方法。1节点定位的相关技术1.1三边测量法(trilateration 2,3如图1所示,已知点A 、B 、C 的坐标分别为x 1,y 122,x 2,y 222,x 3,y 322,这三点到点D 的距离分别为d 1,d 2,d 3,假设点D 的坐标为x ,22y ,根据两点之间的距离公式,可得:x-x 1222+y -y 1222姨=d 1(1x-x 2222+y -y

7、2222姨=d 2(2x-x 3222+y -y 3222姨=d 3(3根据这3个式子解线性方程组可得到点D 的坐标:a 11a 2122=2x 1-x 3222y 1-y 3222x 2-x 3222y 2-y 32222-1x 12-x 32+y 12-y 32+d 23-d 21x 22-x 23+y 22-y 23+d 23-d 2222(41.2两点定位方法当未知节点的邻居锚节点的个数等于2时,假定为A 1,A 2,根据三角形的有关知识就可以求出未知节点的位置坐标第29卷第9期2010年9期煤炭技术Coal TechnologyVol.29,No.09Sep,2010图1三边测量法图

8、示王靓,等:基于RSSI 的无线传感器网络节点定位算法改进第9期·185·4。如图2所示,假设A ,B 为锚节点,S 为未知节点,锚节点A 的坐标为(X A ,Y A ,未知节点S 的坐标为(X S ,Y S ,有RS S I 方法可测得AS,BS,AB 的距离分别为d 1,d 2,d 3,在三角形ABS 中,过点S 分别向边AB ,X 轴作垂线SC ,SF ,分别过点B ,C 向X 轴作垂线BD ,CE ,过点C 向SF 作垂线CG ,记SAB=,BAD=,由余弦定理可得:d 22=d 12+d 23-2d 1d 3co a ,cos =d 12+d 23-d222d 1

9、d 3,AC=t=d 1cos =d 12+d 23-d223,SC=h=d 12-t 2姨,由锚节点B 的坐标可以算出角的正弦值和余弦值,由三角形相似定理可知,GSC=,GC=FE ,而AF=AE-EF=AC ×co s -SC ×sin =t ×co s -h ×sin ,最后可求得未知节点坐标:X S =X A +t ×co s -h ×sin Y S =Y A +t ×sin +h ×sin 1.3APIT 算法5AP IT(Appro xima te P o int in Tra ng ula tio n

10、 Te st 定位算法是根据最佳三角形内点测试法将未知节点通信半径内所有的锚节点进行三角形划分,然后将各个三角形的重叠区域的质心作为未知节点位置的估计。AP IT 算法的定位过程分为以下4个步骤。(1初始化阶段:未知节点收集通信半径内锚节点的信息,如位置、标识号等,然后邻居内其它节点之间交换各自接收到的锚节点的信息。(2三角形内点测试:测试未知节点是否在不同的锚节点组成的三角形内部。(3计算重叠区域:记录包含未知节点的三角形,计算所有三角形的重叠区域。(4计算未知节点位置:计算三角形重叠区域的质心位置,作为未知节点的位置。2RSSIPIT 算法2.1RSSIPIT 算法的思想利用AP IT 算

11、法进行节点定位时,需要未知节点至少知道3个或3个以上锚节点的距离。但由于WS N 的节点大都是随机部署的,这不可避免节点分布的不均匀,有些未知节点的通信半径内的锚节点可能很少(2个、1个或者1个都没有,从而无法实现定位。同时,利用AP IT 算法求出的节点位置和实际位置有一定的误差。针对这些问题,引入一种两点定位方法和将第一次可以定位的未知节点转换为锚节点的思路来改进这种算法,并且对算法求出的未知节点的坐标进行了修正,从而提高定位精度和覆盖率。算法首先判断目标区域内未知节点的邻居锚节点的个数,先求出那些邻居锚节点个数大于3的未知节点的位置,然后将其升级为锚节点,再进入下一次循环,参与其余仍没有

12、定位的未知节点的定位过程当中。2.2RSSIPIT 算法过程2.2.1算法前提在算法描述之前,首先对用到的节点和网络环境作如下假设:(1WS N 部署的区域是二维的;(2节点具有RS S I 的测距能力,可计算出相邻节点间的距离,测距误差服从标准正态分布;(3节点能够发现其邻居节点,邻居节点之间可以自由通信;(4未知节点有足够的能力维护自己的一个链表:邻居锚节点链表;(5节点具有相同的处理能力,锚节点可以拥有额外的功能。该算法是一个分布式算法,在每个传感器节点上并发执行。2.2.2RSSIPIT 算法数据结构(1节点通信半径:txb j ;(2锚节点个数:a ncho r_nmb;(3未知节点

