物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)尋跡技術(shù)研究范文

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摘要:互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代，集計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)于一體的物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)因其諸多優(yōu)勢而成為研究的熱點(diǎn)。文中以物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)為研究對象，討論如何通過交流協(xié)作機(jī)制對系統(tǒng)中異常服務(wù)質(zhì)量(QoS)目標(biāo)展開尋跡。尋跡過程首先分析傳統(tǒng)計(jì)算方法在凈化數(shù)據(jù)中的不足，進(jìn)而引入交流協(xié)作系數(shù)，并運(yùn)用數(shù)學(xué)方法建立尋跡模型。然后根據(jù)交流協(xié)作思想形成一套算法部署在整個(gè)系統(tǒng)中實(shí)施異常目標(biāo)的尋跡計(jì)算。由于尋跡算法的交流協(xié)作系數(shù)綜合考慮了系統(tǒng)的全局性，因此在多次測試中均表現(xiàn)出了良好的性能。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);通信;應(yīng)用;計(jì)算;優(yōu)勢

引言

互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代，隨著信息技術(shù)的高度融合［1］，物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)［2］作為集分布式計(jì)算技術(shù)和通信技術(shù)于一體的大型綜合性應(yīng)用系統(tǒng)廣受業(yè)界關(guān)注。尤其是將這樣的系統(tǒng)部署在民生領(lǐng)域中更是一項(xiàng)科技的突破。比如在搶險(xiǎn)救災(zāi)、礦井作業(yè)、海底施救中的成功地尋跡到目標(biāo)對象實(shí)施救援對于生命財(cái)產(chǎn)必然是一個(gè)巨大的挽回。鑒于物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)部署具備強(qiáng)大的尋跡功能，不少研究針對該系統(tǒng)尋跡算法展開了思考。諸如通過對非測距定位算法中跳數(shù)和跳距參數(shù)進(jìn)行自動糾錯(cuò)，進(jìn)而為異常QoS的目標(biāo)提供一個(gè)較為可靠的數(shù)據(jù)。還有一些研究是在此基礎(chǔ)上思考如何通過循環(huán)迭代計(jì)算的方式來優(yōu)化目標(biāo)尋跡［3］結(jié)果。雖然這樣的尋跡算法能夠?qū)赡艽嬖诘漠惓Ｄ繕?biāo)方位數(shù)據(jù)進(jìn)行凈化，但是尋跡過程并非面向全局系統(tǒng)，同時(shí)也未能根據(jù)多變環(huán)境中參數(shù)的動態(tài)變化來快速收斂。針對此種情況，本文提出一種交流協(xié)作機(jī)制下的計(jì)算方法用于實(shí)施全局異常目標(biāo)的尋跡。

1尋跡思想

在物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)中尋跡QoS異常的目標(biāo)多數(shù)采用粒子群［4］計(jì)算方法。根據(jù)該方法的思想，首先假設(shè)在N個(gè)評估點(diǎn)中第Z個(gè)點(diǎn)的方位記作XZ，該點(diǎn)的移動速率記作VZ。該點(diǎn)在算法遍歷過程中體現(xiàn)出來的最優(yōu)方位，即匹配性，記作SLZ。令所有點(diǎn)在整個(gè)算法計(jì)算過程中所體現(xiàn)出來的最優(yōu)方位記作ALZ。同時(shí)，令計(jì)算次數(shù)為d，搜索權(quán)值為σ，評估點(diǎn)之間協(xié)作交流指數(shù)為J。其中J1用于交流算法對該評估點(diǎn)的最優(yōu)方位值，J2用于協(xié)作算法全局計(jì)算的最優(yōu)方位值。該指數(shù)遵循區(qū)間［0，2］分布。所對應(yīng)的隨機(jī)參數(shù)R1和R2遵循區(qū)間［0，1］分布［5］。則通過下列函數(shù)計(jì)算來獲取評估點(diǎn)當(dāng)前參數(shù)值:

2交流協(xié)作尋跡原理

由于尋跡思想下的計(jì)算機(jī)制只能尋跡局部范圍內(nèi)異常QoS的方位最優(yōu)值，無法靈活地適應(yīng)于模糊［6］特征的物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)中目標(biāo)計(jì)算的收斂度。因此提出一種交流協(xié)作機(jī)制下的尋跡機(jī)制來對不足的方面做出改善。首先假設(shè)載有GPS裝置的信標(biāo)評估點(diǎn)為S(XS，YS)，被尋跡的異常目標(biāo)u點(diǎn)的方位被評估為U(XU，YU)，S和U間距記作LSU。當(dāng)匹配度P(XU，YU)收斂［7］到最小時(shí)即可尋跡到該異常目標(biāo)點(diǎn)最可靠的方位。計(jì)算過程為:定義與U(XU，YU)間隔LUn最小的信標(biāo)點(diǎn)方位為n(Xn，Yn)。交流協(xié)作機(jī)制下異常目標(biāo)評估點(diǎn)的橫坐標(biāo)方位初始化為XU=LUn•R+Xn和YU=LUn•R+Yn。由于需要兼顧評估點(diǎn)在算法尋跡過程中的個(gè)體最優(yōu)和全局最優(yōu)，交流協(xié)作尋跡原理對尋跡思想中的搜索權(quán)值σ做出改進(jìn)以增加搜索的適應(yīng)性［8］。改進(jìn)方法為:當(dāng)循環(huán)計(jì)算次數(shù)d超過系統(tǒng)允許的最高循環(huán)計(jì)算次數(shù)dH時(shí)，搜索權(quán)值σ=1．35－0.66d/dH;反之，搜索權(quán)值σ=0．95+0．1R－0.06eddH。為了增進(jìn)評估點(diǎn)之間的交流提高協(xié)作的匹配性，需在算法初期增加評估點(diǎn)規(guī)模的類型以便提高尋跡的精度。基于此交流協(xié)作尋跡原理對尋跡思想中的協(xié)作系數(shù)做出改進(jìn)以增加搜索的適應(yīng)性。具體表征為:J1=0．6e(dH－d)/dH+1，以及J2=0.1e(dH+d)/dH+1。

