基于RSSI的測(cè)距研究

陳　磊, 劉　偉

(湖北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院， 湖北 武漢 430068)

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基于RSSI的測(cè)距研究

陳磊, 劉偉

(湖北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院， 湖北 武漢 430068)

基于RSSI信號(hào)傳播理論模型. 分析信號(hào)傳播理論模型中的射頻參數(shù)因子分別對(duì)信號(hào)傳播和測(cè)距精度的影響。采用最小二乘法對(duì)實(shí)驗(yàn)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合得到RSSI-d關(guān)系曲線和公式。

RSSI； 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 信號(hào)傳播理論模型

傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)是大多數(shù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)，而基于測(cè)距的定位技術(shù)都是通過采集錨節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離來完成定位的，因此，對(duì)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的距離研究是十分重要的。常見的基于測(cè)距的定位算法中有基于信號(hào)接受強(qiáng)度(received signal strength indicator，RSSI)、時(shí)間到達(dá)(time of arrival，TOA)、時(shí)間差到達(dá)(time different of arrival，TDOA)和角度到達(dá)(angle of arrival，AOA)等技術(shù)[1-3]。

由于RSSI測(cè)距技術(shù)成本低廉，不需要很多的硬件設(shè)備來進(jìn)行測(cè)量，并且大多數(shù)的通信設(shè)備攜帶的通信模塊可以直接提取RSSI值，所以，其應(yīng)用相當(dāng)廣泛。本文主要針對(duì)信號(hào)傳播理論模型中的參數(shù)因子對(duì)RSSI值與距離之間的關(guān)系進(jìn)行研究，最后通過最小二乘法對(duì)其關(guān)系進(jìn)行曲線擬合得到RSSI-d之間關(guān)系[4]。

1　RSSI信號(hào)模型建立

RSSI測(cè)距算法即信號(hào)接受強(qiáng)度指引方法，根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間接受信號(hào)的強(qiáng)度，通過信號(hào)傳播理論模型或經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯鞑ミ^程中衰弱的信號(hào)強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為兩節(jié)點(diǎn)間的位置信息。

RSSI測(cè)距技術(shù)中，一般采用信號(hào)傳播理論模型來建立RSSI值與距離之間的關(guān)系[5]。用Pr表示信號(hào)接受功率，Pt表示信號(hào)發(fā)射功率，d表示兩節(jié)點(diǎn)之間的距離, 信號(hào)發(fā)射功率與信號(hào)接受功率之間有如下關(guān)系：

Pr=Pt/dn

(1)

在式(1)兩邊取對(duì)數(shù)關(guān)系得到

10nlgd=10lg(Pr/Pt)

(2)

由于信號(hào)發(fā)射功率已知，將式(1)帶入式(2)中得到

10lgPr=-(A+10nlgd)

(3)

在式(3)左邊，10lgPr是接受信號(hào)功率轉(zhuǎn)化為dBm表達(dá)式，所以直接轉(zhuǎn)化為式(4)

RSSI(dBm)=-(A+10nlgd)+Xσ

(4)

在式(4)中可以看到，信號(hào)強(qiáng)度與距離之間的關(guān)系受到參數(shù)A和n的影響。而射頻參數(shù)A是表示距離信號(hào)發(fā)射1 m處所接受到的信號(hào)功率的絕對(duì)值。以dBm表示。如在1 m處接受的平均能量為-42 dBm，就設(shè)置A為40。而射頻參數(shù)n表示信號(hào)動(dòng)態(tài)衰弱因子，表示隨著信號(hào)傳播距離的增加, 其功率衰弱的速度[6]，這個(gè)參數(shù)與周圍環(huán)境有著密切關(guān)系，一般在2～6之間。而信號(hào)接受強(qiáng)度的衰減一般與dn成比例。在理想的情況下，信號(hào)的長(zhǎng)期衰落是服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的。

2　射頻參數(shù)因子分析

從式(1)～(4)可以看出，RSSI值與距離d之間的關(guān)系主要受參數(shù)A和n的影響。為了分析RSSI-d曲線與其之間的關(guān)系，分別對(duì)兩個(gè)因子進(jìn)行討論分析。

當(dāng)A不變，n發(fā)生改變時(shí)，信號(hào)接受強(qiáng)度與兩節(jié)點(diǎn)之間距離值的曲線關(guān)系如圖1。

圖 1　參數(shù)變化曲線圖

由圖1可以看到，當(dāng)n取值越小時(shí)，信號(hào)在傳播過程中衰減越小，信號(hào)傳播的距離越遠(yuǎn)。傳播因子n主要受到信號(hào)傳播時(shí)的衰減、多經(jīng)、反射等影響，而在室內(nèi)環(huán)境中，則受到墻壁、地面等折射、反射的干擾。在不同的環(huán)境之中，傳播因子n也是不一樣的，這些因素都是隨機(jī)、動(dòng)態(tài)的。當(dāng)這些干擾越小時(shí)，傳播因子也越小,傳播距離也會(huì)越遠(yuǎn)，RSSI測(cè)距精度也會(huì)越高。

