基于RSSI 測距的參考加權(quán)安全定位算法

1、基于RSSI 測距的參考加權(quán)安全定位算法    摘 要：傳統(tǒng)RSSI 算法受環(huán)境的影響程度非常大，距離越遠測距誤差越大。本文在計算未知節(jié)點與信標(biāo)節(jié)點的距離時，將離未知節(jié)點最近的錨節(jié)點與其他節(jié)點間的距離和經(jīng)過加權(quán)的RSSI 值作為參考，在提高測量精度的同時也增強了算法在不同環(huán)境下的適應(yīng)性，防止了一些常見的攻擊，如局部提高周圍信道噪聲、增大發(fā)射功率、蟲洞攻擊、節(jié)點俘獲攻擊等。關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；RSSI；加權(quán)；安全定位；定位精度1 引言在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，位置信息對傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測活動至關(guān)重要，沒有位置信息的監(jiān)測消息往往毫無意義1。因此，確定事件發(fā)生的位

2、置或獲取消息的節(jié)點位置對傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的有效性起著關(guān)鍵的作用。傳感器網(wǎng)絡(luò)中的定位算法一般分為基于距離的定位算法和與距離無關(guān)的定位算法2。前者是通過測量相鄰節(jié)點間的實際距離或方位信息，使用三邊測量法、三角測量法或極大似然估計法來計算節(jié)點位置，后者是利用節(jié)點之間的連通性、相對位置或特定的協(xié)議估計距離來計算節(jié)點位置。在基于距離的定位中，測量節(jié)點間距離或方位時主要采用TOA、TDOA 、AOA 、RSSI3 。其中RSSI 技術(shù)主要使用RF 信號4，傳感器節(jié)點本身具有無線通信能力，故其是一種低功率、低成本的測距技術(shù)5，節(jié)點自身具備通信能力，其測距誤差主要來源于信號實際傳播過程中受環(huán)境影響造成的信號衰減

3、與理論或經(jīng)驗?zāi)Ｐ筒环?。本文在傳統(tǒng)的RSSI 算法基礎(chǔ)上，提出了參考、加權(quán)這一測距思想，并結(jié)合三邊定位獲得未知節(jié)點的位置信息。2 算法模型2.1 傳統(tǒng)的RSSI 算法常用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模擬的三種傳播模型分別是Free-space 模型、Two-ray GroundReflection 模型和Shadowing 模型6。在實際應(yīng)用環(huán)境中, 由于多徑、繞射、障礙物等因素，無線電傳播路徑損耗與理論值相比有些變化，本文采用更具有綜合性并被廣泛應(yīng)用的Shadowing 模型。該模型包含兩個部分，第一部分是路徑損失模型（pass loss），其預(yù)測出當(dāng)給定距離0 d 和接收信號強度0 ( ) r p d

4、作為參考時。距離d 相對于信號強度( ) r p d 的計算如下：00( ) 10 log( )rr dBp d dp d d = （1） 是衰減指數(shù)，它通常是由場地測量得來的經(jīng)驗值。表1 給出了 的一些典型值。障礙物越多相對數(shù)值越大。因此隨著距離的增加接收到的平均能量下降的速度會越來越快。-2-表1 路徑衰減指數(shù) 的典型值環(huán)境 戶外 自由空間 2遮蔽的城市空間 2.75室內(nèi) 視距 1.61.8有阻擋障礙的空間 46Shadowing 模型的第二部分dB X 是一個對數(shù)正態(tài)的隨機變量，它反映了當(dāng)距離一定時，接收到能量的變化，如果以dB 作為計量單位時，它滿足高斯分布。完整的Shadowing

5、模型如下：00( ) 10 log( )rdBr dBp d d Xp d d = + （2）dB X 是一個沒有任何意義的高斯隨機變量，它只是對Shadowing 模型作了一個擴展，使之成為一個富有統(tǒng)計學(xué)的模型，當(dāng)節(jié)點接近通信邊緣時，能否通信只是一個隨機事件，故對測距的結(jié)果影響不大，為方便實驗的驗證，本文將采用簡化的Shadowing 模型，即忽略掉模型的第二部分7。2.2 改進的RSSI 算法傳統(tǒng)RSSI 算法受環(huán)境的影響非常大，距離越大誤差越大，且相同的節(jié)點對相同的位置在不同環(huán)境下的RSSI 值有可能也相差非常大8。此外，同一節(jié)點在不同的區(qū)域，即使距離相同，所得的RSSI 值也可能不相同

