張 潔
(福建農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,福建福州 350007)
傳感網(wǎng)作為集計(jì)算機(jī)技術(shù)與通信技術(shù)于一體的混合型網(wǎng)絡(luò)[1],在檢測服務(wù)質(zhì)量(QoS)方面發(fā)揮了不可比擬的優(yōu)勢(shì),深受業(yè)界的歡迎,同時(shí)也在學(xué)術(shù)界引起了眾多關(guān)于在混合型網(wǎng)絡(luò)中實(shí)施異常服務(wù)計(jì)算的思考。常見的計(jì)算策略基于非測距計(jì)算機(jī)制。該機(jī)制借助通信節(jié)點(diǎn)彼此的關(guān)聯(lián)度[2]來傳遞節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)包,然后運(yùn)用分布式計(jì)算方法近似地計(jì)算出異常信宿所在的坐標(biāo)信息。但是該方案對(duì)節(jié)點(diǎn)類型的規(guī)模以及混合網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渚哂休^高的依賴性。比如,計(jì)算待測目標(biāo)坐標(biāo)時(shí)要求目標(biāo)必須處于已知節(jié)點(diǎn)的廣播半徑內(nèi)。這樣的研究應(yīng)用實(shí)際上是在對(duì)已知節(jié)點(diǎn)的規(guī)模提出要求。然而實(shí)際應(yīng)用中的混合網(wǎng)絡(luò)出于成本和布局因素考慮,往往存在已知節(jié)點(diǎn)較為稀疏的現(xiàn)象。這種現(xiàn)狀顯然無法為傳統(tǒng)算法的實(shí)施提供特定環(huán)境?;谏鲜鰝鹘y(tǒng)算法的適用性,本文提出一種基于約束的信宿計(jì)算方法。
傳統(tǒng)研究在計(jì)算QoS異常的信宿時(shí),多數(shù)依賴于大規(guī)模已知節(jié)點(diǎn)所布局的幾何網(wǎng)絡(luò)區(qū)域。運(yùn)用數(shù)學(xué)方法為所圍建的幾何區(qū)域進(jìn)行建模[3],然后展開幾何中心的計(jì)算。首先,由足夠數(shù)量的已知節(jié)點(diǎn)包圍住一個(gè)QoS異常的目標(biāo)信宿節(jié)點(diǎn),建立一個(gè)封閉式網(wǎng)絡(luò)。然后由這些已知節(jié)點(diǎn)廣播自身信息域給目標(biāo)信宿,接著計(jì)算出封閉式幾何網(wǎng)絡(luò)的中心坐標(biāo),作為目標(biāo)信宿的測量值。
但在目標(biāo)信宿通信半徑范圍內(nèi)分布有大量已知節(jié)點(diǎn)的情形下,可知該目標(biāo)信宿完全有可能位于這些已知節(jié)點(diǎn)廣播通信的重合區(qū)域。傳統(tǒng)的算法在對(duì)這樣情形下的目標(biāo)信宿展開計(jì)算時(shí),往往是以附近已知節(jié)點(diǎn)所構(gòu)建的封閉式幾何網(wǎng)絡(luò)為框架計(jì)算幾何網(wǎng)絡(luò)的中心坐標(biāo)。而事實(shí)上并非全部的幾何中心坐標(biāo)都會(huì)剛好處在這個(gè)重合的區(qū)域。
為了改進(jìn)傳統(tǒng)算法在計(jì)算精度上的不足,基于約束的計(jì)算方法實(shí)施于應(yīng)用型融合網(wǎng)絡(luò)中必須要將目標(biāo)信宿通信半徑范圍之外的已知節(jié)點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)納入算法計(jì)算的范圍。令目標(biāo)信宿的實(shí)際坐標(biāo)為G(XGS,YGS)、測算坐標(biāo)為G(XGE,YGE),目標(biāo)信宿通信范圍R里面的已知節(jié)點(diǎn)i實(shí)際坐標(biāo)為(Xi,Yi),目標(biāo)信宿通信范圍里面的已知節(jié)點(diǎn)O實(shí)際坐標(biāo)為(XO,YO)。則目標(biāo)信宿滿足下列條件:
(2.1)
同時(shí)可根據(jù)式(2.2)求得測算坐標(biāo):
(2.2)
將目標(biāo)信宿通信范圍之外的已知節(jié)點(diǎn)到某個(gè)節(jié)點(diǎn)的間距超過R時(shí)的數(shù)量規(guī)模,與那些目標(biāo)信宿通信范圍以內(nèi)的已知節(jié)點(diǎn)到某個(gè)節(jié)點(diǎn)的間距小于R時(shí)的數(shù)量規(guī)模,進(jìn)行相加后再除以全局已知節(jié)點(diǎn)的數(shù)量規(guī)模,如果達(dá)到了預(yù)置門限值,則基于約束的計(jì)算方法認(rèn)為該方位的附近有一個(gè)值得考慮的目標(biāo)信宿測量值。
