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      聲納浮標(biāo)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)定位算法研究*

      2012-08-10 09:03:46周兆軍
      艦船電子工程 2012年7期
      關(guān)鍵詞:等待時(shí)間浮標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度

      周兆軍

      (海軍702廠 上海 200434)

      1 引言

      聲納浮標(biāo)網(wǎng)絡(luò)是由大量的聲納浮標(biāo)利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)技術(shù)[1~3]組成的一個(gè)自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。聲納浮標(biāo)網(wǎng)絡(luò)可用于對(duì)潛艇等水下目標(biāo)進(jìn)行定位,由于其利用多個(gè)節(jié)點(diǎn)相互協(xié)同,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位,因此其定位精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于單個(gè)浮標(biāo)定位精度。為了減少通信量,提高目標(biāo)定位的實(shí)時(shí)性,聲納浮標(biāo)往往只探測(cè)目標(biāo)是否在自身探測(cè)范圍內(nèi),所以其屬于二元傳感器,即傳感器探測(cè)值只有0和1。所以聲納浮標(biāo)網(wǎng)絡(luò)屬于二元傳感器網(wǎng)絡(luò)。

      國(guó)內(nèi)外對(duì)二元傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)定位與跟蹤也進(jìn)行了相應(yīng)的研究[4~6]。文獻(xiàn)[4~5]主要采用質(zhì)心算法及加權(quán)質(zhì)心算法來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。質(zhì)心算法當(dāng)傳感器的探測(cè)范圍較小時(shí)具有較好的性能,但當(dāng)傳感器的探測(cè)范圍較大時(shí),其性能大大降低。文獻(xiàn)[5]的幾種加權(quán)算法的權(quán)值都沒有有效體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離,因此精度不是很高。文獻(xiàn)[6]提出了距離加權(quán)質(zhì)心定位算法,使各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重有效體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離,提高了目標(biāo)定位精度。但是各節(jié)點(diǎn)卻需要傳送額外的距離信息到融合中心,因此通信量增大,失去了二元傳感器網(wǎng)絡(luò)通信量小的優(yōu)勢(shì)。

      本文針對(duì)文獻(xiàn)[6]的不足,提出一種新的時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法。算法將各節(jié)點(diǎn)探測(cè)的信號(hào)強(qiáng)度轉(zhuǎn)換成節(jié)點(diǎn)發(fā)送探測(cè)信息的等待時(shí)間,利用等待時(shí)間的長(zhǎng)短對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行加權(quán),因此權(quán)重體現(xiàn)了各節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離,提高了定位精度。由于不需要傳送距離信息,因此通信量與質(zhì)心算法相同。

      2 問題描述

      2.1 網(wǎng)絡(luò)模型

      WSN由N個(gè)聲納浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)組成,所有節(jié)點(diǎn)以均勻概率密度隨機(jī)布設(shè)在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)。假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有唯一的標(biāo)識(shí)且都知道自身的位置。每個(gè)浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)具有一定的無線通信距離C和探測(cè)距離R。其中,通信距離C由節(jié)點(diǎn)的無線通信功率決定,探測(cè)距離R由浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)的探測(cè)模型決定。在無線通信距離內(nèi),浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間可以通過無線方式進(jìn)行通信,且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都知道其鄰居節(jié)點(diǎn)(距離小于通信距離)的位置。另外,浮標(biāo)的通信距離C大于等于探測(cè)距離R的二倍,從而保證能夠探測(cè)到目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)間都能夠相互通信。最后,假設(shè)所有的浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)嚴(yán)格時(shí)間同步。

      2.2 浮標(biāo)探測(cè)模型

      浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)探測(cè)目標(biāo)的聲音信號(hào)強(qiáng)度,并進(jìn)行本地處理以得到節(jié)點(diǎn)的探測(cè)值。假設(shè)在時(shí)刻t,目標(biāo)的位置為lt,節(jié)點(diǎn)s的位置為rs,則時(shí)刻t浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)s探測(cè)到的來自目標(biāo)的信號(hào)強(qiáng)度[8~9]為

