基于WSNs的架空輸電線路山火監(jiān)控定位算法*

楊 佳， 文 斌， 許 強

(1.重慶理工大學 電氣與電子工程學院，重慶 400054; 2.重慶工商大學 計算機科學與信息工程學院,重慶 400067)

0 引 言

通過實時在線監(jiān)測架空輸電線路走廊，在山火發(fā)生初期獲取信息，對山火進行撲滅，能夠有效避免山火對架空輸電線路設(shè)備的危害，對減少山火損失和預(yù)防山火具有重要意義?，F(xiàn)如今在架空輸電線路走廊山火防范上使用較為廣泛的措施有視頻監(jiān)控系統(tǒng)、衛(wèi)星遙感、紅外成像等[1～5]。以上技術(shù)均能在一定區(qū)域內(nèi)監(jiān)測山火并通過通用分組無線業(yè)務(wù)(general packet radio service,GPRS)公網(wǎng)傳輸。但輸電線路多架設(shè)在人煙稀少地區(qū)，公網(wǎng)信號強度低甚至沒有信號[6]。僅依賴以上一種技術(shù)進行火災(zāi)信息探測往往容易產(chǎn)生漏報或誤報，而采用航空或者航天巡護費用高昂且巡視周期間隔長，無法應(yīng)對爆發(fā)性山火[7]。因此可以在重要區(qū)域布置無線傳感器網(wǎng)絡(luò)來輔助監(jiān)測火災(zāi)[8]。

林銘瀚等人[9]研制了基于無線Mesh 網(wǎng)絡(luò)的輸電線路山火預(yù)警監(jiān)視系統(tǒng)。該系統(tǒng)考慮輸電線路長鏈狀結(jié)構(gòu)，采用Mesh網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)WSNs輔助監(jiān)控山火，并且提出了低功耗路由算法 L-MPRP，但適用于該WSNs的定位方法并未得到解決。范瑞娟、陳巖等人[10，11]都提出了輸電線路故障定位算法，但其算法只適應(yīng)于安裝在輸電線上的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，并不適用于輸電線路走廊監(jiān)控。經(jīng)典定位算法主要分為兩大類[12]：1)測距(range-based)定位算法，有到達時間(time of arrival,TOA)、接收信號強度指示(received signal strength indication,RSSI)等[13～15]；2)非測距(range-free)定位算法，有DV-Hop(distance vector-Hop)、質(zhì)心等[16,17]?；跍y距的定位算法因其搭載了其他較為昂貴的輔助定位硬件設(shè)備，一般都能達到較為理想的定位效果。而非測距定位算法沒有搭載其他任何的輔助定位硬件設(shè)備，因此成本比較低，但也達不到較為理想的定位效果。輸電線路走廊環(huán)境復(fù)雜，產(chǎn)生的噪聲較大，傳統(tǒng)RSSI算法受其影響較大，定位精確度不高，特殊的鏈狀地理形勢使得采用的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈長鏈狀，錨節(jié)點共線機率大，傳統(tǒng)的三邊測量法容易失效。

本文針對輸電線路的特殊情況提出了一種定位算法，采用反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測未知節(jié)點到錨節(jié)點的距離，增強了定位算法對環(huán)境噪聲的抗干擾能力，通過雙曲線定位法來求解未知節(jié)點的坐標，解決了傳統(tǒng)三邊定位法在錨節(jié)點共線時無法定位的問題。

1 基于WSNs的輸電線路山火監(jiān)控模型

架空輸電線路在穿越森林的區(qū)域有必要對其線路走廊以及周邊區(qū)域進行實時監(jiān)控，防止突發(fā)性山火引起輸電線路跳閘以及燒毀輸電線路設(shè)備，導(dǎo)致嚴重的經(jīng)濟損失?？梢圆捎脗鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)來對山火進行監(jiān)測，在終端節(jié)點安裝溫度、煙霧、火焰等傳感器對輸電線路走廊進行監(jiān)測，然后通過算法判斷是否有山火發(fā)生。WSNs應(yīng)用在架空輸電線路山火監(jiān)控中時，其地理環(huán)境呈長鏈式，并且輸電線路走廊環(huán)境復(fù)雜，引起的噪聲較大，所以傳統(tǒng)的定位算法適用性不強。架空輸電線路山火監(jiān)控如圖1所示。

