CN104410981A - 一种无线传感器网络中信标节点可信度评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，包括以下步骤：信标节点向周围节点发送自身的评估指标信息；计算归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值；分别计算评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中归一化后的权重值；计算得到评估指标信息的各因素的综合权重值矩阵；对信标节点的评估指标信息的各因素进行可信度打分，并计算得到该节点的可信度值。对未知节点通信范围内的其余各信标节点，重复上述步骤，得到各信标节点的可信度值。本发明适用于无线传感器网络中信标节点的可信度评估，提高了未知节点定位的准确度，降低了算法的运算量，并且对于传感器节点的硬件配置没有特殊要求。

Description

一种无线传感器网络中信标节点可信度评估方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络定位领域，更具体地，涉及一种无线传感器网络中信标节点可信度评估方法。

背景技术

无线传感网络广泛应用于环境监测、军事国防、信息采集检测等领域，在这些应用领域中，不同的位置采集的信息通常表示不同的意思，因此传感器节点的位置信息就显得十分重要，并且需要同时采集到的其他信息一同返回。没有位置信息的数据就意味着是无效的数据。因此，节点的自身定位就成为了传感器网络最基本的功能和服务之一。无线传感器网络节点通常播撒在环境恶劣或者地形复杂和人不宜到达的区域,寻找路由,自组成网,侦测周围环境并采集和传输数据.由于受到传感器节点自身因素和自然环境的制约,网络和网络中的节点很容易出现故障,因此具有已知位置信息的节点的数据的可靠性和安全性变的尤为重要,在选取合适节点作为定位的参考节点就变得非常重要。

在无线传感器网络节点定位中，具有定位功能已知自身位置的节点称为信标节点，它们可以向其他节点提供位置信息作为定位参照信息以帮助需要定位的节点完成定位操作，网络中待定位的普通节点称之为未知节点。

在定位过程中，待定位的节点是通过与周围节点进行联系并获取它们发布的信息，然后根据其获取的位置信息进行估算。因此，待定位节点接收到的位置信息的安全性和可靠性直接影响到其定位结果的可靠性和准确性，无线传感器网络定位主要以往的定位当中，都是未知节点收集其通信半径内所有信标节点的信息，然后计算出距离，最后根据最大似然法来计算自身的坐标。这一做法的缺陷是收集其通信半径内所有信标节点的发布的信息，这样增加了传感器的资源消耗且算法运算量加大，而且把一些可信度不高的信标节点信息也进行了采纳，降低了节点定位的准确度。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷(不足)，提供一种定位准确度高、总运算量低的无线传感器网络中信标节点可信度评估方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，包括以下步骤：

S1：信标节点向周围节点发送自身的评估指标信息；

S2：未知节点对信标节点的可靠性、安全性、实时性建立综合判断矩阵，计算出其归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值；

S3：未知节点收到信标节点的评估指标信息后，分别计算评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中归一化后的权重值；

S4：将步骤S3中得到评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中的权重值组成的矩阵与归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值矩阵相乘，得到评估指标信息的各因素的综合权重值矩阵；

S5：对信标节点的评估指标信息的各因素进行可信度打分，然后将各因素的得分分别与其综合权重值相乘，然后对所有乘积进行累加，得到该节点的可信度值。

S6：对未知节点通信范围内的其余各信标节点，重复步骤S1～S5，得到各信标节点的可信度值。

在一种优选的方案中，所述评估指标信息的因素包括：环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命。

在一种优选的方案中，所述环境包括：温度、湿度、地理环境。

在一种优选的方案中，步骤S2中，计算归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值的具体方法为：

首先，采用1-9标度法对可靠性、安全性、实时性两两之间进行比较，构成判断矩阵；然后，计算出归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值。

在一种优选的方案中，步骤S3中，计算评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中归一化后的权重值的具体方法为：

首先，采用1-9标度法，分别构造评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中的判断矩阵；然后，计算出评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中归一化后的权重值。

在一种优选的方案中，步骤S5中，对信标节点的评估指标信息的各因素进行可信度打分的具体方法为：

首先，根据各因素的特点，设定各因素在不同取值范围内的得分；然后，根据各因素的取值范围为其打分。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

本发明首先计算评价指标信息的各因素的权重，然后，将各因素的综合权重与其得分相乘并累加，得到信标节点的可信度值，本发明可以有效的评估信标节点及其提供未知信息的可靠性，筛选出可信度较高的信标节点及它们提供的未知信息，从而降低无线传感器节点的定位误差；

本发明计算出各信标节点可信度值后，选用可信度较高的信标节点来进行定位即可，无需收集所有信标节点的信息，因此减少了传感器的资源消耗，降低了算法的运算量；

同时，本发明适用于多种基于测距的定位方法，并且对于传感器节点的硬件配置没有特殊要求。

附图说明

图1为本发明无线传感器网络中信标节点可信度评估方法的流程图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

