摘 要：針對水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位存在定位精度低、能量消耗高等問題，提出了一種基于降維與粒子群優(yōu)化的節(jié)點定位算法。算法首先結(jié)合水下傳感網(wǎng)的特性，將水下三維定位轉(zhuǎn)換為二維定位， 然后引入粒子群優(yōu)化方法，根據(jù)全局最優(yōu)值限定粒子的方向，粒子不斷優(yōu)化，最后確定節(jié)點的位置。實驗結(jié)果表明，與其他定位算法相比，提出的算法提高了定位精度，降低了節(jié)點的能量和計算量消耗。

關(guān)鍵詞：水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；定位；降維；粒子群優(yōu)化

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.09.127

1 引言

目前，水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已被廣泛的應(yīng)用于海洋環(huán)境監(jiān)測、海洋信息采集、海洋資源探測、災(zāi)害預(yù)警、援助導(dǎo)航等領(lǐng)域。水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點的位置信息是網(wǎng)絡(luò)拓撲發(fā)現(xiàn)、路由協(xié)議優(yōu)化、水下導(dǎo)航等應(yīng)用的前提，所以節(jié)點定位具有非常重要的研究意義[1]。

國內(nèi)外提出的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法，根據(jù)是否需要節(jié)點測距技術(shù)，可以分為兩大類：基于測距與無需測距的定位算法，本文研究的是基于測距的定位算法。文獻[2]提出了一種“基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的水下未知聲源定位方法”數(shù)學(xué)模型。針對水下稀疏傳感器網(wǎng)絡(luò)，文獻[3]提出了一種基于相交環(huán)的兩跳定位算法。文獻[4]中提出的Silent定位是一種三維的水下定位機制，待定位節(jié)點監(jiān)聽錨節(jié)點位置信息進行自定位，算法要求每個錨節(jié)點均能覆蓋整個監(jiān)測區(qū)域，而且需要在水底部署錨節(jié)點。

1995年，受鳥群覓食行為的啟發(fā)，Eberhart博士和Kennedy博士提出粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）[5]。PSO具有定位精度高、參數(shù)少、收斂快、實現(xiàn)簡單等特點，因此，粒子群優(yōu)化算法適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位。文獻[6]論述了粒子群優(yōu)化算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中的應(yīng)用。文獻[7]提出了一種約束粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法。

目前，把粒子群算法用到水下定位的研究較少，水下節(jié)點定位都沒有很好的考慮水下環(huán)境的復(fù)雜性和能量的消耗。本文結(jié)合水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點集中水面分布、節(jié)點深度已知的特性，把水下三維定位等效轉(zhuǎn)換為二維定位，并引入粒子群優(yōu)化方法，提出了一種基于降維與粒子群優(yōu)化的節(jié)點定位算法。最后用OMNET++實現(xiàn)仿真，驗證了算法的可行性。

2 基于降維與粒子群優(yōu)化的定位算法

2.1 水下傳感網(wǎng)定位模型

把傳感器節(jié)點部署在水中這一特殊環(huán)境，使水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位面臨一系列的挑戰(zhàn)[8]，本文中使用的網(wǎng)絡(luò)模型具有如下特征：

（1）傳感器節(jié)點是部署在水下三維空間中的。

（2）錨節(jié)點漂浮在水面。由于水中無法使用GPS定位以及水的流動性使得在水中部署錨節(jié)點比較困難，因此錨節(jié)點是漂浮在水面上，并帶有GPS定位裝置[8]。

（3）由于往返傳播時間（RTOF）測距不需要時鐘同步，本文就采用RTOF測距。

（4）網(wǎng)絡(luò)是稀疏的。海洋是遼闊的，監(jiān)測水域通常比較廣闊，因此，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)是稀疏的。

