第９卷第６期 ２０１０年６月 软件导刊 Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｇｕｉｄｅ Ｖｏ１．９ Ｎｏ．６ Ｊｕｎ．２０１Ｏ 一种基于ＵＷＢ的ＷＳＮ节点定位技术 王 娅 （湖北第二师范学院物理与电子信息学院，湖北武汉４３０２０５） 摘 要：将ＵＷＢ精确定位功能和ＴＯＡ／ＡＯＡ混和定位技术相结合，应用于无线传感器网络簇内节点定位中，为无线 传感器网络分簇路由协议提供可靠的位置服务。仿真结果表明，其ＵＷＢ定位精确度较高，适合簇内节点的相对定 位。 关键词：ＵＷＢ；无线传感器网络；定位技术；分簇 中图分类号：ＴＰ３１１．５２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—７８００（２０１０）０６—０１２９—０３ 其中， 表示单脉冲持续的周期； 表示脉冲的中心时间； Ｏ 引言 超宽带无线电（Ｕｌｔｒａ—ｗｉｄｅｂａｎｄ，ＵＷＢ）是近年来发展起来 Ａ 表示脉冲振幅因子。其频谱定义为： ＡＧ、／２７ｒ ｏ－（２￣ｒｃｒｆ）２ｅｘｐ［一 １（２７ｒ 二 ］・ｅｘｐ（－ｊ２ｒｒｆｌ，＊） 的新型通信方式，它通常采用极窄脉冲（脉宽在纳秒至皮秒量 级）或极宽的频谱（相对带宽大于２０％或绝对带宽大于 ５００ＭＨｚ）传送信息。ＵＷＢ技术拥有较好的定位能力，应用范围 十分广泛 本文将ＵＷＢ精确定位功能和ＴＯＡ／ＡＯＡ混和定位 １．２ Ｉ ＷＢ信道使用模型 本文使用的ＵＷＢ信道是由ＩＥＥＥ８０２．１５．３ａ提出的ＵＷＢ 室内信道模型。该模型是修正了的Ｓａｌｅｈ—Ｖａｌｅｎｚｕｅｌａ（Ｓ－Ｖ）模 型。８０２．１５工作组所建议的超宽带室内信道模型保留了Ｓ—Ｖ 模型中多径成簇出现的特点，其能量服从于对数正态分布，很 技术相结合，应用于无线传感器网络簇内节点定位中，为无线 传感器网络分簇路由协议提供可靠的位置服务。 好地拟合了实验数据。所以，ＵＷＢ室内信道模型可以表示为： Ｌ １ ＵＷＢ通信技术 美国ＦＣＣ对于ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ ｉｄｅ—ｂａｎｄ）的定义为 １ｃ （￡） ∑∑Ｏｔｋｌｆ（ｔ一 ， ） ｌ－－Ｏ ｋ＝０ ＞ 其中，｛ ¨｝为多径增益系数；｛ ｝为第２簇的时延；｛ ． ｝表 示以｛ ｝为基准，第Ｚ簇的第ｋ个多径分量的时延；｛ ｝为对数 正态阴影衰落效应。 ２０％，式中 、 分别为功率较峰值功率下降ｌＯｄＢ时所对应的 高端频率和低端频率 厂ｃ为载波频率或中心频率。ＵＷＢ超宽带 技术具有发射功率低、处理增益高、多径分辩能力强、传输速度 快、系统容量大、成本低等特点。它蕴涵脉冲无线电、无载波调 制、非正弦信号和大相对带宽比的无线／雷达信号等概念。迄今 为止。超宽带无线电通信按实现方式大致可分为两大类，即脉 冲无线电和多频带ＯＦＤＭ。本文的ＵＷＢ通信采用脉冲无线电 实现 １．１脉冲无线电ＵＷＢ信号 ２基于ＵＷＢ的节点定位技术的研究 ２．１节点定位技术的提出 本文提出的定位技术是基于ＴＯＡ／ＡＯＡ的混和定位技术， 类似的算法在蜂窝网无线定位中曾经得到研究。在蜂窝网无线 定位中，类似的定位技术利用无线电技术，采用基本的定位方 法和技术，通过监测某种信号的特征测量值实现对移动台的定 通常较简单的ＵＷＢ波形实现方式是采用脉冲方式，该方 式是指采用冲激脉冲作为信息载体的无线电技术。本文模拟的 位估计。 本文提出在无线传感器中利用的ＵＷＢ技术来实现传感 器节点的定位。在无线传感器网络的定位技术中，都需要参考 相关的信标节点实现网络各节点的定位。通常，这些信标节点 的坐标位置已经确定而且不会有很大的偏移。在本文的定位技 术中，首先需要选择一定数目的参考节点作为信标节点，然后 根据网络中其他各节点参考信标节点提出的定位技术确定其 ＵＷＢ脉冲是高斯单周期脉冲，它沿袭了一般高斯脉冲，其定义 为： Ｐｃ（ｔ）＝Ａ Ｇ［１一（ 生２］ｅｘｐ［一 １（ｔ－ｔｚ一） ］ 作者简介：王娅（１９８２一），女，湖北黄冈人，湖北第二师范学院物理与电子信息学院助教，研究方向为无线传感器网络、智能交通等。 ・ｌ３Ｏ・ 软件导刊 ２０１０在 位置坐标。在无线传感器网络的层次型拓扑结构中，我们选择 簇头节点作为网络中的信标节点，簇内成员根据所在簇的簇头 确定其相对的位置坐标。无线传感器网络的簇内成员相对位置 点的概率越大。 在簇节点选择阶段，一定数目的网络节点根据其权值 竞争成为簇头，然后簇头节点向周围的节点广播自己状态信 坐标的确定，为簇内路由提供了可靠的服务。 ２．２参考节点的选择 息，邀请其它一般节点加入簇并生成网络拓扑结构。这时，各簇 内定位技术中的参考节点就是各簇的簇头节点。 ２．３节点定位技术的实现 在ＷＳＮ节点定位技术中，参考节点的选择非常重要。本文 实现的是簇内一般节点的定位，所以选择各簇头做为相应簇的 参考节点。 假设无线传感器网络节点的天线运用的是智能天线。智能 天线的基本工作原理是把具有相同极化特性、各向同性及增益 相同的天线阵元，按一定的方式排列，构成天线阵列。一般来 本文簇头节点的选择算法是对ＷＣＡ算法的改进。ＷＣＡ是 为移动ａｄ ｈｏｃ网络设计的层次拓扑生成算法，该算法综合考 说，构成阵列的阵元可按任意方式排列。但通常这些相似的共 虑了以下四个参数选择簇头节点：实际的节点度和理想的节点 度的偏差、节点移动的平均速度、节点的剩余能量以及节点到 邻居节点的总距离。由于无线传感器网络节点的位置相对稳 定，所以如果将ＷＣＡ算法应用到无线传感器网络中，需要考 虑的参数就相对简单一点。本文主要考虑以下三个方面的参 数： （１）节点的剩余能量。在考虑一个节点能否充当簇头的时 候，最重要的是看该节点是否具有较大的剩余能量，以保证该 节点所管辖的簇有较长的生存周期．充分发挥该簇的作用，减 少簇重构的频率，节省无线传感器网络所消耗的整体能量。 （２）实际的节点度和理想的节点度的偏差。由文献［５］可 知，一个簇中一般节点的平均个数为：Ｅ［Ⅳ］＝Ａ 。。在理想情况 下，如果簇头节点的邻居节点的个数为Ｅ［Ｎ］就是达到了无线 传感器网络的最优状态，但是在实际情况中可能会有偏差。本 文用Ａｉ来表示实际的节点度和理想的节点度的偏差，定义节 点ｉ的邻居节点的个数为 ．则实际的节点度和理想的节点度 的偏差为Ａｉ＝ｌ 一Ｅ［Ｎ］ｌ。当偏差△ 越小，现实的无线传感 器网络越接近理想最优状态。 （３）节点和邻居节点间的平均距离。节点的距离可以根据 公式ｄ＝ｃ・ｔ计算，其中ｃ＝３ｘｌ０Ｓｍ／ｓ，ｔ为接收到邻居节点信号的 时间差。 ＷＣＡ算法中选择簇头节点的一个参数是节点到邻居节点 的总距离，该参数的选择仅仅考虑了节点传输的功率，但是没 有考虑到节点的密集程度。本文选择节点密集处的某合适的节 点作为簇头节点，一方面可以保证各节点收到正确的信号，另 一方面各节点可依据距离调整自己的发射功率来保证与簇头 通信，以达到节能的目的。本文用 一来表示节点和邻居节点 间的平均距离，定义节点ｉ到邻居节点的总距离为Ｄｉ．则节点 到邻居节点的平均距离为ｄｉ＿￣＝Ｄ／ｄｉ。 考虑以上三个参数，可以计算无线传感器网络节点ｉ的权 值 ： ，１ ＷｌｍＷ１・— Ｌ十彬２・△ ３・６ （１） Ｌ一 其中， 为节点的初始能量值，Ｗ 、Ｗ：、 ，分别对应为三个 参数的权值，且Ｗ。＋∞ ＋ ＝１。由公式（１）可以看出：节点的剩余 能量Ｇ一越大，实际的节点度和理想的节点度的偏差Ａｉ越 小，节点ｉ到邻居节点的平均距离 一越小，节点ｉ综合性能越 优，节点ｉ的权值 越小。所以当ｉ越小时，节点ｉ成为簇头节 极化、低增益阵元是按直线等￣（１ｉｎｅａｒ ｅｑｕａｌｌｙ ｓｐａｃｅｄ。ＬＥＳ）、圆 周等距或平面等距排列的，并且取向相同。在本文中，我们采用 ３６阵元均匀圆阵。当网络拓扑结构确定了以后，簇头节点的智 能天线可以根据簇内成员传播的ＵＷＢ信号，利用ＡＯＡ定位 技术确定来波的方向角 ： ｔａｌｕ３ｔ： （２） 一 ｌ 其中，（ ，Ｙ１）是簇头的位置坐标，（ ，ｙ）是待测簇内节点的 位置坐标。 假设簇头节点测得待测簇内节点ＴＯＡ的值为ｆ，则利用距 离公式可以得出： （ 一 １） ＋（），—ｙ１） ＝（ｃｒ） （３） 其中．