      其中Ψ為單位距離上測(cè)得的來自目標(biāo)的信號(hào)強(qiáng)度;‖rslt‖為rs和lt之間的歐幾里德距離。α為損耗因子,它由信號(hào)的傳播介質(zhì)決定。可以認(rèn)為它是一直不變的,并且對(duì)于所有浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)是相等的。vt,s為t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)s接收到的噪聲強(qiáng)度,當(dāng)用于求平均能量的時(shí)間窗長(zhǎng)度T足夠長(zhǎng)時(shí),可以認(rèn)為其服從于均值為uv、方差為σ2v的正態(tài)分布,即vt,s~N(uv,δ2v)。

      節(jié)點(diǎn)在探測(cè)到來自目標(biāo)的信號(hào)強(qiáng)度以后,在本地進(jìn)行處理,并根據(jù)以下的規(guī)則決定其探測(cè)值。

      1)節(jié)點(diǎn)將實(shí)際測(cè)得的信號(hào)強(qiáng)度與一個(gè)預(yù)定的閾值γ比較,如果測(cè)得的值小于γ,則其探測(cè)值為0。

      2)如果測(cè)得的信號(hào)強(qiáng)度大于γ,則其探測(cè)值為1。

      由上述模型的定義可得浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)的觀測(cè)方程如下:

      其中ys為節(jié)點(diǎn)測(cè)得的信號(hào)強(qiáng)度,可由式(1)得到。

      在浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)獲得探測(cè)值后,如果其探測(cè)值為0,則節(jié)點(diǎn)不向融合中心發(fā)送任何信息,以節(jié)省能量,如果探測(cè)值為1,則向融合中心發(fā)送信息。

      3 時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法

      3.1 質(zhì)心算法

      質(zhì)心算法的基本思想是:某一時(shí)刻如果有多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)探測(cè)到目標(biāo),則以這些探測(cè)到目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)的幾何中心作為該時(shí)刻目標(biāo)的位置。

      3.2 距離加權(quán)質(zhì)心算法

      針對(duì)傳統(tǒng)的質(zhì)心算法和加權(quán)質(zhì)心算法的不足,文獻(xiàn)[6]提出了距離加權(quán)質(zhì)心算法,其基本思想為:節(jié)點(diǎn)在測(cè)得目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度后,根據(jù)傳感器的探測(cè)模型,利用信號(hào)強(qiáng)度求出節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離,然后將距離和探測(cè)信息一起發(fā)往融合中心,融合中心利用各節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離對(duì)各節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行加權(quán)得到目標(biāo)的位置。即如果某一時(shí)刻有S個(gè)節(jié)點(diǎn)探測(cè)到目標(biāo),其位置分別為(x1,y1),(x2,y2),…,(xS,yS),且各節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離分別為d1,d2,…,dS,則目標(biāo)的位置為

      這種距離加權(quán)質(zhì)心算法雖然使各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重有效體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離,提高了目標(biāo)定位和跟蹤精度。但是各節(jié)點(diǎn)卻需要傳送額外的距離信息到融合中心,因此通信量增大,失去了二元傳感器網(wǎng)絡(luò)通信量小的優(yōu)勢(shì)

      3.3 時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法

      為了克服距離加權(quán)質(zhì)心算法的不足,我們提出時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法。其基本思想為:將各個(gè)節(jié)點(diǎn)探測(cè)到的信號(hào)強(qiáng)度轉(zhuǎn)換成節(jié)點(diǎn)發(fā)送其探測(cè)信息的等待時(shí)間,從而每個(gè)探測(cè)到目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息的等待時(shí)間中就包含了節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離,然后融合中心可以利用各節(jié)點(diǎn)的等待時(shí)間對(duì)各節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行加權(quán)。下面進(jìn)行詳細(xì)介紹。

      每一采樣時(shí)刻,當(dāng)浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)后,首先為該節(jié)點(diǎn)設(shè)置一等待時(shí)間ζs,當(dāng)?shù)却龝r(shí)間ζs結(jié)束后,節(jié)點(diǎn)再將探測(cè)信息傳送給融合中心。其中ζs跟節(jié)點(diǎn)探測(cè)到的目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度成反比,即ζs可以定義為

      其中γ為探測(cè)閾值,ζmax為最大等待時(shí)間,由節(jié)點(diǎn)的采樣間隔和目標(biāo)速度決定。由于是單跳通信,因此通信時(shí)間很短,假設(shè)可以忽略不計(jì)。另外,由于所有節(jié)點(diǎn)是嚴(yán)格時(shí)間同步的,因此各節(jié)點(diǎn)傳送探測(cè)信息的等待時(shí)間中就反映了該節(jié)點(diǎn)探測(cè)到的目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度,從而也反映了該節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離。因此,融合中心可以利用各節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息的等待時(shí)間來對(duì)各節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行加權(quán),在不增加通信量的情況下,提高質(zhì)心算法的定位精度。