本实施例表2-6列举的各参数值仅用于示例性说明，根据实际情况，需要依照表1进行相应的调节，不能理解为对本专利的限制；

如图1所示，一种无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，包括以下步骤：

S1：信标节点向周围节点发送自身的评估指标信息，所述评估指标信息的因素包括：环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命，所述环境包括：温度、湿度、地理环境。

S2：未知节点对信标节点的可靠性、安全性、实时性建立综合模糊判断矩阵，根据层次分析法计算归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值。

本实施例中，两个因素相比较采用1-9标度法，具体如表1所示：

表1

标度	含义(两因素相比判断)

1	两因素同等重要
		3	一个因素比另一个因素稍微重要
5	一个因素比另一个因素重要
		7	一个因素比另一个因素明显重要
9	一个因素比另一个因素极其重要
		2、4、6、8	介于上述两种情况之间
以上各数的倒数	两元素反过来比较

采用1-9标度法，信标节点的可靠性、安全性、实时性综合模糊判断矩阵如表2所示：

表2

模糊判断矩阵	F1	F2	F3
				F1	1	3	5
F2	1/3	1	3
				F3	1/5	1/3	1

其中，F1、F2、F3分别表示可靠性、安全性、实时性。根据表2的数据，通过层次分析法计算得到归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值分别为：v1＝0.6370、v2＝0.2583、v3＝0.1047。

S3：未知节点收到信标节点的评估指标信息后，分别计算评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中的归一化后的权重值；A、B、C、D、E、F分别表示环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命。

(1)计算评估指标信息的各因素在可靠性中的权重值，评估指标信息的各因素在可靠性中的判断矩阵如表3所示：

表3

F1	A	B	C	D	E	F
							A	1	1	1/3	3	5	1
B	1	1	1/3	5	7	3
							C	3	1	1	7	9	5

D	1/3	1/5	1/7	1	1	1
							E	1/5	1/7	1/9	1	1	1/3
F	1	1/3	1/5	1	3	1

通过计算得到环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命在可靠性中归一化的权重值分别为：w11＝0.1676、w12＝0.2336、w13＝0.3990、w14＝0.0594、w15＝0.0404、w16＝0.1001。

(2)计算评估指标信息的各因素在安全性中的权重值，评估指标信息的各因素在安全性中的判断矩阵如表4所示：

表4

F2	A	B	C	D	E	F
							A	1	1	1/3	1/7	1/9	1/5
B	1	1	1	1/5	1/7	1/3
							C	3	1	1	1/3	1/5	1
D	7	5	3	1	1	1
							E	9	7	5	1	1	3
F	5	3	1	1	1/3	1

通过计算得到环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命在安全性中归一化的权重值分别为：w21＝0.0386、w22＝0.0568、w23＝0.0959、w24＝0.2656、w25＝0.3797、w26＝0.1633。

(3)计算评估指标信息的各因素在实时性中的权重值，评估指标信息的各因素在实时性中的判断矩阵如表5所示：

表5

F3	A	B	C	D	E	F
							A	1	1	1/7	1/3	1/5	1
B	1	1	1/5	1	1/3	3
							C	7	5	1	3	1	9
D	3	1	1/3	1	1	5
							E	5	1	1/3	1	1	7
F	1	1/3	1/9	1/5	1/7	1

通过计算得到环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命在实时性中归一化的权重值分别为：w31＝0.0616、w32＝0.1037、w33＝0.4156、w34＝0.1712、w35＝0.2061、w36＝0.0419。

S4：将S3中得到评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中的权重值组成的矩阵与归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值矩阵相乘，得到评估指标信息的各因素的综合权重值矩阵。

评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中的权重值组成的矩阵如表6所示：

表6

	F1	F2	F3
				A	0.1676	0.0386	0.0616
B	0.2336	0.0568	0.1037
				C	0.3990	0.0959	0.4156
D	0.0594	0.2656	0.1712
				E	0.0404	0.3797	0.2061
F	0.1001	0.1633	0.0419

评估指标信息的各因素的综合权重值矩阵为：

$\left[\begin{array}{ccc}w11& w21& w31\\ w12& w22& w32\\ w13& w23& w33\\ w14& w24& w34\\ w15& w25& w35\\ w16& w26& w36\end{array}\right]*\left[\begin{array}{c}v1\\ v2\\ v3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.1676& 0.0386& 0.0616\\ 0.2336& 0.0568& 0.1037\\ 0.3990& 0.0959& 0.4156\\ 0.0594& 0.2656& 0.1712\\ 0.0404& 0.3797& 0.2061\\ 0.1001& 0.1633& 0.0419\end{array}\right]*\left[\begin{array}{c}0.6370\\ 0.2583\\ 0.1047\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0.1232\\ 0.1743\\ 0.3224\\ 0.1244\\ 0.1454\\ 0.1103\end{array}\right].$

S5：对信标节点的评估指标信息的各因素进行可信度打分，然后将各因素的得分分别与其综合权重值相乘，然后对所有乘积进行累加，得到该节点的可信度值，环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命的得分分别表示为T_environment、T_location、T_distance、T_energy、T_bandwidth、T_life。

