海量文獻數據無線傳感DV-Hop定位算法設計

王 超,宋荷慶

(1. 福建師范大學,福建 福州 350001;2. 福建省圖書館籌建辦,福建 福州 350001;3. 浙江工商大學計算機學院,浙江 杭州 310018)

1 引言

無線傳感器網絡是將無線通信技術、微型機電系統等眾多技術結合的信息傳輸與處理技術。無線傳感器網絡利用傳感器節點所采集信息以及不同節點之間信息的交互實現感知對象信息的處理[1]。無線傳感器網絡包含眾多由無線通信模塊、傳感器模塊組成的微型傳感器節點。

依據節點位置的確定情況,可將無線傳感器網絡劃分為人工部署以及導航設備部署的節點。相比于其它的未定位節點,錨節點的部署成本明顯高于其它節點。無線傳感器網絡中存在利用飛機等移動設備隨機設置的不具備具體定位信息的節點,此類節點部署成本較低[2],但由于并不清楚其具體坐標,因此應用性較差。利用精準的定位精度提升無線傳感器網絡中全部節點的應用性能。測距定位具有定位成本過高的缺陷,測距定位算法需與微波發射硬件設備結合,雖提升了定位精度,但成本過高[3]。DV-Hop定位算法無需將節點硬件設施加入定位過程中,利用不同節點間跳數與節點坐標信息實現節點定位[4],該定位算法采用估算方法獲取最終定位結果,因此定位精度較低。

數字式圖書館中包含海量文獻數據,通常將傳感器節點設置于數字圖書館中,利用傳感器節點實現文獻數據的有效采集。目前各學科領域中包含的數據量呈現與日俱增趨勢[5],海量文獻數據應用于網絡中,為人們應用增加了難度,人們利用無線傳感器網絡選取所需文獻數據具有較高難度,利用DV-Hop定位算法從海量文獻數據中定位所需文獻數據,提升海量文獻數據的應用性能。文獻數據具有較高相關性,選取DV-Hop定位算法應用于海量文獻數據定位中,提升海量文獻數據的應用性。

目前針對無線傳感器網絡定位的研究較多,孫博文以及錢開國等人分別利用校正因子以及可靠信標實現無線傳感器網絡的節點定位[6,7],但是這兩種方法無法獲取錨節點與待定位節點之間的最小跳數,導致定位偏差較大,且可應用的網絡環境單一。為此,面對海量文獻數據,設計新的無線傳感DV-Hop定位算法,提升海量文獻數據于無線傳感器網絡中的精準定位性能。通過實驗驗證該方法具有較高的文獻數據定位有效性,可應用于海量文獻數據的定位應用中。

2 海量文獻數據無線傳感DV-Hop定位算法

2.1 DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法選取最大似然估計法利用節點間距獲取所需節點的具體位置信息。DV-Hop定位算法運算具體過程如下:

1)求解最小跳數

無線傳感器網絡中的節點接收信息包時,在初始跳數0基礎上加1,將位置信息以及跳數信息存儲于位置信息表內[8]。通過位置信息表獲取該節點至錨節點的最短跳數。

2)獲取每跳平均距離

無線傳感器網絡中的錨節點傳送海量文獻數據時,接收跳數信息以及位置信息時,計算平均每跳距離公式如下

(1)

式(1)中,gj表示節點j的跳數,(xi,yi)與(xj,yj)均表示無線傳感器網絡節點。

位置節點獲取HopSize后,將所獲取的HopSize與最小跳數值相乘,所獲取間距選取極大似然估計法獲取未知節點定位結果。

3)最大似然估計法

設無線傳感器網絡中存在節點數量為n,全部節點的原始坐標為(x1,y1)…(xn,yn),用(x,y)表示其中所包含節點D的坐標,其余節點與該節點之間的間距用d1,d2,…,dn表示。

各節點間距需滿足以下公式

(2)

求解式(2),可得表達式如下

(3)

利用線性方程表示式(3),將式(3)轉化為Ax=b,其中

(4)

(5)

(6)

無線傳感器網絡定位海量文獻數據過程中容易形成誤差[9],將誤差項加入其中,獲取模型表達式如下

Ax+N=b

(7)

