基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的RSSI定位

張桂萍

（山東工業(yè)職業(yè)學(xué)院，山東 淄博 255000）

1 RSSI算法定位原理介紹

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信時，傳感器中接收數(shù)據(jù)的節(jié)點會采用RSSI技術(shù)。通過RSSI技術(shù)能夠估算節(jié)點之間的歐式距離，且這一測量過程中不需要額外增加硬件設(shè)施。因此，RSSI技術(shù)適用于當(dāng)前含有大量低成本節(jié)點無傳感器網(wǎng)絡(luò)，但由于RSSI受環(huán)境的影響，導(dǎo)致每次測量的RSSI數(shù)值具有較大的隨機(jī)性，這對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位精度有較大影響[1]。

1.1 LOg-Normal Shadowing Path Loss模型

在不同的環(huán)境下，RSSI定位技術(shù)的測量標(biāo)準(zhǔn)不同。通過大量的測量驗證得知，通信節(jié)點之間的歐式距離d和接受信號強(qiáng)度P之間存在一定關(guān)系，這就是Log-Normal Shadowing Path Loss模型的建立基礎(chǔ)。

在 P=P0-10nplgd+ω、ω~N(0,δ2)這一模型中，d0是參考距離，一般情況下為1 m，P0是指信號源d0處接收到的信號強(qiáng)度，np指信號在傳輸過程中的損耗指數(shù)。

1.2 dm的無偏差估計

對于當(dāng)前的RSSI定位算法，為了能更簡單地計算，往往忽略高斯白噪聲的影響。此時，對于任意的正數(shù)值m，dm的估算值為：

對上述公式進(jìn)行變量和替換，將其改寫為：

式（3）中的M是由隨機(jī)變量x而生成的函數(shù)，根據(jù)矩量的生產(chǎn)函數(shù)對其進(jìn)行定義，可以得到如下內(nèi)容：

那么對應(yīng)的dm的無偏差計算方法則是：

其中： ，Y值滿足均值 這一條件，方差符合正態(tài)分布；因此，d^m的期望值和方差可以為：

2 RSSI測距階段

2.1 測距建模

目前，應(yīng)用比較多的理論模型是對數(shù)-正態(tài)分布模型，由于環(huán)境中的各種因素對RSSI的測距會產(chǎn)生較大影響，因此隨著不同鏈路的應(yīng)用，其衰減指數(shù)存在較大不同，造成RSSI的測距誤差不同。采用路徑衰減指數(shù)測試時，需要將高斯噪聲的誤差加入其中，從而得到改進(jìn)后的信號傳播模型，即：

式（8）中，m的均值定義為0，方差是高斯隨機(jī)變量。

2.2 定位數(shù)據(jù)預(yù)處理

對實際的測量情況而言，由于定位環(huán)境中的各種障礙物和噪聲等多種影響因素的存在，RSSI接收到的信號強(qiáng)度需要進(jìn)行預(yù)處理。首先，接收到的RSSI值越大，表明參考節(jié)點和未知節(jié)點之間的距離越近，信號發(fā)生衰減的幾率越小，信號在傳播的過程中受到的各種干擾較少；當(dāng)收到的3個參考節(jié)點位置形成一個近似的等邊三角形時，定位信號的準(zhǔn)確性越高。其次，選擇RSSI值時，需要對收到的RSSI值進(jìn)行順序排列，選擇其中較大的數(shù)據(jù)，并選擇與其他數(shù)據(jù)之間構(gòu)成近似三角形的節(jié)點作為定位點。最后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，為了降低環(huán)境對RSSI值的影響，需要對同一節(jié)點接收到的多組RSSI值進(jìn)行濾波處理，濾波的方法主要是均值和中值等[2]。

2.3 測量距離的修正

由于RSSI值測試受環(huán)境影響較大，得到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不足，因此可以通過建立無線通信傳播模型計算未定位節(jié)點與已定位節(jié)點之間的距離，還可以通過對比節(jié)點之間的測試距離和真實距離，得到RSSI定位測量誤差，進(jìn)而矯正未定位節(jié)點的數(shù)值誤差。矯正時，參考節(jié)點設(shè)定為函數(shù)Ri(xi, yi)，具體的矯正方程式如下：

