基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的室內(nèi)人員準(zhǔn)確定位方法研究

韓成浩，王思琦，王忠濤

吉林建筑大學(xué) 電氣與計算機(jī)學(xué)院,長春 130118

0 引言

室內(nèi)人員準(zhǔn)確定位系統(tǒng)研究在公共安全領(lǐng)域具有非常重要的研究意義和應(yīng)用價值.如在建筑物內(nèi)發(fā)生突發(fā)緊急事件(火災(zāi)、地震、恐怖活動)時,對室內(nèi)的被困人員進(jìn)行及時的準(zhǔn)確定位和實施救援.目前較常見的室內(nèi)定位技術(shù)主要有:ZigBee、超聲波、RFID,WiFi和超寬帶(UWB)技術(shù)等.因這些定位技術(shù)普遍存在著要么定位誤差較大(一般5 m～10 m),要么成本較昂貴(UWB為例,單位面積成本達(dá)140元人民幣),很難滿足用戶需求,所以在實際應(yīng)用中應(yīng)采取相應(yīng)方法和技術(shù)措施.

多傳感數(shù)據(jù)(或信息)融合技術(shù)是20世紀(jì)70年代美國海軍采用多個聲吶探測器跟蹤敵方潛艇時首次提出的.數(shù)據(jù)融合技術(shù)在武器制導(dǎo)、空中交通、醫(yī)學(xué)診斷和無線通信等軍事和民用領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛.本文擬利用多傳感數(shù)據(jù)融合技術(shù),將ZigBee定位數(shù)據(jù)和由慣性測量單元測出的定位數(shù)據(jù)進(jìn)行融合[1],降低定位誤差,有效提高室內(nèi)人員定位精度.

圖1 接收信號強(qiáng)度指示(RSSI)定位模型Fig.1 Location model of the received signal strength indication(RSSI)

1 ZigBee定位原理及方法

圖1為二維平面上人員定位方法示意圖.圖1中參考節(jié)點的坐標(biāo)P1(X1,Y1) ～P4(X4,Y4)為確定的已知量,目標(biāo)定位節(jié)點(人員佩戴的無線發(fā)射模塊)的坐標(biāo)P(X′,Y′)為待定的未知量.坐標(biāo)值的計算分兩步完成.

1.1 參考節(jié)點至目標(biāo)定位節(jié)點的距離計算

圖1中4個參考節(jié)點至移動目標(biāo)定位節(jié)點的信號

功率衰減值(Power attenuation value,英文縮寫為PAV)來計算參考節(jié)點和移動目標(biāo)定位節(jié)點之間的實際距離Li(i=1,2,3,4;即L1,L2,L3和L4).信號功率衰減值A(chǔ)RSSI-VRSSI與信號傳播單位距離L之間的關(guān)系為:

(1)

式中,L為參考節(jié)點與移動目標(biāo)定位節(jié)點之間的單位距離,即實際距離Li與參考距離L0之比,參考距離通常按L0=1 m計取;ARSSI為距信號發(fā)射點1 m處接收的信號強(qiáng)度功率,dBm;VRSSI為距信號發(fā)射點Li處ZigBee芯片接收的信號強(qiáng)度功率,dBm;n為信號衰減系數(shù)[2],其大小取決于信號傳播環(huán)境,典型值為2～4.

1.2 目標(biāo)定位節(jié)點坐標(biāo)計算

圖1中移動目標(biāo)定位節(jié)點與4個參考節(jié)點之間的實際距離Li(i=1,2,3,4)按以下方程計算:

(X′-X1)2+(Y′-Y1)2=L12

(2)

(X′-X2)2+(Y′-Y2)2=L22

(3)

(X′-X3)2+(Y′-Y3)2=L32

(4)

(X′-X4)2+(Y′-Y4)2=L42

(5)

對式(2)～式(5)等號左側(cè)開平方,并移項化簡整理得:

X′2+Y′2-2X1X′-2Y1Y′=L12-X12-Y12

(2a)

X′2+Y′2-2X2X′-2Y2Y′=L22-X22-Y22

(3a)

X′2+Y′2-2X3X′-2Y3Y′=L32-X32-Y32

(4a)

X′2+Y′2-2X4X′-2Y4Y′=L42-X42-Y42

(5a)

對式(2a)～式(5a)同時下式減上式即式(3a)減式(2a)、式(4a)減式(3a)、式(5a)減式(4a),消去X′2+Y′2,得:

(X1-X2)X′+(Y1-Y2)Y′=(X12-X22+Y12-Y22-L12+L22)/2

(X2-X3)X′+(Y2-Y3)Y′=(X22-X32+Y22-Y32-L22+L32)/2

(X3-X4)X′+(Y3-Y4)Y′=(X32-X42+Y32-Y42-L32+L42)/2

進(jìn)而得如下矩陣:

AP=B

(6)

式中,

利用最小二乘法可求解上述矩陣方程,得到已知節(jié)點P(X,Y)的近似值a[即移動目標(biāo)定位節(jié)點坐標(biāo)P(X′,Y′)]:

a=P(X′,Y′)=(X′,Y′)T=(ATA)-1ATB

(7)

上述結(jié)果是根據(jù)ZigBee定位技術(shù)的VRSSI值和最小二乘法測算得出的,其與實際驗證用的已知節(jié)點P(X,Y)坐標(biāo)值有一定的偏差[3].