式(7)中,N為誤差向量,其維度為n-1。

將式(7)的最大似然估計選取最小二乘法進行。此時需令x符合N=b-Ax結果為最小,獲取x估計值表達式如下

(8)

式(8)中,Q(x)表示x的估計值。求導式(8)中的Q(x),令Q(x)輸出結果為0,獲取無線傳感器網絡中未知節點的最小二乘位置結果表達式如下

=(ATA)-1ATb

(9)

DV-Hop定位算法利用未知節點與錨節點的間距實現節點定位[10],該算法利用網絡拓撲結構獲取距離信息。通過不同節點間距提升節點定位精度。

2.2 改進的DV-Hop定位算法

2.2.1 修正錨節點間跳數

設置無線傳感器網絡的通信半徑為兩個錨節點間距,當無線傳感器網絡跳數與通信半徑存在較大差距時,用于定位海量文獻數據的錨節點間距存在與實際距離偏離情況,此時海量文獻數據定位節點容易存在較大的誤差。

無線傳感器網絡中錨節點間的理想跳數表達式如下:

(10)

式(10)中,R表示節點通信半徑,dij表示錨節點間距。

用γij表示錨節點偏離因子,其表達式如下

γij=(gij-Gij)/gij

(11)

式(11)中,Gij表示理想跳數,gij表示實際跳數。

偏離因子越小,表示錨節點運行過程中與理想跳數偏離較小。

設置跳數修正系數公式如下

(12)

式(12)中,n表示正整數。

將0.6倍通信距離誤差加入計算中,修正通信半徑跳數。

選取修正系數修正錨節點跳數,獲取完成修正后跳數表達式如下

g′ij=βij·gij-0.6

(13)

2.2.2 修正未知節點跳數

用g′ui表示待定位文獻數據節點u與其相近的錨節點i的修正后的跳數,其表達式如下

(14)

式(14)中,βij與n分別表示修正系數以及錨節點總數量,gui表示錨節點i與未知節點u的實際跳數。

用g′uj表示海量文獻數據無線傳感未知節點u與海量文獻數據無線傳感錨節點j的跳數,其表達式如下

g′uj=βij·guj-0.5

(15)

式(15)中,guj與βij分別表示實際跳數以及修正系數。通過式(15)可知,將修正因子加入待定位的未知節點與錨節點跳數修正中,考慮全部錨節點跳數信息。定位海量文獻數據時,可以更加直接地體現無線傳感器網絡的整體特性。

2.2.3 修正未知節點平均跳距

當數量為n的錨節點以平均跳距傳送至未知節點u時,將權值wi加入平均跳距運算中,可得權值計算公式如下

(16)

式(16)中,hopi表示完成修正后錨節點i至未知節點u的跳數。

利用式(16)對各節點跳數實施歸一化加權處理,保障未知的待定位節點所獲取全部錨節點間距權值總和等于1。依據未知節點相應各跳距離值HopSize以及錨節點各跳間距加權值,獲取待定位海量文獻數據未知節點的平均跳距公式如下:

(17)

待定位海量文獻數據的未知節點利用加權處理時充分考慮錨節點跳距情況,令平均各跳間距與無線傳感器網絡實際各跳距離更加接近,降低海量文獻數據在無線傳感器網絡中的定位誤差。

3 仿真設計

為驗證所研究算法定位無線傳感器網絡中海量文獻數據有效性,選取Matlab R2019b軟件建立無線傳感器網絡環境,無線傳感器網絡任務區域大小為800m×800m,設置傳感器節點共500個。采用該無線傳感器網絡實現海量文獻數據傳輸。實驗的傳感器節點分別以均勻隨機分布、非均勻分布以及包含覆蓋洞三種場景設置。實驗過程中設置不同錨節點覆蓋率以及錨節點通信半徑,統計不同錨節點覆蓋率以及通信半徑對文獻數據定位的影響。

利用海量文獻數據定位精度衡量無線傳感器網絡中海量文獻數據的定位性能,定位精度計算公式如下

(18)