3交流協(xié)作尋跡實(shí)施

交流協(xié)作尋跡計(jì)算思想實(shí)施于尋跡的步驟為：首先，由系統(tǒng)中的信標(biāo)點(diǎn)向全局廣播［9］信息域求出異常目標(biāo)評估點(diǎn)可能存在的多個(gè)評估方位值。再將異常目標(biāo)評估點(diǎn)的方位進(jìn)行粒子群隨機(jī)［10］初始化。然后通過匹配度P(XU，YU)計(jì)算方法計(jì)算出每個(gè)評估點(diǎn)的自身優(yōu)化方位值和全局優(yōu)化方位值，再從其中篩選出一個(gè)最理想的評估方位值。隨后參照式(1)計(jì)算方法更新評估點(diǎn)當(dāng)前參數(shù)值SLz和ALz。最后分析交流協(xié)作尋跡算法執(zhí)行的計(jì)算次數(shù)是否超限。如果未超限，繼續(xù)計(jì)算匹配度P(XU，YU);如果超限則提交尋跡最終值。

4算法測試

4．1測試模型

開展測試［11］前先對測試模型和相關(guān)指標(biāo)做如下設(shè)置:①構(gòu)建100M×100M面積的區(qū)域作為物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)的模擬環(huán)境，并隨機(jī)撒布180個(gè)普通節(jié)點(diǎn)和20個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)通信半徑初始化為15米;②為避免實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)偶然性對算法性能的影響，數(shù)據(jù)在400次仿真測試后再收集分析;③設(shè)定算法在系統(tǒng)中實(shí)施交流協(xié)作尋跡循環(huán)計(jì)算的次數(shù)為5次。本次測試將與傳統(tǒng)的尋跡思想展開尋跡偏差的比較。主要通過變化不同類型節(jié)點(diǎn)比例和通信的范圍來驗(yàn)證交流協(xié)作尋跡精度［12］。

4．2測試分析

圖1所示為待測系統(tǒng)中分別實(shí)施傳統(tǒng)尋跡算法和交流協(xié)作尋跡算法后的尋跡偏差走向圖。根據(jù)計(jì)算過程可知，當(dāng)系統(tǒng)中能夠提供的總節(jié)點(diǎn)規(guī)模越大，每平方米內(nèi)的區(qū)域中被尋跡的異常QoS目標(biāo)所獲得的信息域越有價(jià)值，越能夠提高尋跡的準(zhǔn)確性。因此圖1中的兩個(gè)曲線走勢均表現(xiàn)出了這樣的特征。兩種算法均隨著總節(jié)點(diǎn)規(guī)模的增加而降低了偏差程度。其中，交流協(xié)作尋跡思想由于能夠優(yōu)化自我方位評估值使得在偏差指標(biāo)考核中有所優(yōu)勢。圖2所示為兩種算法隨信標(biāo)規(guī)模的變化表現(xiàn)出來的性能差異情況。根據(jù)尋跡思想描述可知，尋跡精度和信標(biāo)規(guī)模呈正比。因此隨著信標(biāo)規(guī)模的增加，兩種算法的尋跡誤差均有所下降。但本文研究的算法由于引入了搜索權(quán)值而增加了算法的收斂進(jìn)程，故偏差表現(xiàn)較傳統(tǒng)的尋跡算法偏差值來的小。圖3描述了節(jié)點(diǎn)在不同的廣播半徑范圍下，兩種算法在尋跡偏差方面的表現(xiàn)。隨著節(jié)點(diǎn)廣播通信范圍的擴(kuò)大，異常QoS目標(biāo)對象與信標(biāo)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸過程變得復(fù)雜，無論是跳段值還是跳數(shù)值均變得動態(tài)多變。隨著廣播通信范圍的進(jìn)一步擴(kuò)大，算法所獲得的參數(shù)值趨于劣化，此時(shí)尋跡誤差將變得顯著。相對于傳統(tǒng)的尋跡算法，本文研究的算法雖然在偏差指標(biāo)考察中總體也趨于上升，但交流協(xié)作尋跡算法在計(jì)算過程中能夠根據(jù)全局參數(shù)動態(tài)變化實(shí)施個(gè)體最優(yōu)和全局最優(yōu)［13］策略。因此相對而言偏差值較低。

5結(jié)束語

本文結(jié)合傳統(tǒng)尋跡算法在物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)中的實(shí)用性問題，提出了一種基于交流協(xié)作機(jī)制的異常目標(biāo)尋跡算法。該算法運(yùn)用數(shù)學(xué)方法為尋跡過程建立尋跡模型進(jìn)而分析異常目標(biāo)方位值。最后，經(jīng)過模擬驗(yàn)證了交流協(xié)作機(jī)制下的尋跡方法具備一定的可行性。

作者：余庚 董述杰 單位：福建工程學(xué)院國脈信息學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)貿(mào)學(xué)院