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    ZigBee室內(nèi)定位系統(tǒng)定位精度優(yōu)化算法研究

    2013-08-13 05:06:44范靜輝
    電視技術(shù) 2013年5期
    關(guān)鍵詞:坐標(biāo)值信號強度測距

    范靜輝,葉 宏

    (上海師范大學(xué)信息與機電工程學(xué)院,上海 200234)

    ZigBee是一種新興的低成本、短距離、自配置、低速率以及低功耗的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù),具有比較完善的防碰撞機制、節(jié)點管理體系及電源功耗管理功能[1]。選用的無線收發(fā)芯片型號是A7105,A7105是一低成本2.4 GHz ISM頻段的無線應(yīng)用射頻芯片。A7105內(nèi)建接收信號強度指示RSSI和ADC偵測使用電壓。

    在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,傳感器節(jié)點間的測距方法是一些基于測距的定位算法的基礎(chǔ)。測量節(jié)點間距離或方位時常用的方法有基于到達時間(TOA)、基于到達時間差(TDOA)、基于到達角度(AOA)和基于接收信號強度指示(RSSI)的方法[2],本文采用基于RSSI的測距,因為此方法無須額外的硬件設(shè)備,是一種低功率、廉價的測距技術(shù),但是因為無線信號受反射、多徑傳播、非視距傳播等問題影響,使得相同距離產(chǎn)生不同的傳播損耗,因此,為了獲取更加準(zhǔn)確的RSSI,先通過中值過濾器(先把RSSI數(shù)據(jù)排序,設(shè)定閾值,根據(jù)閾值來取值),再經(jīng)過均值過濾器的方法,以去除那些偏差較大的RSSI,提高了RSSI的精度。在定位過程中,本文采用基于極大似然估計法加權(quán)取均值的定位優(yōu)化算法,此種定位方法提高了定位的精度。上位機利用LabVIEW軟件開發(fā),LabVIEW是一種圖形化編程語言,采用工程技術(shù)人員所熟悉的術(shù)語和圖形化符號代替常規(guī)的文本語言編程,具有界面友好、操作簡便、操作周期短等特點[3]。本文上位機的作用是采集RSSI,實現(xiàn)算法及顯示。

    1 算法描述

    1.1 RSSI測距原理及本文獲取RSSI算法

    1.1.1 RSSI測距原理

    基于RSSI(接收信號強度)測距算法:在發(fā)射節(jié)點的發(fā)射功率確定的情況下,可以根據(jù)接收節(jié)點接收到的功率,利用理論和經(jīng)驗?zāi)P?,得出能量損耗與距離的關(guān)系。

    一般采用的RSSI測距原理如式(1)所示

    式中:RSSI是接收信號強度;A為常數(shù);d是收發(fā)節(jié)點之間的距離;n是信號傳播因子。常數(shù)A和n的值決定了接收信號強度RSSI和傳輸距離d的關(guān)系。A和n的數(shù)值易受多種因素影響[4]。此種測距方法需確定A和n兩個常數(shù)值,實現(xiàn)過程較復(fù)雜。

    本文采用的RSSI測距原理:由于當(dāng)發(fā)射節(jié)點設(shè)置不同的發(fā)射功率情況下,接收節(jié)點收到的RSSI與信號傳輸距離d的線性范圍不一樣,因此,在特定的環(huán)境中,可以通過改變發(fā)射節(jié)點的發(fā)射功率,來調(diào)節(jié)RSSI與信號傳輸距離呈線性關(guān)系的范圍,根據(jù)接收節(jié)點接收到的不同距離處的RSSI,擬合出一個適用于此特定環(huán)境的函數(shù)表達式,可以將接收到的RSSI轉(zhuǎn)化為距離[5]。

    1.1.2 本文獲取RSSI值算法

    假設(shè) Mi(i=1,2,…,n)為未知節(jié)點,Nj(j=1,2,…,n)為固定節(jié)點,為固定節(jié)點Nj接收到未知節(jié)點Mi的RSSI,針對一個固定節(jié)點,一組采集十次,獲取10個RSSIij,由小到大排序得到:RSSIij1,RSSIij2,…,RSSIij10,然后求得這組數(shù)據(jù)的中值mid(RSSIij),為了去除掉那些因環(huán)境因素影響嚴重的RSSI,在這里,取一個門限值β,令

    取出落在mid(RSSIij±β)的RSSI,然后求出其均值,即為RSSIij值。

    1.2 極大似然估計法定位算法[6]和本文定位優(yōu)化算法

    1.2.1 極大似然估計法定位算法

    在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法中,如果知道移動節(jié)點與參考節(jié)點之間距離個數(shù)不小于3個時,可使用極大似然估計法來定位。

    極大似然法的原理如圖1所示。假設(shè)1,2,3,…,n個參考節(jié)點的坐標(biāo)分別為 (xi,yi)(i=1,2,…,n),它們到移動節(jié)點的距離分別為di(i=1,2,…,n),設(shè)移動節(jié)點P的坐標(biāo)為(x,y)。

    圖1 極大似然法原理圖

    可得到

    依次從第一個方程減去第n個方程得到

    則式(4)可以用線性方程AX=b表示,其中

    使用最小均方差得節(jié)點P的坐標(biāo)為

    1.2.2 本文定位優(yōu)化算法

    假設(shè)有m(m≥4)個固定節(jié)點,令p=C4m,則可獲得p 個定位的坐標(biāo)分別為 N1=(x1,y1),N2=(x2,y2),…,Np=(xp,yp)。在這p個定位坐標(biāo)中,可能有的定位坐標(biāo)偏差比較大,為了刪除掉那些偏離大多數(shù)定位坐標(biāo)的坐標(biāo)值,保留差別不大的坐標(biāo)值。需要設(shè)置一個權(quán)值閾值,如式(9)所示