6、。所以為適應(yīng)不同的環(huán)境，我們在計算未知節(jié)點與固定錨節(jié)點的距離時，取接收到信號強度最大的信標(biāo)節(jié)點作為參考節(jié)點。參考節(jié)點首先根據(jù)兩點間距離公式，計算與周圍信標(biāo)節(jié)點的距離，取距離最小的n 個節(jié)點，并按距離的遠近給對應(yīng)的信標(biāo)節(jié)點的RSSI 值加權(quán)值。如果存在一些惡意節(jié)點通過蟲洞攻擊或者是俘獲偽裝信標(biāo)節(jié)點增大發(fā)射功率，使得參考節(jié)點接收到了原本與之距離很遠（大于通信半徑）的信標(biāo)節(jié)點的信號，則可以直接排除該節(jié)點。還有一些位于通信半徑之內(nèi)的攻擊，由于權(quán)值和取平均的原因，該節(jié)點對最終測距和定位的影響很小。參考節(jié)點將所有的距離和經(jīng)過加權(quán)的RSSI 值取平均。未知節(jié)點根據(jù)參考節(jié)點提供的距離、RSSI 值作為參考，算

7、出和周圍任一固定錨節(jié)點的距離。局部的傳感器網(wǎng)絡(luò)如圖1 所示，其中未知節(jié)點的坐標(biāo)為u(x, y)，信標(biāo)節(jié)點為( , ) i i i a x y ，信標(biāo)節(jié)點間的距離為ij d ，未知節(jié)點與信標(biāo)節(jié)點間的距離為i d 。參考節(jié)點為離未知節(jié)點最近的信標(biāo)節(jié)點0 0 0 a 圖1 改進的RSSI 算法示意圖根據(jù)信號強度所測得的距離，誤差隨距離的增大而增大，距離近的信標(biāo)節(jié)點對測距影響較大。為減小誤差，我們根據(jù)參考節(jié)點與其周圍信標(biāo)節(jié)點間的距離，對周圍的信標(biāo)節(jié)點發(fā)送的RSSI 值加權(quán)值1 dij ，距離越大，權(quán)值越小。這樣，參考節(jié)點收到的平均信號強度可表示為：0 000( )1i iiriip dp dd= （3

8、）平均距離表示為：00iiiddi= （4）未知節(jié)點收到任意一個信標(biāo)節(jié)點的RSSI 值后，由公式（1）（3）（4），可得它們之間的距離為：( 0)10 ( )0 10pr dpr dii d d = × （5）這樣我們就可以根據(jù)未知節(jié)點接收到信標(biāo)節(jié)點的RSSI 值，由公式（5）測得與各信標(biāo)節(jié)點間的距離i d 。2.3 三邊定位算法假設(shè)3 個信標(biāo)節(jié)點的坐標(biāo)分別為1 1 1 a(x,y )， 2 2 2 a (x ,y )， 3 3 3 a (x ,y )，未知節(jié)點的坐標(biāo)為u(x, y),該節(jié)點到各個信標(biāo)節(jié)點的距離分別是1 d ， 2 d ， 3 d ，則根據(jù)兩點間的距離公式, 可得以下

9、方程組：2 2 21 1 12 2 22 2 22 2 23 3 3( ) ( )( ) ( )( ) ( )x x y y dx x y y dx x y y d + = + = + =（6）采用線性化方法來求解, 可以得到待定位置節(jié)點的坐標(biāo)為-4-1 2 2 2 2 2 21 3 1 3 1 3 1 3 3 12 2 2 2 2 22 3 2 3 1 3 1 3 3 12( ) 2( )2( ) 2( )x x x y y x x y y d dy x x y y x x y y d d + + = + + （7）3 算法步驟1) 各信標(biāo)節(jié)點周期性的發(fā)送信息，包括節(jié)點自身ID 和位置坐標(biāo)(