圖1 架空輸電線路山火監(jiān)控圖

為適應(yīng)架空輸電線路鏈狀地理形式，山火監(jiān)控時WSNs也應(yīng)采用長鏈式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 定位算法方法

2.1 基于BP訓練的測距模型

無線電傳播距離損耗對基于 RSSI 定位算法的定位精度影響很大。無線信號在環(huán)境中傳播的過程中隨著傳播距離的增加，信號強度逐漸變?nèi)酢６畛Ｓ玫膫鞑ヂ窂綋p耗模型是對數(shù)正態(tài)陰影模型，其表達式如下

(1)

式中d為距離，Pr(d)為接收信號功率(距離為d)，dBm，Pt為傳輸功率，d0為參考距離，n為損失指數(shù)，Pl(d0)為路徑損失功率(距離為d0)，Xσ均值為0，標準差為σ的高斯噪聲。

在DV-Hop算法中，未知節(jié)點到錨節(jié)點的距離是校正值與最小跳數(shù)的乘積。然而在實際應(yīng)用過程中，大量傳感器節(jié)點是隨機布撒在特定的區(qū)域內(nèi)，節(jié)點間的傳輸方式為多跳，使用歐幾里得度量來代替通信距離存在一定的誤差，因此求得的平均跳距即校正值是存在誤差的。只要兩個節(jié)點能夠相互進行通信，那么他們之間的跳數(shù)均為1跳，通過該方式求得的最小跳數(shù)同樣也存在誤差。最后求距離時便會造成誤差累積，使得定位精度大大降低。

因此，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來求解未知節(jié)點到錨節(jié)點的距離。采集RSSI值和最小跳數(shù)HC以及節(jié)點距離D，將RSSI值和HC作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，距離D作為輸出進行訓練得到距離預(yù)測模型。

2.2 雙曲線法

雙曲線定位算法是一種通過將待定位節(jié)點定位在以錨節(jié)點為焦點、兩錨節(jié)點之間距離為焦距的雙曲線上，根據(jù)各雙曲線之間的交點確定待定位節(jié)點坐標的多邊定位算法。雙曲線定位原理如下：

待定位節(jié)點(x,y)與錨節(jié)點i(xi,yi) 之間的距離為

(2)

將其進一步推導(dǎo),有

(3)

即可到得

(4)

Zc=[x,y,K]T

(5)

(6)

根據(jù)公式可得

(7)

未知節(jié)點的坐標(x,y)可表示為

(8)

3 定位算法過程

3.1 測距模型建立過程

計算最小跳數(shù)和接收信號強度：錨節(jié)點廣播數(shù)據(jù)包{ID,(x,y),HC,RSSI}。其中ID為編號，(x,y)為坐標；HC為傳輸路徑總跳數(shù)值，初始化為0；RSSI為累計接收信號強度值，初始化為0。當節(jié)點接收到該數(shù)據(jù)包時，先根據(jù)ID號判斷本地是否存有該數(shù)據(jù)包信息，若未存有則將數(shù)據(jù)包中的HC加1，RSSI值加上接收信號的RSSI值，然后將其存入本地數(shù)據(jù)并廣播；若存有，則將已保存的HC數(shù)據(jù)與接收到的相應(yīng)數(shù)據(jù)進行比較：接收到的值較大，則丟棄該接收到的數(shù)據(jù)包；接收到的值較小，則將該接收到的數(shù)據(jù)包HC加1，RSSI值加上接收信號的RSSI值后更新為本地數(shù)據(jù)并廣播。

錨節(jié)點將最終保存的數(shù)據(jù)包發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)的中心節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點提取數(shù)據(jù)后訓練距離預(yù)測模型，保存此次訓練后各層之間的連接權(quán)值、閾值以及轉(zhuǎn)換函數(shù)等，最后將保存的距離預(yù)測模型數(shù)據(jù)廣播到全網(wǎng)絡(luò)。

3.2 計算未知節(jié)點到錨節(jié)點距離

未知節(jié)點首先利用接收到距離預(yù)測模型數(shù)據(jù)加載距離預(yù)測模型，然后將本地數(shù)據(jù)中的最小跳數(shù)和信號強度提取出來輸入到該模型中，輸出便是未知節(jié)點到錨節(jié)點的距離。