當(dāng)n不變，A發(fā)生改變時(shí)，信號(hào)接受強(qiáng)度與兩節(jié)點(diǎn)之間距離值的曲線關(guān)系見圖2。

圖 2　參數(shù)變化曲線圖

由圖2可以看到，當(dāng)近距離傳播時(shí)，信號(hào)衰減尤為明顯，而隨著距離增加，信號(hào)傳播衰減比較平緩，呈緩慢線性衰落。當(dāng)發(fā)射信號(hào)功率增加時(shí)，增加的傳播距離可以近似為發(fā)射信號(hào)功率增加量和曲線在平緩階段的斜率的比值。

3　最小二乘法RSSI-d曲線擬合處理

為了進(jìn)行室外測(cè)距測(cè)試，選取了大運(yùn)動(dòng)場(chǎng)作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。選取運(yùn)動(dòng)場(chǎng)作為本系統(tǒng)的實(shí)際測(cè)試環(huán)境，有一定的代表性。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中采集數(shù)據(jù)，制作RSSI-d映射表，原試驗(yàn)數(shù)據(jù)映射表見表1。

通過得到的數(shù)據(jù)散點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合，采用最小二乘法[7]。擬合曲線公式采用式(3)。原試驗(yàn)數(shù)據(jù)與擬合曲線見圖3，在圖中可以明顯看到，基于RSSI測(cè)量方法獲取的試驗(yàn)數(shù)據(jù)與真實(shí)值之間還是存在一定差異，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分布于曲線周圍。

曲線擬合公式為：

RSSI(dBm)=-13.094lgd+61.943　(5)

圖 3　最小二乘法擬合曲線圖

4　結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)的研究越來越多，而對(duì)于其關(guān)鍵技術(shù)——測(cè)距技術(shù)的研究也顯得尤為總要。本文以RSSI測(cè)距技術(shù)為基礎(chǔ)，主要針對(duì)其中的信號(hào)傳播理論模型進(jìn)行研究，討論了其中兩個(gè)射頻參數(shù)對(duì)RSSI-d曲線的影響。最后通過實(shí)際場(chǎng)地測(cè)試，運(yùn)用最小二乘法對(duì)實(shí)驗(yàn)采集的散點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合，得到RSSI-d之間的關(guān)系曲線和公式。

[1]冒熙蒙. 基于測(cè)距技術(shù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法及應(yīng)用[D]. 上海：上海交通大學(xué), 2013.

[2]Chan F K, Wen C Y. Adaptive AOA/TOA localization using fuzzy particle filter for mobile WSNs[C].Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2011 IEEE 73rd. IEEE, 2011: 1-5.

[3]熊志廣. 基于 RSSI 的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究及應(yīng)用[D]. 重慶: 重慶大學(xué), 2010.

[4]Wang H, Wan J, Liu R. A novel ranging method based on RSSI [J]. Energy Procedia, 2011, 12: 230-235.

[5]信召建. 基于RSSI值的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2012.

[6]王學(xué). 基于RSSI帶誤差補(bǔ)償?shù)臒o線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 洛陽(yáng)：河南科技大學(xué), 2013.

[7]陶為戈, 朱昳華, 賈子彥. 基于RSSI混合濾波和最小二乘參數(shù)估計(jì)的測(cè)距算法[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào), 2012, 25(12):1748-1753. DOI:10.3969

[責(zé)任編校： 張巖芳]

RSSI-based Research on Ranging

CHEN Lei，LIU Wei

(SchoolofComputerScience,HubeiUniversityofTechnology,Wuhan430068,China)

Research has revealed that the correlation between distance and RSSI (Received Signal Strength Indication) values is the key of ranging and localization technologies in wireless sensor networks (WSNs). In this paper, the ranging technology was discussed based on RSSI signal transmission theoretical model. Then, the effects of the signal propagation and ranging accuracy were analyzed with RF parameters. Finally, the least squares curve fitting the experimental data was used to obtain the RSSI-d curve and formula.

RSSI; WSNs; Signal Transmission Theoretical Model

2015-05-19

湖北省武漢市科技攻關(guān)項(xiàng)目(201210421134)

陳磊(1990-)， 男， 湖北武漢人，湖北工業(yè)大學(xué)碩士研究生，研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)

1003-4684(2016)04-0080-03

TP393

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