10、 , ) i i x y 。2) 未知節(jié)點u(x, y)在單位時間內(nèi)，記錄接收到的信標(biāo)節(jié)點RSSI 值，并將同一信標(biāo)節(jié)點發(fā)射的值求平均。3) 按照信標(biāo)節(jié)點ID 的不同，建立關(guān)聯(lián)容器，容器的鍵為ID ，值為信標(biāo)節(jié)點位置坐標(biāo)( , ) i i x y 和接收到的信號強度RSSI，即( ,( , ), ) i i map ID x y RSSI 。4) 把接收到的RSSI 值，按從小到大順序排列，取其中最大RSSI 值對應(yīng)的信標(biāo)節(jié)點，設(shè)定其為參考節(jié)點。5) 參考節(jié)點利用兩點間的距離公式，取距離最小的n 個信標(biāo)節(jié)點，記錄對應(yīng)接收到的RSSI 值，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某一節(jié)點的距離大于通信半徑時，則認(rèn)為該節(jié)點為惡意節(jié)

11、點，予以排除，不參與計算，并建立惡意節(jié)點關(guān)聯(lián)容器map(ID,RSSI)，同時根據(jù)公式（3）（4），建立容器0 0 ( ( ), ) r map p d d 。6) 未知節(jié)點在接收其周邊任一信標(biāo)節(jié)點的RSSI 值后，利用參考節(jié)點建立的關(guān)聯(lián)容器map(ID,RSSI)和0 0 ( ( ), ) r map p d d ，根據(jù)公式（5），求出到周圍各信標(biāo)節(jié)點間的測量距離i d ，同時建立容器( , )i map ID d 。7) 未知節(jié)點收到m 個信標(biāo)節(jié)點的RSSI 值，由三邊測量法，根據(jù)公式（6）（7）得到3mC個節(jié)點坐標(biāo)值，用重心法求出最終坐標(biāo)u(x, y)。4 算法仿真與結(jié)果分析4.1 仿真

12、平臺本文采用的仿真軟件是MATLAB7.0，無線傳感器節(jié)點部署在50m×50m的正方形區(qū)域內(nèi)，隨機分布，通信半徑均為10m。節(jié)點總數(shù)為50 個，其中信標(biāo)節(jié)點為10 個，占節(jié)點總數(shù)的20%。本文以平均測距誤差和平均定位誤差作為評價標(biāo)準(zhǔn)：測距誤差定義為： i idid rer= （8）i d 為未知節(jié)點與信標(biāo)節(jié)點的測量距離， i r 為實際距離。定位誤差定義為：( )2 ( )2 i i x x y yeR + = （9）(x, y)為未知節(jié)點坐標(biāo)，( , ) i i x y 為信標(biāo)節(jié)點坐標(biāo)， R 為節(jié)點的通信半徑。4.2 沒有攻擊情況下-5-10 15 20 25 30 35 40 4

13、5 500123456測距誤差誤差百分比（%）實驗次數(shù)傳統(tǒng)RSSI算法改進RSSI算法10 15 20 25 30 35 40 45 50012345678910定位誤差誤差百分比（%）實驗次數(shù)傳統(tǒng)RSSI算法改進RSSI算法圖2 測距誤差 圖3 定位誤差圖2 和圖3 分別是傳統(tǒng)RSSI 算法和改進RSSI 算法的測距誤差比較及定位誤差比較。        從圖2 和圖3 中可以看出，在沒有惡意節(jié)點攻擊的情況下，傳統(tǒng)和改進的算法均具有很小的測距誤差和很高的定位精度。但和傳統(tǒng)算法相比較，由于改進的RSSI 算法中引入

14、了參考節(jié)點，使得測距受環(huán)境影響較小，誤差波動較小，且有更好的測距精度。4.3 存在攻擊的情況下基于RSSI 的測距，離未知節(jié)點越近的信標(biāo)節(jié)點，對測距的影響就越大。惡意節(jié)點可以通過局部提高周圍信道噪聲、增大發(fā)射功率、蟲洞攻擊、節(jié)點俘獲攻擊，假傳信息等，改變信標(biāo)節(jié)點與未知節(jié)點的測量距離，使得參考節(jié)點發(fā)送給未知節(jié)點一個誤差很大參考信息，最終勢必影響未知節(jié)點的測距和定位。改進后的RSSI 算法，參考節(jié)點通過排除惡意節(jié)點（測量距離大于通信半徑）和給周圍信標(biāo)節(jié)點加權(quán)，使得測距有了一定的排錯性和容錯性，增加了定位的精度和安全性。10 15 20 25 30 35 40 45 5001020304050607