圖2 目標(biāo)定位節(jié)點硬件電路設(shè)計Fig.2 Hardware circuit design of the target locating node

2 兩節(jié)點硬件電路設(shè)計和慣性測量單元測距法

2.1 參考節(jié)點和目標(biāo)定位節(jié)點設(shè)計

參考節(jié)點和目標(biāo)定位節(jié)點均采用CC 2530控制芯

片為核心的最小控制系統(tǒng).在CC 2530程序設(shè)計中，通過ZigBee協(xié)議棧設(shè)置目標(biāo)定位節(jié)點的無線發(fā)射功率,每個參考節(jié)點根據(jù)目標(biāo)定位節(jié)點至自身的接收的信號強(qiáng)度指示(Received signal strength indication,英文縮寫為RSSI)來直接計算出參考節(jié)點至目標(biāo)定位節(jié)點之間的距離.為了更準(zhǔn)確地掌握人員的移動方向和運(yùn)動狀態(tài),在目標(biāo)定位節(jié)點的硬件設(shè)計中增設(shè)了慣性測量單元MPU 9150,該單元內(nèi)設(shè)三軸加速度計、三軸陀螺儀和三軸磁力計.MPU 9150和CC 2530芯片之間的數(shù)據(jù)通信采用I2C總線方式.圖2為目標(biāo)定位節(jié)點的硬件電路設(shè)計[4].

2.2 噪聲信號的濾波處理

因外部干擾和傳感器自身原因,慣性測量單元MPU 9150采集到的X軸、Y軸向的加速度數(shù)據(jù)含很多噪聲干擾信號,需進(jìn)行濾波處理.本文采用卡爾曼濾波算法濾掉慣性測量單元中存在的各種噪聲干擾,提高測量精度.卡爾曼濾波是一種遞歸過程,主要有時間更新和觀測更新.整個遞歸過程主要包括狀態(tài)預(yù)測、協(xié)方差預(yù)測、卡爾曼增益、加速度的觀測值、狀態(tài)更新和協(xié)方差更新等[5].圖3和圖4為MPU 9150采集到的X軸、Y軸向上的原始數(shù)據(jù)與經(jīng)卡爾曼濾波后的數(shù)據(jù)對比.

圖3 傳感器和卡爾曼濾波下X軸向加速度隨時間的變化曲線Fig.3 The change curve of X axial acceleration with time under sensor and Kalman filter

圖4 傳感器和卡爾曼濾波下Y軸向加速度隨時間的變化曲線Fig.4 The change curve of Y axial acceleration with time under sensor and Kalman filter

2.3 基于慣性測量單元的目標(biāo)定位節(jié)點坐標(biāo)值計算

設(shè)目標(biāo)定位節(jié)點從已知的初始坐標(biāo)P(Xn,Yn)點向已知節(jié)點P(X,Y)移動.經(jīng)過時間T秒后到達(dá)已知節(jié)點P(X,Y).利用對目標(biāo)定位節(jié)點上的MPU 9150加速度傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次積分,就能計算出X軸、Y軸向移動的距離[6],即：

(8)

則新產(chǎn)生的目標(biāo)定位節(jié)點坐標(biāo)為:

P(X″，Y″)=a=(X″,Y″)T=(Xn+Sx,Yn+Sy)T

(9)

3 數(shù)據(jù)融合處理

為了得到目標(biāo)定位節(jié)點更準(zhǔn)確的位置,利用測量

值加權(quán)融合算法對用ZigBee定位方法和慣性測量單元測算出的兩組目標(biāo)定位節(jié)點坐標(biāo)數(shù)據(jù)a和b(即式(7)和式(9)的計算數(shù)據(jù))進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,數(shù)據(jù)融合處理式如下:

c=λ×a+β×b

(10)

式中,c為數(shù)據(jù)融合后的坐標(biāo),m;λ和β為權(quán)重值,根據(jù)無線傳感節(jié)點和慣性測量單元模塊的噪聲干擾和實際測試效果確定,本文中的權(quán)重值λ,β分別取0.9和0.1;a為用ZigBee定位方法計算出的目標(biāo)定位節(jié)點的坐標(biāo),m;b為用慣性測量單元計算出的目標(biāo)定位節(jié)點的坐標(biāo),m.

圖5為數(shù)據(jù)融合后的室內(nèi)人員定位跟蹤效果比較.

圖5 定位人員實際行走坐標(biāo)軌跡與數(shù)據(jù)融合后坐標(biāo)軌跡之間的對比Fig.5 Comparison between the coordinate track of locating personnel actual walk and the coordinate track after data fusion

4 結(jié)語

針對利用ZigBee無線傳感定位技術(shù)接收的信號強(qiáng)度指示測算室內(nèi)人員位置方法誤差大的問題,本文采用測量加權(quán)融合算法進(jìn)行定位,該方法是通過RSSI值與慣性測量單元測算出來的兩組定位坐標(biāo)數(shù)據(jù)的融合,獲得一組新的定位坐標(biāo)數(shù)據(jù),收到了較理想的定位效果,從而驗證了數(shù)據(jù)融合技術(shù)在復(fù)雜建筑物內(nèi)人員準(zhǔn)確定位的可行性具有廣泛的應(yīng)用前景.