    式中:k=1,2,…,p;wk愈小,說明第k個定位坐標(biāo)值愈接近其余(p-1)個定位坐標(biāo)值;反之,當(dāng)wk愈大,說明第k個定位坐標(biāo)值愈遠離其余(p-1)個定位坐標(biāo)值。因此,可以設(shè)置一個閾值W,若wk≤W,則保留相對應(yīng)的定位坐標(biāo)值Nk;反之,若wk>W(wǎng),則刪除掉相對應(yīng)的定位坐標(biāo)值Nk。

    假設(shè)經(jīng)過閾值判斷,保留了q個坐標(biāo)值。然后根據(jù)這q個坐標(biāo)的權(quán)值,求出其均值,如式(10)所示

    2 利用LabVIEW軟件開發(fā)的上位機

    這部分主要完成數(shù)據(jù)采集、定位算法和定位結(jié)果顯示界面。

    2.1 程序流程

    程序流程圖如圖2所示,先判斷幀頭正確之后,接收來自5個基站發(fā)送的數(shù)據(jù),提取出RSSI。先利用生產(chǎn)者循環(huán)存RSSI,然后通過消費者循環(huán)讀數(shù)據(jù)并存入數(shù)組,數(shù)組元素達到50個時,利用抽取數(shù)組子程序,得到各個基站發(fā)送的10個RSSI,然后,通過中值和均值過濾,獲得RSSI,帶入擬合公式,再利用本文定位優(yōu)化算法求出定位坐標(biāo)并顯示。

    圖2 程序流程圖

    2.2 前面板部分

    前面板如圖3所示,需配置基站的坐標(biāo)值。

    圖3 坐標(biāo)顯示界面(截圖)

    3 相關(guān)實驗、實驗結(jié)果及誤差分析

    3.1 相關(guān)實驗

    在實驗階段,首先為了保證試驗?zāi)K的一致性,減少實驗誤差。采用的方法是在可視距離內(nèi),接收模塊固定不變,別的被測模塊在4個方向不同距離處,進行多次測量取均值,根據(jù)最終測得的RSSI來選擇出具有一致性的試驗?zāi)K。

    其次,選擇合適的DataRate,全向天線和讀取一幀數(shù)據(jù)的時間等,經(jīng)過實驗測試,設(shè)置的DataRate是250 kbit/s,全向天線的增益是0 dBm,讀取一幀數(shù)據(jù)的時間為20 μs。

    當(dāng)這些試驗參數(shù)都確定的情況下,在室內(nèi)可視范圍內(nèi),使用那些具有一致性的無線模塊,通過在1~6 m,間隔為0.5 m,每個位置取值10次,在不同發(fā)射功率的情況下,利用先排序、濾波再取均值的方法獲得RSSI,通過MATLAB把RSSI與距離值進行擬合之后的圖像如圖4所示。

    圖4 RSSI與距離的擬合圖

    擬合的一次函數(shù)表達式如式(11)所示定位實驗部分:在室內(nèi),2 m高的平面內(nèi),布置了5個固定節(jié)點,5個固定節(jié)點的ID號及坐標(biāo)分別為:01#(2.5,0);02#(0,1);03#(0,4);04#(2.5,5);05#(4.5,2.5),并且固定節(jié)點之間可視。

    3.2 實驗結(jié)果

    實驗結(jié)果見圖5。

    圖5 實驗測得結(jié)果①

    3.3 誤差分析

    設(shè)R為通信半徑,經(jīng)過實驗測得R為70 m。誤差的計算公式如式(12)所示

    定位誤差比較結(jié)果見表1。

    表1 定位誤差比較

    4 結(jié)論

    本文在獲得RSSI時采用先排序、再濾波進而取均值的方法,抑制了那些因多徑效應(yīng)、反射而讀到的錯誤數(shù)據(jù),提高了獲取RSSI的精度;在5個固定節(jié)點獲得未知節(jié)點的RSSI之后,定位的方法采用了基于極大似然估計法加權(quán)取均值的定位優(yōu)化算法,與極大似然估計算法相比較,提高了定位的精度。但仍然存在一些需要改進的地方,比如可以增加固定節(jié)點數(shù)目、調(diào)整更為理想的參數(shù),使得獲取RSSI的速度更快、更準(zhǔn)確。另外,上位機部分也需要改進,這些都會在以后的研究中進一步完善。

    [1]瞿雷.Zigbee技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2007.

    [2]孫利民.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005.

    [3]雷振山.LabVIEW高級編程與虛擬儀器工程應(yīng)用[M].北京:中國鐵道出版社,2009.

    [4]CEYLAN O,TARAKTAS K F,YAGCI H B.Enhancing RSSI technologies in Wireless sensor networks by using Different frequencies[C]//Proc.the Fifth International Conference on Broadband and Wireless Computing,Communication and Applications,BWCCA 2010.Fukuoka,Japan:Fukuoka Institute of Technology,2010:369-372.

    [5]YAN Jiajun.Neighbour discovery for transmit power adjustment in IEEE 802.15.4 using RSSI[D].Chengdu:Sichuan University,2011.

    [6]XU Riming.Study on RSSI-based indoor wireless location program[D].Nanjing:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,2010.

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