基于无线传感网节点定位的海上立体搜救
2014-12-23张亦祯
刘 玲 张亦祯
(上海海事大学 商船学院,中国 上海 201306)
0 前言
随着国内外贸易的不断拓展,海上交通运输逐渐增多和水上旅游业日渐繁荣,我国海上运输船舶数量及从事水上工作的人员迅速增长,而海难事故也时常发生,遇难人数居高不下,海上搜救日益繁重。在整个救援中,救援的成功率和救援效率是衡量海上救援的一个重要指标,因此,在一定时间范围内提高搜救成功率是重要且有其现实意义。现阶段已经有比较多的技术和设备应用于海上搜救,比如搜救雷达应答器、GMDSS 系统设备等等,这些设备的使用在一定程度上提高了落水人员被搜救成功的概率。然而这些设施和相关技术只能提供我们海事发生的地点,搜救工作在其附近区域展开。而落水人员、救生筏等物体是时刻移动的,如果移动的物体能主动的将物理位置等信息传送给搜救方,那么搜救方就可以进行更加明确的目标搜救,这样就可以缩短搜寻时间,提高搜救效率和成功率。而将无线传感器应用于海上搜救就可以实现落水人员、救生筏等移动物体自主向搜救小组报告自身位置等相关信息的目的。
无线传感器网络[1](Wireless Sensor Network,WSN)是由部署在监测区域内大量的低成本、低功耗的微型传感器节点组成,这些传感器节点具有感知能力、计算能力和通信能力,它们通过无线通信方式形成一个多跳的Ad-Hoc 系统;其目的是感知、采集和处理覆盖区域内被监测的对象,并将检测数据和分析结果发送给终端管理节点[2]。将传感器节点分别安装于救生衣、救生筏、救援直升机、搜救船舶等物体上,在海难发生后,节点自动启动工作实现自主报告自身位置等信息的目的。
本文充分考虑无线传感器定位要求和搜救直升机等的特点,提出了基于无线传感网节点定位的海上立体搜救。由直升机搭载锚节点充当移动锚节点利用最小二乘法实现未知节点的定位,达到落水人员等落水物体主动示位、提高搜救成功率的目的。
本文其它各部分按如下方式组织:第1 节介绍了相关研究工作:第2 节介绍了海上例题搜救中的节点定位;第3 节利用仿真实验对本文提出的方法进行评估;第4 节是结论。
1 相关工作
传感器网络中各节点采集的数据只有结合其位置信息才有意义,且传感器网络的覆盖、布局和目标跟踪等操作都依赖于节点的有效定位[3],因此无线传感器网络节点的定位至关重要。无线传感网中有锚节点和未知节点两种,锚节点是指能够通过自身携带的GPS 或其它设备获得自己当前位置信息的节点;未知节点是指不能够自主获得自己地理坐标信息需要通过定位算法获得位置信息的节点。
在基于移动锚节点的定位中,根据锚节点移动路径的动态性可以两类:静态路径和动态路径。文献[4,5]等提出了移动锚节点按照静态路径(即确定的轨迹)移动。文献[6]提出了基于位置边界线的无线传感器网络节点定位方法,其主要思想是通过未知节点能否接收到移动锚节点广播的信息来确定一组或多组其估算区域的边界线,当获得足够多的位置边界线后,通过边界线所围图形的质心作为未知节点的估计位置。该算法中的锚节点有2 种移动方式:直线和随机移动,即Gauss—Markov 运动模型。该方法可以实现未知节点的定位,锚节点需要与未知节点较频繁地进行通信来确定边界线,这可能会造成局部节点的能量消耗过快,且定位周期会比较长,不适用于大型网络中节点的定位。文献[7,8]等提出了锚节点的动态路径算法。同时,由于传感器应用环境的不同,节点定位又分为2D 和3D 定位。而3D 定位更适合应用于对高度有更多要求的实际环境中。
2 海上立体搜救中的节点定位
2.1 无线传感网节点的部署
在海上搜救过程中,无线传感器网络节点的部署通常由两部分组成:1)节点被预先安放于船舶、救生衣、救生筏、救援船舶、救援直升机等救援设备上。这部分节点的位置信息在一定程度上就代表等待救援的落水人员或者物品的位置信息,是搜救中需要特别关注的节点。2)在救援过程中为保障这些节点自组织成网络实现节点之间的相互通信,救援直升机或者船舶可以根据救援需要随时抛洒节点于ROI。在节点部署过程中,考虑一下因素:(1)节点成本,救援中传感器节点需要量较大,因此高成本的锚节点数量不宜过多。(2)节点能耗,未知节点能量有限,我们利用移动锚节点可以均衡整个无线传感网的能耗,降低网络因个别节点无能量而瘫痪的概率。因此,无线传感器节点的合理部署及定位都很重要。节点间通信信息包括如下内容:ID、定位次数、地理信息坐标、邻居节点数、生命体征、RSSI 信号强度等。
在海上搜救中,直升机具有很强的灵活性、快速反应能力。由直升机搭载传感器节点实现锚节点的移动,这样来均衡整个无线传感器网络能耗、适应海上搜救中的各种恶劣天气。在3D 定位算法中,要获得未知节点的位置信息,要求一个未知节点接收至少来自3 个锚节点的位置信息并且至少有一个锚节点与未知节点不在同一平面。为此,设定三个锚节点同时安放在直升机上,并且搭载在直升机上的锚节点呈正三角形分布与地面平行,这样未知节点实现定位的概率就大幅度提高。
海难事故发生之后,落水人员或者其它物体会在风、流等的作用下移动,因此随着时间的推移搜索区域再逐渐增大。然而,这些物体落水之后具有相同或者相似的运动过程,物体间的相对位置或者所在区域相对较近,因此,我们采用扩展方形搜寻方式如图2(a)所示。这种搜寻方式对物体所在区域较近时是一种很有效的搜寻方式。搜救中,在同一区域内,直升机至少执行两次搜寻任务,当直升机完成第一次搜寻后,它可以根据实际情况进行二次搜索,图2(b)所示的路线为第二次搜索直升机路径,这样在第一次搜索中没有完成定位的节点会有机会在第二次搜索中实现定位。而直升机的搜索路线即为移动锚节点的移动路径。
图1
2.2 定位算法
2.2.1 RSSI 测距模型
其中,d 是接收信息节点与发射信息节点间的距离,d0是参考距离,PL(d)相距距离d 时接收到的信号强度,PL(d0)是相距参考距离时d0接收到的信号强度Xσ是平均值为0 的高斯分布随机变数,其范围是4~10,n 为衰减因子,取值范围是2~5。