ｃ＝３ｘ１０Ｓｍ／ｓ是电波传播的速度。 参照文献［６］中提出的方法，本文假设每个簇内以各簇簇 头作为坐标原点（０，０），则公式（２）可以简化为： ｘｔａｎｏｔ＝ｙ （４） 公式（３）可以简化为： 十 ＝（ｃｒ） （５） 则根据公式（４）和（５），就能够粗略地计算出簇内一般节点 和簇头节点的相对位置： ｚ： ≠， ： ≠．ｔ吼 ，为基于节 ｅＣ“ ｅＣ 点位置的簇内路由协议的实现提供了可靠保证。 ３仿真评估 在仿真中，我们假设ＴＯＡ和ＡＯＡ测量误差服从零均值的 一维高斯分布，其分布函数经常表示成与误差函数相联系的形 式。 当 ≤ｏ，ｅ，ｆｃ（ ）＝２—２ （、／２ ）； 当 ≥口，ｅ ）＝２ （、／２ ）一１； 其中，ｅ ）为误差函数；ｅ咖（ ）为补误差函数，且ｅ咖（ ）＝ １ ｒ ， １－ｅｒｆ（ｘ）； （ ）＝— 二ｆＸ／２￣ｒ 一 ｅｘｐ［一 ］ 为概率积分函数，且正 态分布函数Ｆ（ｘ）＝ｒｐ（堡 ），ａ和ｏｒ分别为高斯分布的均值和 方差，本文假设均值ａ＝０。 根据高斯分布性质可知对应坐标（ ，Ｙ）的误差服从零均值 的二维高斯随机过程，其概率密度函数可以表示为： 第６期 王娅：一种基于ＵＷＢ的ＷＳＮ节点定位技术 ・ｌ３ｌ 八加） １ 唧｛｛［（ ）２＋（ ） ３ ｔ 所以，对应的误差函数可以用二维正态分布函数表示为： ４结束语 本文将ＵＷＢ精确定位功能和ＴＯＡ／ＡＯＡ混和定位技术相 Ｆ（ｚｒ ，ｏ１）＝＝Ｊ 二，Ｊ 一∞』Ｊ，一∞ （ｒｆ，）， ａ）４ｄ￣－ｇ ｆ（ ● ｌ＂ ・一） 一一（Ｏｔ ｉｍ－一ａ￣） ｆ． 结合，应用于无线传感器网络簇内节点定位中。在今后的工怍 中．我们将重点考虑如何提高ＴＯＡ和ＡＯＡ的精确度，从而更 好地确定簇内节点的位置信息，为无线传感器网络分簇路南协 议提供可靠的位置服务。 参考文献 ＝｝［ｅ 。 ）＋１］‘［ｅ ‘旦Ｏ一＂ａ）＋１］ 假设无线传感器网络节点分布在正方形二维空１９内，ｎ为 网络节点的总个数，ｐ为簇头节点的最优比例，本文取 一：｝・ 。文中采用３６阵元均匀圆阵，其误差范围 ［１］ Ｇ．ＳＵＮ，Ｊ ＣＨＥＮ，Ｗ ＧＵＯ，ＡＮＤ Ｋ Ｊ Ｒ．Ｌｉｕ，Ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ ｎｅｔｗｏｒｋ－ａｉｄｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｓｉｇｎａｌ 为［一５，５］度，所以 一＝罟。坐标误差如图１、１ｎ 图２所示。 Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇ，２００５（７）． ［２］Ａ Ｈ ＳＡＹＥＤ，Ａ ＴＡＲＯＧＨＡＴ，ＡＮＤ Ｎ。Ｋｈａｊｅｈｎｏｕｒｉ，Ｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａｓｅｄ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｌｏｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇ，２００５（７）． 坐 标 误 差 一 ［３］ Ｎ ＰＡＴＷＡＲＩ，Ａ Ｏ ＨＥＲＯ ＩＩＩ，Ｊ ＡＳＨ，Ｒ Ｌ ＭＯＳＥＳ，Ｓ ＫＹＰＥＲＯＵＮＴＡＳ，ＡＮＤ Ｎ Ｓ．Ｃｏｒｒｅａ１．Ｌｏｃａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｎｏｄｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｓｉｎａｌｇ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇ，２００５（７）． 米 一 ［４］ Ｊ ＦＯＥＲＳＴＥＲ．