15、08090100測距誤差誤差百分比（%）實驗次數(shù)傳統(tǒng)RSSI算法改進RSSI算法10 15 20 25 30 35 40 45 500102030405060708090100定位誤差誤差百分比（%）實驗次數(shù)傳統(tǒng)RSSI算法改進RSSI算法圖4 測距誤差 圖5 定位誤差圖4 和圖5 分別是傳統(tǒng)RSSI 算法和改進RSSI 算法的測距誤差比較及定位誤差比較。從圖4 和圖5 中可以看出，在有惡意節(jié)點攻擊的情況下，與傳統(tǒng)算法相比，由于改進RSSI算法中引入了參考節(jié)點和信號強度權(quán)值，從而使測距誤差由原來的45%降到了19%左右，同時其定位誤差也由42%降到了15%左右，降低了改進算法的測距誤差，增大了

16、其定位精度，并提高了系統(tǒng)的安全性。5 結(jié)論與傳統(tǒng)的RSSI 算法和普通加權(quán)的RSSI 算法相比較，本文主要在以下兩個方面做了改-6-進。1） 引進了與未知節(jié)點距離最近的信標(biāo)節(jié)點作為參考節(jié)點。該方法實際上等同于利用了傳感器網(wǎng)絡(luò)所在的環(huán)境，實現(xiàn)了節(jié)點測距的“自適應(yīng)”。2） 按照距離的遠近，給參考節(jié)點周圍的信標(biāo)節(jié)點加權(quán)值，由于RSSI 測距受距離影響很大，該方法可以有效的降低以縮短距離為目的增大發(fā)射功率的攻擊。當(dāng)然，如果是增大距離攻擊，則有兩種情況：一是增大了距離，該惡意節(jié)點直接排除在參考節(jié)點測距所需信標(biāo)節(jié)點的范圍內(nèi)；二是增大了距離，其權(quán)值勢必很小，即使利用了該惡意節(jié)點，對最終測距的影響也不會很大。

17、仿真結(jié)果表明，本文所提出的算法，和原有的RSSI 算法相比，不但提高了測距精度和定位的精度，而且在一定程度上降低了惡意節(jié)點對測距的影響，增強了節(jié)點定位的抗干擾能力和對不同環(huán)境的適應(yīng)性，提高了系統(tǒng)的安全性。進一步的研究的內(nèi)容將是在改變錨節(jié)點的密度、增大或縮小節(jié)點的通信半徑等方面進行實驗論證。參考文獻1 Rabacy JJ，Ammer MJ，da Silva Jr. JL，Petel D，Roundy S. Picorodio supports ad hoc ultra-low power wirelessnetworking. Computer，2000,33(7):42-48.2 HE Tia

18、n，HUANG Chengdu，BLUM B M，et al. Range-free locallization schemes in large scale sensornetwork C. Processdings of the 9th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking.New York: ACM Press，2003:81-953 王福豹, 史龍, 任豐原. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的自身定位 系統(tǒng)和算法J . 軟件學(xué)報, 2005, 16(5) :857-868.4 P.Bahl and V.N

19、. Padamnabhan, “RADAR:An-building RF-based user location and trcking system,” in Proc.Of International Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (INFOCOM),Mar.2000:775-7845 Li D, Wong K D, Hu Y H, Sayeed A M, Detection, Classification, and TargetsJ. IEEE Signal ProcessingMag, Mar,

20、 2002,17-29.6 汪煬. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文 2007：39-417 汪煬, 黃劉生, 肖明軍, 徐宏力. 一種基于RSSI 校驗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法 小型微型計算機系統(tǒng), 2009, 30(1):59-628 任維政, 徐連明, 鄧中亮, 王川. 基于RSSI 的測距差分修正定位算法 傳感技術(shù)學(xué)報 2008,21(7):1247-1250.Reference Weighted Localization Algorithm Based on RSSIfor Wireless Sensor NetworksXiong Lian , Zhao Qinghua ,Wang HuakuiCollege of Information Engineering , Tai yuan University of Technology , Taiyuan (030024)AbstractTraditional RSSI algorithm is affected by the environmental impact of a very l