(1)对环境进行可信度打分如表7所示：

表7

(2)对位置进行可信度打分如表8所示：

表8

(3)对距离进行可信度打分为：

$T_{\mathrm{dis}\tan \mathrm{ce}}=\left\{\begin{array}{c}\frac{R-d}{R}(d<=R)\\ 0(d>=R)\end{array}\right.$

其中，R为信标节点通信半径，d为未知节点与信标节点之间的距离。

(4)对电量进行可信度打分为：

$T_{\mathrm{energy}}=\left\{\begin{array}{c}\frac{{E-E}_{\mathrm{left}}}{E}(E_{\mathrm{left}}<=E)\\ 0(E_{\mathrm{left}}>E)\end{array}\right.$

其中，E_left＝E-(E_tx+E_rx+E_df)，E_left为信标节点当前剩余电量，E为电池总容量，E_tx为发射能耗，E_rx为接收能耗，E_df表示融合单位比特数据消耗的能量。

(5)对通信带宽进行可信度打分为：

$T_{\mathrm{bandwidth}}=\left\{\begin{array}{c}\frac{C-C_{\mathrm{available}}}{C}(C_{\mathrm{available}}<=C)\\ 0(C_{\mathrm{available}}>C)\end{array}\right.$

其中，C_available＝C-C_self，C_available表示信标节点当前可用带宽，C表示信道总带宽，C_self表示信标节点传输范围内所有节点自身的带宽消耗之和。

(6)对历史寿命进行可信度打分如表12所示：

表9

不同品牌的信标节点寿命不一致，一般分为高、中、低。

(7)根据公式：

T＝w1*T_environment+w2*T_location+w3*T_distance+w4*T_energy+w5*T_bandwidth+w6*T_life

计算出信标节点的综合可信度值T，式中:w1、w2、w3、w4、w5，w6分别是环境、位置、距离、剩余电量、通信带宽、节点寿命的综合权重值。

S6：对未知节点通信范围内的其余各信标节点，重复步骤S1～S5，得到各信标节点的可信度值。

这样未知节点通信范围内的信标节点的综合可信度值T就可以计算出来，然后按照可信度值从大到小进行排列，构成矩阵A，为了降低定位算法的计算量，在信标节点可信度综合评估值T基础上，设立一个阀值T_threshold，当信标节点的可信度值T>T_threshold,时，就选取该信标节点为定位参考点，并建立一个可选择信标节点矩阵子集A_subset。这样，基于信标节点可信度，就可以对无线传感器网络中信标节点进行了评估，综合可信度值靠前的信标节点具有更高的定位参考价值，对未知节点定位的精度有很大的提高。

本发明首先计算评价指标信息的各因素的权重，然后，将各因素的综合权重与其得分相乘并累加，得到信标节点的可信度值，本发明可以有效的评估信标节点及其提供未知信息的可靠性，筛选出可信度较高的信标节点及它们提供的未知信息，从而降低无线传感器节点的定位误差；

本发明计算出各信标节点可信度值后，选用可信度较高的信标节点来进行定位即可，无需收集所有信标节点的信息，因此减少了传感器的资源消耗，降低了算法的运算量；

同时，本发明适用于多种基于测距的定位方法，并且对于传感器节点的硬件配置没有特殊要求。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：信标节点向周围节点发送自身的评估指标信息；

S2：未知节点对信标节点的可靠性、安全性、实时性建立综合判断矩阵，然后计算归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值；

S3：未知节点收到信标节点的评估指标信息后，分别计算评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中归一化后的权重值；

S4：将步骤S3中得到评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中的权重值组成的矩阵与归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值矩阵相乘，得到评估指标信息的各因素的综合权重值矩阵；

S5：对信标节点的评估指标信息的各因素进行可信度打分，然后将各因素的得分分别与其综合权重值相乘，然后对所有乘积进行累加，得到该节点的可信度值。

S6：对未知节点通信范围内的其余各信标节点，重复步骤S1～S5，得到各信标节点的可信度值。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，其特征在于，所述评估指标信息的因素包括：环境、位置、距离、电量、通信带宽、历史寿命。

3.根据权利要求2所述的无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，其特征在于，所述环境包括：温度、湿度、地理环境。

4.根据权利要求1所述的无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，其特征在于，步骤S2中，计算归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值的具体方法为：

首先，采用1-9标度法对可靠性、安全性、实时性两两之间进行比较，构成判断矩阵；然后，计算出归一化后的可靠性、安全性、实时性的权重值。

5.根据权利要求1所述的无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，其特征在于，步骤S3中，计算评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中归一化后的权重值的具体方法为：

首先，分别构造评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中的判断矩阵；然后，计算出评估指标信息的各因素在可靠性、安全性、实时性中归一化后的权重值。

6.根据权利要求1所述的无线传感器网络中信标节点可信度评估方法，其特征在于，步骤S5中，对信标节点的评估指标信息的各因素进行可信度打分的具体方法为：

首先，根据各因素的特点，设定各因素在不同取值范围内的得分；然后，根据各因素的取值范围为其打分。