2.2.2 定位算法
图2 基于无线传感网的海上搜救的模型
基于无线传感网的海上搜救模型可以用图2 表示,A、B、C 为直升机上同一平面的三个信标,未知节点U 处于海面上。
首先,锚节点广播自身的位置信息,未知节点接收到后保存信息,通过RSSI 信号强度计算得到与锚节点间的实际距离。
其次,计算得到未知节点U(xi,yi,zi)与移动锚节点A、B、C 间的距离,根据欧氏空间中两点间的距离公式得到式(3):
其中dia,dib,dic分别表示未知节点和三个锚节点A、B、C 的距离,可以通过式子(1)计算出;各个节点的坐标表示与图2 一致。上式可变形为:
式(4)的线性方程可以表示为AX=b,其中,
通过解上面的式子,可以得出未知节点U(xi,yi,zi)的坐标为:X=(ATA)-1ATb。
在定位过程中,我们根据节点信息中生命指数来控制节点定位次数,以减少节点间的通信、节约定位计算过程中的能量消耗:如果判断生命指数非零,那么我们在搜索过程中要完成此类节点的定位或多次(n≤5)定位,甚至直升机可以轻微调整飞行路径;若是生命指数为零,那么节点定位次数可以只实现一次或者多次(n≤3)。
3 仿真及分析
本文用MATLAB 7.10 平台进行计算机仿真。仿真参数设置如下:在一个1000m×1000m×300m 的空间内随机的分布着200 个未知节点,10-20 个锚节点。通过仿真分析比较本文定位算法与传统3D 定位算法及文献[11]一种新的3D 定位算法的比较,从定位误差及定位时间两方面进行比较。
图3 RSSI 测距误差与定位误差
从图3 可以看出RSSI 测距误差与节点定位误差之间的关系。随着测距误差的增大,定位误差也在增大。但是在相同的测距误差之下,本文算法的定位精度要更高,这是因为该定位算法的实时性更强。
图4 定位误差与搜寻时间
从图4 中可以看出,随着搜寻时间的增加,节点的定位误差也在增加。搜寻时间长是由于节点无法达到实现定位的条件,同时由于节点的动态性,随着时间的推移测距误差也会逐渐增大,从而导致定位精度的降低。而本文定位算法受时间影响较小,说明它的实时性更强。
4 结论
本文提出了基于无线传感网节点定位的海上立体搜救,一种应用于海上搜救直升机搭载无线传感网节点的定位算法,通过对落水物携带的节点的定位来达到搜救落水人员等的目的,该应用可以改变过去落水物在水中只能等待救援的被动局面,实现它们可以主动向救援队伍发送自己的位置信息的目的。同时,这种应用可以实现节点的多次定位,这样节点的位置信息的实时性会更强,也可以提高救援效率和救援的成功率。然而,网络中节点间距离的测量误差是定位误差的主要来源,测距误差的修正是我们下一步工作的重点。
[1]Akyildiz I F,Weilian S,Sankarasubramaniam Y,et a1.Wireless Sensor Networks:A Survey[J].Computer Networks,IEEE,2002,38(3):393-422.
[2]景博,张劼,孙勇.智能网络传感器与无线传感器网络[M].北京:国防工业出版社,2011:121-132.
[3]HIGHTOWER J,GAETANO B.Location systems for ubiquitous computing [J].IEEE Trans on Computer,2001,34(8):57-66.
[4]Dimitrios Koutsonikolas,Saumitra M.Das,et al.Path Planning of Mobile Landmarks for Localization in Wireless Sensor Networks [C]//IEEE International Conference on Distributed Computing Systems Workshops.2006.
[5]Liping Tang,Wanfang Chai,et al.Research of WSN Localization Algorithm Based on Moving Beacon Node.//IEEE 2011.
[6]刘克中,张金奋,胡富平,王殊.移动导标条件下的无线传感器网络节点定位方法[J].北京邮电大学学报,2010,33(2):16-19,32.
[7]Songsheng Li,David Lowe,Xiaoying Kong,et al.Wireless Sensor Localization Algorithm Using Path of Mobile Beacons[C].2011.
[8]Songsheng Li,Xiaoying Kong,David Lowe.Dynamic Path of Mobile Beacons Employing Reinforcement Learning for Wireless Sensor Localization [C]//IEEE International conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops.2012:760-765.
[9]Bahl P,Padmanabhan V N.RADDAR:An in-building RF-based user location and tracking system[C]//Tel Aviv,Isreal:proceedings of the IEEE INFOCOM,2000:775-784.
[10]Lei wang,Xiaopeng Wang,et al.Some Issues on WSN Localization Based on MLE[J].2010:796-800.
[11]宋婉甜,李智.一种新的无线传感网络三维定位方法[J].信息与电子工程,2010,10(3):257-261.