（5）深度已知。水下節(jié)點的深度信息可以通過多種手段測得，比如可以用壓力傳感器測量壓強，然后利用壓強與水深的關(guān)系求取節(jié)點的深度。

2.2 水下定位維度轉(zhuǎn)換

根據(jù)數(shù)學(xué)原理我們知道，三維空間定位至少需要部署四個錨節(jié)點才可以計算待定位節(jié)點的坐標(biāo)，并且四點不能共面；二維平面定位至少需要部署三個錨節(jié)點才可以計算節(jié)點的位置坐標(biāo)，并且三點不能共線。

針對以上水下傳感器網(wǎng)絡(luò)模型，錨節(jié)點的集中水面分布將使錨節(jié)點在深度方向上分布不均勻，待定位節(jié)點在深度方向沒有參考點，這將導(dǎo)致深度方向誤差最大，而水下節(jié)點深度坐標(biāo)易測的優(yōu)勢剛好可以彌補定位算法的缺陷，可以提高定位精度。本文充分利用水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的這種優(yōu)勢，將待定位節(jié)點的坐標(biāo)映射到錨節(jié)點所在的海平面上，保持二維坐標(biāo)不變，可以將水下三維定位問題等效轉(zhuǎn)化為普通的二維定位。這樣轉(zhuǎn)換后就避免了錨節(jié)點分布不均勻問題，能有效提高定位的精度，由于是二維定位，還節(jié)約了能量和計算量的消耗。

3 實驗分析

3.1 系統(tǒng)仿真說明

本文利用OMNeT++工具對提出的算法進行仿真，所有的節(jié)點都分布在100×100×100m的立方體三維空間中，其中10個錨節(jié)點隨機部署在水面（即z坐標(biāo)為0），100個待定位節(jié)點隨機部署在立方體內(nèi)部空間內(nèi)。每個節(jié)點都有自己的編號和位置，所有節(jié)點的最大通信半徑為20m，采用理想信道模型，節(jié)點僅與通信范圍內(nèi)的節(jié)點通信，通過多跳轉(zhuǎn)發(fā)把信息傳到目的節(jié)點。

實驗中，通過改變待定位節(jié)點測距誤差比例來進行仿真實驗，同時與其他定位算法進行比較分析。本文分析圖中，3DPSO表示水下三維粒子群定位算法，Silent表示文獻[4]提出的定位方法。

3.2 實驗性能分析

平均定位誤差表示所有待定位節(jié)點在經(jīng)過定位之后的誤差的平均值。從圖2中可以看出，本文提出算法比3DPSO和Silent定位具有更高的定位精度。另外3DPSO和Silent定位要求在水中部署錨節(jié)點，Silent還需要每個錨節(jié)點均能覆蓋整個網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，而本文定位方法只需在水面部署錨節(jié)點，部署也比較容易。

仿真中，節(jié)點首先設(shè)定了能量數(shù)值，然后每次收發(fā)消息、處理消息、坐標(biāo)計算時就減去該次操作消耗的能量，最后通過統(tǒng)計每個節(jié)點的剩余能量計算出消耗的能量。從圖3中我們還可以看出，本文所提的定位算法與3DPSO和Silent定位相比，消耗的能量更少，這是因為本文算法信息發(fā)送字節(jié)少、計算消耗小，有效的節(jié)約了節(jié)點的能量消耗。隨著測距誤差比例增大，節(jié)點消耗的能量也增加。

4 結(jié)束語

本文結(jié)合水下傳感器網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點集中水面分布、節(jié)點深度已知的特性，將水下三維定位轉(zhuǎn)換為二維定位，然后引入并行粒子群優(yōu)化方法，提出了基于降維與粒子群優(yōu)化的水下傳感網(wǎng)定位算法，并利用OMNeT++對該算法進行仿真，驗證了算法的的可行性。此算法具有如下優(yōu)點：1）提高了定位的精度；2）節(jié)約了待定位節(jié)點能量和計算量的消耗；3）更快的收斂速度；4）節(jié)點部署容易。

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作者簡介：錢文標(biāo)（1987-），男，云南大理人，碩士，研究方向：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。