摘要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)大量應(yīng)用在環(huán)境監(jiān)測、目標(biāo)跟蹤、安全監(jiān)控等領(lǐng)域，因此網(wǎng)絡(luò)的自身定位是大多數(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。常用的定位方法必須測量節(jié)點間的距離。為了預(yù)測距離值，根據(jù)實驗獲取的RSSI值與對應(yīng)的距離值，先對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，建立面向Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性和Matlab工具箱的強(qiáng)大功能，通過實測數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。預(yù)測結(jié)果表明，距離精度達(dá)到1 m之內(nèi)。
關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；距離預(yù)測；濾波處理；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

引言
    隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，應(yīng)用已經(jīng)逐漸成為人們關(guān)注的焦點。各種在特定應(yīng)用背景下的研究層出不窮，如環(huán)境監(jiān)測、目標(biāo)跟蹤、安全監(jiān)控等領(lǐng)域。位置信息對傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測活動至關(guān)重要，事件發(fā)生的位置或獲取信息的節(jié)點位置是傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點監(jiān)測消息中包含的重要信息，了解傳感器節(jié)點位置信息不僅可以獲取路由信息，而且可以進(jìn)行節(jié)點定位等。測距的誤差在很大程度上決定了目標(biāo)定位及跟蹤的誤差。常用的定位方法必須測量節(jié)點間的距離，一般測距方式有紅外線、GPS、超聲波和接收信號強(qiáng)度指示器(RSSI)等。
    紅外線、GPS和超聲測距都需要額外的硬件，增加了節(jié)點的硬件成本和尺寸。GPS和紅外線測距誤差較大，而利用超聲方法測距很精確，測距誤差只有10 cm，但是受氣溫、濕度等的影響較大，不適合在室外使用。基于RSSI的定位無需額外硬件，利用對接收無線信號的強(qiáng)度判斷，推導(dǎo)收發(fā)節(jié)點間的距離，計算接收無線信號強(qiáng)度是商用無線收發(fā)芯片具備的功能?；赗SSI的測距提供了最廉價的定位方法，而且節(jié)點沒有添加任何部件?；诔暤臏y距雖然定位精度較高，但是需要添加硬件、增加節(jié)點成本和尺寸。所以，基于RSSI的測距是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位較常采用的方法。首先對RSSI進(jìn)行預(yù)處理，再通過預(yù)測模型預(yù)測距離的值，不但提高了基于RSSI的測距精度，而且實現(xiàn)了低成本的測距。

1 BP網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)與算法
    BP網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中采用誤差反傳算法作為其學(xué)習(xí)算法的前饋網(wǎng)絡(luò)，通常由輸入層、輸出層和隱含層(一層或多層)構(gòu)成。層與層之間的神經(jīng)元采用全互連的連接方式，通過相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)w相互聯(lián)系，每層內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有連接。圖1所示為具有一個隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)模型。其中：LA為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，LB為隱層，LC為輸出層，Wir為隱層與輸入層的權(quán)值，Vrj為輸出層與隱層的權(quán)值。

2 實驗平臺及數(shù)據(jù)的預(yù)處理
2．1 RSSI值獲取
    實驗在空曠的無障礙物的廣場進(jìn)行。基于Tiny()S系統(tǒng)，以克爾斯博的Iris節(jié)點為實驗平臺，0號節(jié)點為固定節(jié)點，用于接收數(shù)據(jù)。發(fā)送和接收節(jié)點均使用短桿狀天線，節(jié)點放置高度為2 m左右。固定0號節(jié)點，移動發(fā)射節(jié)點。經(jīng)過大量的實驗分析得出，RSSI在10 m的范圍內(nèi)隨著距離的增加變化比較明顯，而10 m以后，RSSI值隨距離變化不明顯。如果測量距離超過10 m，則測距的精度得不到保證，所以此實驗的測試范圍限定在0～10 m。實驗人員拿著移動節(jié)點，從固定節(jié)點處沿著直線均勻走動，當(dāng)走到10 m處停止接收數(shù)據(jù)，記錄整個連續(xù)移動過程的實驗數(shù)據(jù)。
    3個工作人員分別拿著移動終端在0～10 m的范圍內(nèi)勻速前進(jìn)，得到的RSSI值與距離的關(guān)系如圖2所示。

