基于藍(lán)牙技術(shù)的室內(nèi)二階段定位算法研究

重慶理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院 張 蓮 劉增里 李云昊

中國兵器工業(yè)第203研究所 陳 玲

基于藍(lán)牙技術(shù)的室內(nèi)二階段定位算法研究

重慶理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院 張 蓮 劉增里 李云昊

中國兵器工業(yè)第203研究所 陳 玲

針對室內(nèi)定位需求的日益增加，提出了一種基于藍(lán)牙技術(shù)的室內(nèi)二階段定位算法。該算法需要在待定位的室內(nèi)空間均勻部署一定數(shù)量的藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)周期性地向外界廣播自己特有的UUID以及RSSI值等信息，通過藍(lán)牙終端接收這些信息。在算法上分成兩個階段，第一階段通過極大似然法對未知點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行粗略估計(jì)，縮小定位范圍，第二階段采用加權(quán)三角質(zhì)心定位算法對未知點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行精確定位，進(jìn)一步提高了定位精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下算法的定位精度可達(dá)1．2m，對比一般的加權(quán)三角質(zhì)心算法在定位的精度和穩(wěn)定性上都有了較好的提升，平均誤差減少了20%左右。

藍(lán)牙技術(shù)；二階段定位；RSSI；極大似然法；加權(quán)三角質(zhì)心算法

0 引言

近年來隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，基于位置服務(wù)在各行業(yè)中展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景，GPS在室外定位中得到了廣泛應(yīng)用，但是在室內(nèi)由于環(huán)境復(fù)雜GPS信號衰減嚴(yán)重，無法實(shí)現(xiàn)較為精確的室內(nèi)定位，而在實(shí)際生活中人們80%的活動時間和空間是在室內(nèi)，人們對于室內(nèi)定位技術(shù)的需求也是不斷增加[1]。目前應(yīng)用于室內(nèi)定位的技術(shù)主要有低功耗藍(lán)牙、WIFI、超聲波、Zigbee等[2]，2013年9月蘋果公司發(fā)布了基于藍(lán)牙4.0的ibeacon技術(shù)，該技術(shù)憑借著其低功耗、低成本、容易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，成為了目前室內(nèi)定位研究的熱點(diǎn)[3]。文獻(xiàn)[4]提出了基于ibeacon的加權(quán)三環(huán)定位算法，定位精度一般；文獻(xiàn)[5]提出了ibeacon的改進(jìn)型環(huán)形定位算法，在定位精度上有了提高，但是前期未對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，定位誤差偏大；文獻(xiàn)[1]提出了基于ibeacon的三角質(zhì)心定位方法，并且在前期對數(shù)據(jù)加入了階段去嗓與平滑濾波，定位精度和誤差都得到了一定的改善。由此，本文提出了一種基于藍(lán)牙技術(shù)的二階段定位算法：采用極大似然估計(jì)與加權(quán)三角質(zhì)心相結(jié)合的方法，并且在前期加入去噪和平滑濾波，進(jìn)一步提高了定位精度和穩(wěn)定性，減少了定位誤差。

1 RSSI測距原理

本文采用了基于接收信號強(qiáng)度RSSI值的測距方法[6]，通過藍(lán)牙終端接收到藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)發(fā)送的RSSI值，再根據(jù)無線信號在室內(nèi)空間中的傳播模型，最終計(jì)算出藍(lán)牙終端到藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)的距離。無線信號的傳輸模型選擇常用的Shadowing模型即對數(shù)距離衰減模型，可以分為路徑衰減和噪聲干擾兩部分，用公式可以表示為：

其中參數(shù)A和n由環(huán)境決定，當(dāng)環(huán)境一定時，可以通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合得到A和n的值，由此得到無線信號在當(dāng)前環(huán)境的傳輸模型，這樣就可以通過藍(lán)牙終端接收到的RSSI反過來求取終端到藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)的距離。

2 第一階段極大似然粗略估計(jì)

得到3組距離與坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系式，現(xiàn)在將3組對應(yīng)關(guān)系式轉(zhuǎn)化為極大似然方程組[6]：

根據(jù)最小均方差理論和廣義逆矩陣?yán)碚?，可以得到上?個方程組的解分別為：

3 第二階段加權(quán)三角質(zhì)心精確定位

前面由極大似然估計(jì)已經(jīng)得到了三個點(diǎn)Z1，Z2，Z3，現(xiàn)在對這三個點(diǎn)再采用加權(quán)質(zhì)心算法[8]，就能夠?qū)ξ粗c(diǎn)O進(jìn)行精確定位，因?yàn)閆1，Z2，Z3三個點(diǎn)的坐標(biāo)和前面的距離集合P1，P2，P3有對應(yīng)關(guān)系，本文分別將距離集合P1，P2，P3中所有元素和的倒數(shù)作為加權(quán)因子ω1，ω2，ω3，反映出Z1，Z2，Z3三個點(diǎn)對質(zhì)心坐標(biāo)的不同影響力，進(jìn)一步提高定位精度，減小誤差。加權(quán)因子用公式表示為：

則未知點(diǎn)O(x , y)通過加權(quán)三角質(zhì)心算法后的坐標(biāo)可以表示為：

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與布置

圖1 實(shí)驗(yàn)平面布置圖

本次室內(nèi)定位實(shí)驗(yàn)在8.46m×5.68m的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)室里有桌子、椅子以及其他實(shí)驗(yàn)用品。本次實(shí)驗(yàn)共布置了8個藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)按照均勻?qū)ΨQ方式安裝，同一水平方向上的相鄰節(jié)點(diǎn)間相隔2m，節(jié)點(diǎn)安裝在離地面1.2m的平面上，藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)安裝布置圖如圖1，按照圖中所給坐標(biāo)系建立實(shí)際的平面坐標(biāo)，8個藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)的平面坐標(biāo)如表1所示。