在開展約束計(jì)算時(shí),首先要選取出距離目標(biāo)信宿最近的已知節(jié)點(diǎn),再分布式計(jì)算出該已知節(jié)點(diǎn)周圍存在的多個(gè)值得考慮的目標(biāo)信宿測量值,然后確定一個(gè)最優(yōu)測量值[4]。每一次對(duì)不同的待測面積展開計(jì)算時(shí)均設(shè)置不同的門限條件值。按照待測網(wǎng)絡(luò)面積從小到大依次設(shè)置門限為0.9、0.8和0.7。首次計(jì)算時(shí),與目標(biāo)信宿間距最短的已知節(jié)點(diǎn)作為幾何中心,構(gòu)建出一個(gè)正方形待測區(qū)域,區(qū)域邊緣的周長均為半徑的兩倍。然后將該正方形四等分,估算每個(gè)正方形的幾何中心值附近是否存在一個(gè)值得考慮的目標(biāo)信宿測量值。如果存在,對(duì)該小正方形進(jìn)行二次計(jì)算。計(jì)算前仍然進(jìn)行四等分,然后估算每個(gè)小小正方形的幾何中心是否存在一個(gè)值得考慮的目標(biāo)信宿測量值。如果存在,則繼續(xù)進(jìn)行類似的計(jì)算[5]。最終將所分析出來的值得考慮的測量值的數(shù)量S,通過函數(shù)(2.3)計(jì)算出所有測量方位值形成的封閉式網(wǎng)絡(luò)的幾何中心,作為目標(biāo)信宿最優(yōu)方位測量值G(XGE,YGE)。
(2.3)
結(jié)合基于約束的計(jì)算思想,按照如下步驟分布式實(shí)施目標(biāo)信宿計(jì)算:首先,在待測混合網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)由已知節(jié)點(diǎn)向全局發(fā)起廣播[6],所廣播的信息域包含已知節(jié)點(diǎn)方位數(shù)據(jù),以及已知節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)信宿之間的間距數(shù)據(jù)。其次,遍歷出與目標(biāo)信宿間距最短的那個(gè)已知節(jié)點(diǎn),并以該已知節(jié)點(diǎn)方位為中心,規(guī)劃出兩倍半徑的邊緣作為正方形其中的一條邊長,構(gòu)建出八位半徑周長的正方形區(qū)域。然后,將該正方形四條區(qū)域邊緣的中點(diǎn)連線,刮分出四個(gè)小正方形。再估算出每個(gè)小正方形幾何中心處附近的那個(gè)相對(duì)可信的目標(biāo)信宿測量值。以此類推,連續(xù)展開三次計(jì)算,得到多個(gè)相對(duì)可信的目標(biāo)信宿測量值。最后,對(duì)這多個(gè)相對(duì)可信的目標(biāo)信宿測量值做加權(quán)處理[7],進(jìn)而求出目標(biāo)信宿最優(yōu)方位解。
在實(shí)施約束計(jì)算之前,先構(gòu)建如下測試模型[8]:(1)創(chuàng)建一個(gè)如圖1所示的100 m×100 m的監(jiān)測區(qū)域作為模擬混合網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境,并在該模擬環(huán)境中隨機(jī)部署30個(gè)方位信息明確的已知節(jié)點(diǎn)和70個(gè)普通節(jié)點(diǎn);(2)通過數(shù)次變化總節(jié)點(diǎn)規(guī)模、已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模和通信范圍來考察約束計(jì)算對(duì)目標(biāo)計(jì)算誤差的影響;(3)為了防止部署節(jié)點(diǎn)的偶然性對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成影響,每一次實(shí)驗(yàn)后均重新部署已知節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)的密度;(4)節(jié)點(diǎn)廣播半徑范圍初始化為20 m;(5)為客觀地反映約束算法的性能,實(shí)驗(yàn)在300次仿真后才開始收集數(shù)據(jù)。并根據(jù)數(shù)據(jù)繪制出幾何曲線圖與傳統(tǒng)非測距算法進(jìn)行比較。
圖1 混合網(wǎng)絡(luò)部署示意圖
圖2 總節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)目標(biāo)計(jì)算的影響度