    由圖2可以看出，不同的人員拿著移動終端前進(jìn)，RSSI與距離的關(guān)系曲線基本一致，說明RSSI值與距離的關(guān)系符合一定的衰減規(guī)律。
    在相同的實驗平臺下，在0～10 m的范圍內(nèi)，每間隔0．2 m或者0．3 m記錄RSSI值，每個距離均接收100個左右的數(shù)據(jù)包，對RSSI先進(jìn)行均值處理，然后得出RSSI值與距離的關(guān)系曲線如圖3所示。

    對比圖2和圖3得出，停頓走比連續(xù)走時的RSSI值與距離的關(guān)系曲線更平滑，衰減更慢。因為連續(xù)走的時候，信號會受到人身體走動或者旁邊干擾物的影響，出現(xiàn)不同程度的突變。為了確保距離預(yù)測值的精度，因此以停頓測量的數(shù)據(jù)作為測試樣本。
2．2 RSSI值濾波處理
   實驗獲取的RSSI值與距離的關(guān)系曲線還不夠平滑，為了使樣本的質(zhì)量更高、訓(xùn)練效果更好，先對RSSI值進(jìn)行濾波處理，分別進(jìn)行限幅濾波處理、遞推平均濾波處理和限幅平均濾波處理。圖4為3種濾波方式的比較。

    由圖4可以得出，限幅平均濾波的效果最好，因此以限幅濾波后的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。

3 BP網(wǎng)絡(luò)模型的建立
    以限幅濾波后的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。以RSSI作為輸入，以距離作為輸出，一般的預(yù)測問題通過單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，這里也是單隱層。
    (1)數(shù)據(jù)歸一化處理
    為了在Matlab中計算方便，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。這里根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)情況，分別對輸入和輸出量進(jìn)行歸一化處理。歸一化的代碼如下：
     [pn，minp，maxp，tn，mint，maxt]=premnmx(p，t)
    其中p為輸入變量，t為輸出變量。
    (2)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    網(wǎng)絡(luò)中間層的神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型的正切函數(shù)logsig，輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用線性函數(shù)purelin，采用traingdx函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練141次后達(dá)到0．01的誤差要求。

4 模型預(yù)測結(jié)果及與經(jīng)驗公式值的比較
    為了驗證測試結(jié)果的可靠性，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果，把測試結(jié)果與真實值進(jìn)行對比。為了突出該方法的優(yōu)越性，與經(jīng)驗公式計算出來的距離值進(jìn)行比較。表1為模型預(yù)測值、經(jīng)驗公式值與真實值的比較。

    由表1可以得出，由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的距離值與經(jīng)驗公式計算出來的距離值相比，整體誤差較小。經(jīng)驗公式計算的距離誤差最大為2．7351m，最小誤差為0．5338m，而由模型預(yù)測的距離誤差最大為0．7976m，最小誤差為0．0232m，測距的精度明顯提高了很多。

5 結(jié)論
    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自組織及自適應(yīng)能力，具有高度非線性函數(shù)映射功能，通過對樣本的預(yù)處理，可以提高訓(xùn)練結(jié)果的精度。因此，樣本的好壞直接影響訓(xùn)練結(jié)果。節(jié)點RSSI值的隨機(jī)性較大，會隨著環(huán)境及其他干擾的影響發(fā)生突變。因此先對RSSI值進(jìn)行濾波處理，濾掉突變的數(shù)據(jù)再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，預(yù)測結(jié)果就能達(dá)到較理想的水平。這適用于不同的場合，提高了測距精度，從而進(jìn)行精確定位。