式(18)中,N與R分別表示無線傳感器網絡中的節點數量以及節點通信半徑,(x0i,y0i)與(xi,yi)分別表示待定位文獻數據節點的實際坐標以及本文算法定位坐標。

統計海量文獻數據無線傳感節點通信半徑存在差異時的最佳修正系數,統計結果如表1所示。

表1 修正系數統計結果

表1實驗結果可以看出,錨節點覆蓋率為5%-50%時,節點通信半徑為15m～45m時,最佳修正系數均處于1.96～2.09之間。不同節點通信半徑時,最佳修正系數均伴隨錨節點覆蓋率的提升而有所降低。差異節點通信半徑以及錨節點覆蓋率情況下,采用本文算法定位無線傳感器網絡中的海量文獻數據時,最佳修正系數處于1.95～2.10區間。

設置無線傳感器網絡節點為均勻隨機分布情況,統計修正系數β分別為1.95、2.00、2.05、2.10時的定位精度,統計結果如圖1所示。

圖1 修正系數確定結果

圖1實驗結果可以看出,不同修正系數時,采用本文算法定位無線傳感器網絡中的文獻數據,定位精度均伴隨錨節點覆蓋率的增加而有所降低。修正系數為2.05時,本文算法在不同錨節點覆蓋率時的文獻數據定位精度均為最高;修正系數為2.10時,本文算法的文獻數據定位精度為0.91～0.67之間;修正系數為1.95以及2.10時,本文算法的文獻數據定位精度均低于修正系數為2.05時。綜合以上實驗結果設置采用本文算法定位無線傳感器網絡文獻數據的修正系數結果為2.05。

設置節點為均勻隨機分布情況,海量文獻數據定位過程中的修正系數設置為2.05。統計不同錨節點覆蓋率時,節點通信半徑分別為15m、25m、35m、45m時的海量文獻數據定位精度,統計結果如圖2所示。

圖2 不同錨節點覆蓋率時的定位精度

分析圖2實驗結果,節點通信半徑為15m時,錨節點覆蓋率為5%時,采用本文算法定位無線傳感器網絡中的海量文獻數據,定位精度高達99%。采用本文算法定位無線傳感器網絡中的海量文獻數據,節點通信半徑越大時,定位精度越低。不同節點通信半徑時的定位精度均伴隨錨節點覆蓋率的提升而有所降低。圖2實驗結果表明,為了保障文獻數據定位精度,文獻數據定位實際應用過程中,應設置無線傳感器網絡中定位海量文獻數據時通信半徑較小,提升所研究算法的應用性能。

統計無線傳感器網絡節點均勻隨機分布、非均勻分布以及包含覆蓋洞三種場景時的文獻數據定位精度,統計結果如圖3所示。

圖3 不同場景定位精度對比

分析圖3實驗結果可以看出,相比于節點非均勻分布情況以及節點布置過程中包含覆蓋洞情況,節點均勻分布時無線傳感器網絡海量文獻數據定位精度更加優越。不同節點布置場景時,本文算法定位無線傳感器網絡海量文獻數據的定位精度均高于0.94。不同節點布置場景下,采用本文算法定位文獻數據均伴隨錨節點覆蓋率的提升而有所下降,定位無線傳感器網絡中包含的海量文獻數據時,可通過選取合適的錨節點提升海量文獻數據定位精度。

4 結論

針對采用DV-Hop定位算法實現無線傳感器網絡海量文獻數據定位時,所具有的距離模糊、距離估計精準性較差造成定位精度低的缺陷,本研究通過算法的改進降低定位誤差。通過修正節點間的跳數,令無線傳感器網絡傳輸文獻數據時的跳數與理想跳數更加接近。通過實驗驗證,所研究算法可有效定位文獻數據,在節點為均勻分布、非均勻分布以及無線傳感器網絡中包含覆蓋洞時,均具有較高的文獻數據定位水平,不同節點布置場景時,采用該定位算法定位無線傳感器網絡海量文獻數據的定位精度均高于0.94。所研究算法具有極高的定位精度,將該算法應用于海量文獻中,同樣具有較高的應用性?？捎行嵘Ａ课墨I數據的實際應用性能,避免海量文獻數據存在利用率較差的缺陷。