13、个数:unkno wn_nmb;2.2.3RSSIPIT 算法简单流程fo r a ncho r_nmb=10:2:50/修改参与定位的锚节点个数(1随机部署a ncho r_nmb 个锚节点和unkno wn_nmb 个未知节点,并获得锚节点的编号和位置信息等。(2利用RS S I 方法测出任意2个节点之间的距离dis-ta nce ij 。(3比较txb j 和dista nce ij 的大小,确定每个未知节点i 的邻居锚节点,并求出邻居锚节点的个数。fo r i=1:unkno wn_nmbif 未知节点i 的邻居锚节点个数3(4按照AP IT 算法求出此未知节点i 的位置坐标1x i

14、1,y i 1姨姨,同时根据1.1中的三边测量法或1.2中的极大似然估计法求出未知节点i 的位置坐标2x i 2,y i 222,然后求出平均值x i =x i 1+x i 222,y i =y i 1+y i 222将此值x i,y i22作为未知节点i的最终位置坐标。记此循球求出的未知节点个数为ydws 。e nd e nd(5将以上求出的未知节点升级为新的锚节点,修改有关参数变量。fo r i=1:unkno wn_nmb-ydws if 未知节点i 的邻居锚节点个数3(下转第189页图2两点定位图示基于小波分解下多源图像融合收稿日期:2010-01-29;修订日期:2010-06-08

15、作者简介:赵晓雷(1978-,男,河南洛阳人,渭南师范学院教师,西安科技大学在读硕士,研究方向:图形图像处理,Tel :151*,E-mail :LUOZXL 。赵晓雷1,2,薛弘晔1(1.西安科技大学计算机学院,西安710054;2.渭南师范学院计算机科学系,陕西渭南714000摘要:在分析基于小波分解变换的多源图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解,通过仿真实验,运用客观评价指标验证了其可行性,同时对此进行分析,得出了基于4层小波分解的图像融合的较优性。关键词:图像配准;小波分解变换;图像融合;融合规则中图分类号:TP391文献标识码:A 文章编号:1008-87

16、25(201009-0189-03Multi-source Image Fusion Basedon Wavelet DecompositionZHAO Xiao-lei 1,2,XUE Hong-ye 1(1.College of Computer Science and Technology,Xi'an University of Science and Technology,Xi'an 710054,China;2.Computer Science Department of WeiNan Teachers University,WeiNan 714000,China A

17、bstract:A wavelet decomposition using a region-based fusion rules is proposed on the basis of a comprehensive analysis of multi -source image fusion method based on wavelet transform decomposition.Through simulation experiment the feasibility of this method is verified by using an objective evaluati

18、on index,at the same time the wavelet decomposition effect is analyzed,which finally result in the more excellent quality of image fusion based on the four -layer wavelet decomposition.Key words:image registration;wavelet decomposition transform;image fusion;fusion rules第29卷第9期2010年9期煤炭技术Coal Techno

19、logyVol.29,No.09Sep,2010(上接第185页重做步骤(4。e ndif 未知节点i 的邻居锚节点个数=2(6按照本文1.3中的两点定位方法求出未知节点i 的位置坐标。e ndif 未知节点i 的邻居锚节点个数=1(7此未知节点i 的位置坐标这个邻居锚节点的位置坐标。e nd e nd e nd3结语文中的RS S IP IT 算法,相对于AP IT 算法,在定位精度和定位覆盖率上都有很好的改善。但是由于RS S IP IT 算法引入了循环迭代思想和2个锚节点定位的方法,这势必会增加传感节点的计算开销,如何权衡各个参数使之传感节点的工作达到最佳状态,也是今后的一个研究方向。总之,目前大多定位算法在能耗、成本、定位精度和定位覆盖率上作了折中的考虑。由于每种实际应用的侧重点不同,所以说没有一种节点定位算法适用于所有的实际应用,因此要针对不同的应用场合,通过综合考虑传感节点的应用规模、应用成本以及实际应用系统对节点定位精度的要求,来选择最合适的定位算法。参考文献:1孙利民,李建中,陈瑜,等.无线传感器网络M.北京:清华大学出版社,2005,(3:115.2He T,Hua ng C