      由浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)探測(cè)模型式(1)可得

      故,式(3)的距離加權(quán)質(zhì)心算法可以等價(jià)為時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法:

      由于時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法同樣只傳送節(jié)點(diǎn)的二元探測(cè)值到融合中心,因此其通信量與質(zhì)心算法完全一樣,不會(huì)增加額外的能耗。

      4 計(jì)算機(jī)仿真分析

      為了驗(yàn)證時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法的有效性,利用Monte Carlo仿真[10~11],將時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法與質(zhì)心算法的性能進(jìn)行比較。仿真環(huán)境設(shè)置如下:

      假設(shè)N個(gè)浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)以均勻概率密度隨機(jī)布設(shè)在200×200m2的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi),坐標(biāo)原點(diǎn)設(shè)在網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域的左下角。所有浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)的采樣周期Tperiod=1s,單位距離上測(cè)得的來自目標(biāo)的信號(hào)強(qiáng)度Ψ=1000,損耗因子α=2,所有浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)的探測(cè)閾值為γ,系統(tǒng)狀態(tài)噪聲為Qw=diag{[0.01,0.01]},觀測(cè)噪聲均值為uv=0,方差為δv=0.09。

      圖1 兩種算法定位精度比較

      首先對(duì)算法的定位精度進(jìn)行比較。仿真參數(shù)設(shè)置為:節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)N=400,探測(cè)閾值γ=2。仿真50次,每次仿真中隨機(jī)產(chǎn)生100個(gè)目標(biāo)位置點(diǎn),分別利用質(zhì)心算法和時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位,并計(jì)算出每種定位方法的平均定位距離誤差。仿真結(jié)果如圖1所示。

      從仿真結(jié)果可以看出,時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法的平均定位誤差明顯小于質(zhì)心算法的平均定位誤差。以所有定位誤差的均值來計(jì)算,時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法相比質(zhì)心算法定位精度可提高32.89%。

      另外,為了驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)N、節(jié)點(diǎn)探測(cè)閾值γ等參數(shù)對(duì)定位精度的影響,分別做了兩次Monte Carlo仿真:1)假定節(jié)點(diǎn)探測(cè)閾值γ=2,節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)N從200變化到600,仿真結(jié)果如圖2所示;2)假定節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為N=400,節(jié)點(diǎn)探測(cè)閾值γ從2變化到5,仿真結(jié)果如圖3所示。

      圖2 節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)定位精度的影響

      圖3 節(jié)點(diǎn)探測(cè)閾值γ對(duì)定位精度的影響

      從仿真結(jié)果可以看出,質(zhì)心算法和加權(quán)質(zhì)心算法的定位誤差都隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而減小,而與探測(cè)閾值γ的關(guān)系不是很大。由于時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法和質(zhì)心算法的通信量完全相同,因此其能耗也與質(zhì)心算法相同。

      5 結(jié)語

      聲納浮標(biāo)網(wǎng)絡(luò)可用于對(duì)潛艇等水下目標(biāo)進(jìn)行定位,因此其具有重要的軍事應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)已有距離加權(quán)質(zhì)心算法的不足,提出了一種新的時(shí)間加權(quán)質(zhì)心定位算法,在通信量與質(zhì)心算法一樣的情況下提高了目標(biāo)定位精度。新的時(shí)間加權(quán)質(zhì)心算法將各個(gè)節(jié)點(diǎn)探測(cè)的信號(hào)強(qiáng)度轉(zhuǎn)換成節(jié)點(diǎn)發(fā)送探測(cè)信息的等待時(shí)間,利用等待時(shí)間的長(zhǎng)短對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行加權(quán),因此權(quán)重體現(xiàn)了各節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離,提高了目標(biāo)定位與跟蹤精度,而通信量與質(zhì)心算法相同。仿真結(jié)果表明驗(yàn)證了算法的有效性。下一步我們將研究節(jié)點(diǎn)部署策略對(duì)定位跟蹤精度的影響。

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