式（9）中，n是Ri鄰居參考節(jié)點的數(shù)量，rik是參考節(jié)點的實際測量數(shù)值，dik是參考節(jié)點和臨近節(jié)點之間的測量距離，μi表示測試距離和實際測量距離之間的誤差系數(shù)。通過應(yīng)用矯正函數(shù)，能夠準(zhǔn)確計算未定位節(jié)點與已知節(jié)點之間的距離，最大程度上保證RSSI定位數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

3 RSSI定位階段

開展RSSI定位工作時，需要借助矯正距離和參考節(jié)點的坐標(biāo)數(shù)值，通過三邊定位法和三角定位法等準(zhǔn)確估算未知節(jié)點的位置。在這些方法的基礎(chǔ)上，人們根據(jù)實際的工作需求對其進(jìn)行了精確改進(jìn)，能夠計算出更加準(zhǔn)確的未知節(jié)點數(shù)據(jù)參數(shù)。選擇定位方法時需要結(jié)合實際需求，同時需要計算節(jié)點能量等。

4 RSSI修正階段

定位階段主要估算未知節(jié)點的初始坐標(biāo)，但估算數(shù)據(jù)與實際測量數(shù)據(jù)之間會存在一定誤差，需要對這一數(shù)據(jù)進(jìn)行修正才能得到更加準(zhǔn)確的節(jié)點定位。為了不增加硬件成本并減少誤差，提高節(jié)點的定位精度，得到更加準(zhǔn)確的位置信息，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行修正操作。測定過程中每個參與定位的參考節(jié)點會對未知節(jié)點坐標(biāo)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，但參考節(jié)點的準(zhǔn)確性存在差異，對未知節(jié)點的定位影響不同，而權(quán)值就是描述這一影響的因子，比較常見的權(quán)值方法是：

權(quán)值在RSSI定位修正中是非常重要的研究內(nèi)容。進(jìn)行RSSI定位測定時，測試區(qū)域內(nèi)參考節(jié)點的數(shù)量越多，通過修正其測試數(shù)據(jù)得到的RSSI定位信息越精確。對于已知定位的未知節(jié)點，參考節(jié)點可以進(jìn)行有限考量和選擇，從而方便進(jìn)入到下一階段的定位測量。

5 算法仿真

通過MATLAB7.0本文的基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的RSSI定位算法進(jìn)行仿真實驗，將得到的結(jié)果與LIS定位算法得到的結(jié)果進(jìn)行對比。本次仿真模擬中，所有的盲節(jié)點定位誤差全部采用平均值作為精度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，即：

通過本次研究可以發(fā)現(xiàn)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RSSI定位系統(tǒng)的誤差≤1.5 m的定位精度高達(dá)90%以上，與其他算法相比具有明顯優(yōu)勢。通過研究環(huán)境噪聲方差和盲節(jié)點數(shù)量得知，隨著盲點數(shù)量的增加，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RSSI定位得到的結(jié)果準(zhǔn)確性逐漸降低。對LIS定位算法而言，其定位的準(zhǔn)確性與盲點的數(shù)量沒有直接關(guān)系。在盲節(jié)點數(shù)量大于1的情形下，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RSSI定位算法的精度最高，但隨著環(huán)境噪聲強(qiáng)度的增加，不同算法的定位精度都會有一定程度的惡化，且無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RSSI定位算法的誤差小于其他算法。由此得知，即使有噪聲干擾，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RSSI定位算法的準(zhǔn)確性仍然高于其他算法，其定位的精準(zhǔn)度使其得到廣泛應(yīng)用。

6 結(jié) 論

本文分析了RSSI定位的三個階段，具體解析了其中存在的問題并提出了改善措施。選擇改善方法時，需要根據(jù)實際情況綜合考量，從根本上提高定位精度。