Ｃｈａｎｎｅｌ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｓｕｂ－ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｒｅｐｏｒｔ ｆｉｎａｌ［Ｃ！． ＩＥＥＥ８０２．１５—０２／４９０ｒｌ－ＳＧ３ａ，２００３（２）． ０ Ｏ ［５］ Ｓ Ｇ ＦＯＳＳ ＡＮＤ Ｓ．Ａ Ｚｕｙｅｖ，Ｏｎ ａ ｖｏｒｏｎｏｉ ａｇｇｒｅｇａｔｉｖｅ ｐｒｏｃｅｓｓ 角度误差（度） ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ａ ｂｉｖａｒｉａｔｅ ｐｏｉｓｓｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ［Ｃ］．Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，１９９６． 图１定位误差ＶＳ角度 ［６］ ＣＡＰＫＵＮ Ｓ，ＨＡＭＤＩ Ｍ，ＨＵＢＡＵＸ Ｊ．Ｇｐｓ－Ｆｒｅｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ ｍｏｂｉｌｅ Ａｄ Ｈｏｃ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］．Ｉｎ：Ｐｒｃ ｏｏｆ Ｈａｗａｉｉ Ｉｎｔ １ Ｃｏｎｆ Ｓｙｓｔｅｍ 坐 Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２００１． 标 误 差 一 （责任编辑：周晓辉 米 一 ０ Ｏ 时问误差（纳秒） 图２定位误差ＶＳ时间 Ａ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｏｆ Ｎｏｄｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｕｌｔｒａ－Ｗｉｄｅｂａｎｄ ｆｏｒ ＷＳＮｓ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｔｉｍｅ ｏｆ ａｒｉｖａｌｒ ａｎｄ ａｎｇｌｅ ｏｆ ａｒｒｉｖａｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ Ｏ１ｑ ｕｌｔｒａ—ｗｉｄｅｂａｎｄ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｎｏｎ—ｃｌｕｓｔｅｒ ｈｅａｄ ｎｏｄｅｓ ｐｏ‘ ｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｔ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｓｅｒｖｉｃｅ ｒｅｌｉａｂｌｙ ｆｏｒ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｒｏｕｔｉｎｇ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｉｔ ｗａｓ ａｃｃｕｒａｔｅ ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＵＷＢ ａｎｄ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｎｏｎ—ｃｌｕｓｔｅｒ ｈｅａｄ ｎｏｄｅｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ． Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：Ｕｌｔｒａ—Ｗｉｄｅｂａｎｄ；Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ；Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ；Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