表1 藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)表

4.2 確定傳輸模型

圖2 藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)測試圖

在安裝藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)前先對其進(jìn)行配置，包括名稱、發(fā)射功率、發(fā)射周期等信息，配置完成后打開藍(lán)牙終端對藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)進(jìn)行測試，本次測試采用的是帶有藍(lán)牙4.0的Android手機(jī)，如圖2所示為接收到的8個藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)廣播的信息。為了更加準(zhǔn)確地求取信號傳輸模型，如圖1所示，先在Y軸所在的墻面距離地面1.2m處的A和B兩點(diǎn)分別安裝一個藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)，然后分別在y=4，y=1和實(shí)驗(yàn)室的對角線三個方向上每間隔0.5m取點(diǎn)采樣，每個方向上選取16個點(diǎn)作為樣本點(diǎn)，每個點(diǎn)采樣20個數(shù)據(jù)作為樣本值。

采樣完成后，將8個藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)按圖1安裝好。將采樣數(shù)據(jù)按y=4、y=1和對角線分為3組，分別進(jìn)行濾波平滑處理后計(jì)算每個樣本點(diǎn)的平均值，將平均值作為該點(diǎn)樣本值的最終值，由此得到3個組所有樣本點(diǎn)的平均值如圖3所示：

圖3 采樣點(diǎn)平均值統(tǒng)計(jì)圖

用matalab的擬合工具箱cftool先將這三組數(shù)據(jù)進(jìn)行smooth處理，再按著信號傳輸?shù)腟hadowing簡化模型公式進(jìn)行自定義曲線擬合，通過擬合得到了三個傳輸模型：

于是得到3組A和n的值如下：

4.3 定位實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

在實(shí)驗(yàn)室隨機(jī)取30個坐標(biāo)已知的點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別在這30個點(diǎn)用手機(jī)終端接收8個藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)廣播的RSSI值，將RSSI值通過本文的算法求解，得出對該點(diǎn)坐標(biāo)的估計(jì)值，再選擇RSSI值由大到小且其坐標(biāo)不在同一直線上的三個藍(lán)牙節(jié)點(diǎn)，用一般的加權(quán)三角質(zhì)心定位算法分別對30個點(diǎn)進(jìn)行估計(jì)，定位結(jié)果對比如圖4，誤差對比如圖5，可以看出本文算法對比一般的加權(quán)三角質(zhì)心算法，定位精度有了提高，平均誤差減少了20%左右。

圖4 定位結(jié)果對比圖

圖5 定位誤差對比圖

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于藍(lán)牙技術(shù)的室內(nèi)二階段定位算法，考慮到無線信號在室內(nèi)傳播過程中容易受到衰減、反射、多路徑傳播等因數(shù)的影響，本文先對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪平滑處理，保證了計(jì)算信號實(shí)際傳輸模型的可靠性，在定位階段先采用極大似然估計(jì)對未知點(diǎn)進(jìn)行粗略估計(jì)，縮小定位范圍，再通過加權(quán)三角質(zhì)心定位算法進(jìn)行精確，本算法在計(jì)算過程增加不多的情況下提高了定位精度，體現(xiàn)出了它的優(yōu)越性。通過實(shí)驗(yàn)表明，本算法的定位精度提高到了1.2m，且平均誤差減少到了0.55m，能夠滿足大多數(shù)的室內(nèi)定位需求。

[1]馬旭攀,惠飛,景首才,等．一種基于藍(lán)牙信標(biāo)的室內(nèi)定位系統(tǒng)[J]．測控技術(shù),2016,04:55-58+66．

[2]馮星明,倪冰．主流室內(nèi)定位技術(shù)應(yīng)用研究[J]．現(xiàn)代建筑電氣,2017,02:21-25．

[3]張倬勝,馬方方,薛靜遠(yuǎn),等．基于iBeacon的精細(xì)室內(nèi)定位方法研究[J]．地理信息世界,2015,02:26-30．

[4]石志京,徐鐵峰,劉太君,等．基于iBeacon基站的室內(nèi)定位技術(shù)研究[J]．移動通信,2015,07:88-91．

[5]劉明偉,劉太君,葉焱,等．基于低功耗藍(lán)牙技術(shù)的室內(nèi)定位應(yīng)用研究[J]．無線通信技術(shù),2015,03:19-23．

[6]韓江洪,祝滿拳,馬學(xué)森,等．基于RSSI的極大似然與加權(quán)質(zhì)心混合定位算法[J]．電子測量與儀器學(xué)報(bào),2013,10:937-943．

[7]陸楊潔,劉志勤,楊雷,等．基于接收功率電平的三角質(zhì)心近距離定位算法[J]．傳感器與微系統(tǒng),2016,03:137-139+143．

[8]楊博雄,倪玉華,劉琨,等．基于加權(quán)三角質(zhì)心RSSI算法的ZigBee室內(nèi)無線定位技術(shù)研究[J]．傳感器世界,2012,11:31-35．

張蓮（1967—），女，重慶人，教授、碩士生導(dǎo)師，主要從事遠(yuǎn)程測試與控制技術(shù)、信號處理等方面的科研和教學(xué)工作。