3.3 計算未知節(jié)點坐標

通過雙曲線定位方法求未知節(jié)點坐標。

4 分析仿真

本文用MATLAB 2016a來驗證算法性能，實驗仿真環(huán)境為：由于輸電線路走廊呈長鏈狀，因此本文仿真采用邊長為50 m×300 m的長方形區(qū)域模擬輸電線路走廊，傳感器節(jié)點(300個)與錨節(jié)點均隨機產(chǎn)生，節(jié)點通信半徑都相同。在相同參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，取模擬實驗50次的平均值作為最終結(jié)果。

本文使用歸一化定位誤差來評價算法，其計算方法如下

(9)

式中M為未知節(jié)點總數(shù)，R為通信半徑，第i個節(jié)點的估算坐標為(xuk,i,yuk,i)，真實坐標為(xk,i,yk,i)。

在本文仿真實驗中，訓練樣本數(shù)取決于錨節(jié)點數(shù)量，測試樣本選取50個。在未說明情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練參數(shù)使用表1中列出的參數(shù)，實驗仿真時使用表2中列出的參數(shù)。

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練參數(shù)

表2 仿真實驗所用參數(shù)

本文將節(jié)點通信半徑從10到40每增加5 m進行了仿真實驗，仿真結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以獲知，網(wǎng)絡(luò)連通性增強能夠改善定位誤差，經(jīng)典DV-Hop算法應(yīng)用在輸電線路走廊的情形下具有較大的定位誤差，本文算法和RSSI能夠適應(yīng)該情形。與DV-Hop算法和RSSI進行比較，節(jié)點通信半徑在20 m范圍內(nèi)時RSSI定位效果比本文效果好，在通信半徑大于20 m后，本文算法定位效果更佳。其原因是本文算法在DV-Hop算法上進行改進，繼承了其定位精度受網(wǎng)絡(luò)連通性影響的特點。

圖3 不同通信半徑定位誤差

為了探究錨節(jié)點比例對輸電線路走廊山火監(jiān)控定位算法的影響，本文將錨節(jié)點比例從0.1到0.4每增加0.05進行了仿真實驗，仿真結(jié)果如圖4所示。從圖4中可以看出，錨節(jié)點比例的增加會相應(yīng)的改善定位算法效果。DV-Hop算法應(yīng)用在輸電線路走廊的情形下效果不理想，不能實現(xiàn)較為精確的定位，而RSSI算法與本文算法定位效果較為理想。本文算法與RSSI算法進行對比，本文算法在相同情況下有更好的定位效果。

圖4 不同錨節(jié)點比例定位誤差

架空輸電線路穿越森林區(qū)域，其覆蓋的線路走廊環(huán)境復(fù)雜，容易產(chǎn)生噪聲，因此定位算法需要具有較強的抗干擾能力。本文進行實驗仿真，得到如圖5所示為不同噪聲標準差的定位誤差圖。 實驗仿真說明：在噪聲標準差從1到10每增加1 dBm的情況下，RSSI算法定位誤差隨著噪聲標準差的不斷增加而增加，而本文算法在噪聲標準差不斷增加的情況下仍就能保證其定位精度。其原因是本文算法在引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，其魯棒性與容錯性得到了顯著的提升，使得環(huán)境噪聲對本文算法的影響較小。由圖5可以看出在環(huán)境噪聲值較小的情況下RSSI定位算法精度高，而在環(huán)境噪聲較大時本文算法定位精度高。穿越林區(qū)的架空輸電線路走廊環(huán)境復(fù)雜，產(chǎn)生的噪聲較大，因此本文算法更適合應(yīng)用在輸電線路走廊監(jiān)測中。

圖5 不同標準噪聲差定位誤差

5 結(jié)束語

本文在DV-Hop與RSSI兩種基本算法的基礎(chǔ)上，考慮到架空輸電線路環(huán)境復(fù)雜以及結(jié)構(gòu)特殊，引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙曲線法，提出了一種架空輸電線路山火監(jiān)控定位算法。仿真實驗結(jié)果表明：本文算法能夠適應(yīng)架空輸電線路走廊長鏈狀結(jié)構(gòu)，對其復(fù)雜的環(huán)境噪聲也具有較強的抗干擾能力，在進行山火監(jiān)控時能夠有效定位山火發(fā)生位置。本文在錨節(jié)點比例較小時可能導(dǎo)致BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因樣本缺失而訓練失敗，因此在后續(xù)的工作中主要針對錨節(jié)點數(shù)量較少時對算法進行改進。