由于混合網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)可為目標(biāo)計(jì)算提供有參考價(jià)值的信息域[9],故全局中總節(jié)點(diǎn)規(guī)模數(shù)量的增加勢(shì)必使每個(gè)正方形檢測區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)的密度也同比增加,這在一定程度上為計(jì)算目標(biāo)信宿方位提供了足夠數(shù)量和足夠準(zhǔn)確的參考數(shù)據(jù)。正如圖2所描述的總結(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)目標(biāo)計(jì)算的影響度,兩種算法曲線所對(duì)應(yīng)的歸一化計(jì)算偏差均與總節(jié)點(diǎn)規(guī)模成反比。但相對(duì)于傳統(tǒng)算法而言,約束計(jì)算方法由于對(duì)節(jié)點(diǎn)類型的依賴性相對(duì)較輕,因此在本項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出了相對(duì)優(yōu)勢(shì)。
根據(jù)目標(biāo)計(jì)算思想可知,計(jì)算精度和已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模呈正比。因此,任何情形下目標(biāo)計(jì)算誤差都將伴隨著已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模的增加而線性遞減。這樣的計(jì)算特征在圖3所示的曲線走勢(shì)圖中得到了驗(yàn)證。圖3描述了已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)計(jì)算目標(biāo)的影響度。由于傳統(tǒng)算法對(duì)已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模具有較高的偏好度,因此已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模較小時(shí)傳統(tǒng)算法在計(jì)算精度上的劣勢(shì)表現(xiàn)較為明顯,即歸一化計(jì)算偏差值較高。隨著已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模逐漸增加,兩種算法的精度均得到了明顯提升。但約束計(jì)算機(jī)制下的歸一化計(jì)算偏差相對(duì)于傳統(tǒng)算法仍占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。
圖3 已知節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)目標(biāo)計(jì)算的影響度
圖4 節(jié)點(diǎn)廣播范圍對(duì)目標(biāo)計(jì)算的影響度
圖4描述了節(jié)點(diǎn)廣播范圍和目標(biāo)計(jì)算精度之間的關(guān)系。隨著廣播半徑范圍從20 m擴(kuò)大至30 m,可用已知節(jié)點(diǎn)數(shù)量相應(yīng)的增加,目標(biāo)信宿獲得的信息域可靠性[10]也相應(yīng)增高。因此兩種算法曲線對(duì)應(yīng)的歸一化計(jì)算偏差呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。隨著廣播范圍進(jìn)一步加大,由于約束算法的計(jì)算函數(shù)能夠利用廣播半徑擴(kuò)大后新增的已知節(jié)點(diǎn),使得約束算法在本項(xiàng)考察中體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。
本文通過對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)制運(yùn)用在融合網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算異常目標(biāo)的可行性進(jìn)行分析,提出了一種適應(yīng)性較好的異常信宿計(jì)算方法。該方法通過充分利用全局范圍內(nèi)的已知節(jié)點(diǎn)來為異常信宿的計(jì)算過程提供可靠信息域,進(jìn)而實(shí)施對(duì)傳統(tǒng)算法的改善。經(jīng)過測試表明,該算法應(yīng)用在融合網(wǎng)絡(luò)實(shí)施計(jì)算具備可行性。