王維虎， 劉延申

(1.漢口學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 武漢 430212;2.華中師范大學(xué) 教育信息化研究中心， 武漢 430079)

?

湖泊岸邊移動(dòng)物體的定位技術(shù)研究

王維虎1*， 劉延申2

(1.漢口學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 武漢 430212;2.華中師范大學(xué) 教育信息化研究中心， 武漢 430079)

目前，湖泊污染已經(jīng)成為中國(guó)各個(gè)城市迫切解決的問題，其中湖泊的監(jiān)管至關(guān)重要，關(guān)鍵是要及時(shí)確定事件發(fā)生的位置，即定位問題，來進(jìn)行預(yù)防與治理.本文提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的湖泊污染預(yù)防的技術(shù)，首先介紹藍(lán)牙Bluetooth技術(shù)中的接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)測(cè)距法基本原理；然后運(yùn)用德州儀器(TI)公司的CC2540芯片做仿真實(shí)驗(yàn)，建立湖泊岸邊移動(dòng)物體的距離與RSSI值相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，據(jù)此來設(shè)計(jì)其定位算法，對(duì)湖泊岸邊的移動(dòng)物體進(jìn)行定位監(jiān)控，能夠在一定程度上對(duì)湖泊起到保護(hù)作用.

湖泊污染; 藍(lán)牙; RSSI; 定位

湖泊是一種重要的地表水資源.城市湖泊往往是當(dāng)?shù)厥忻裥蓍e游玩的首選地，甚至成為全國(guó)聞名的風(fēng)景名勝區(qū).然而，隨著全球氣候變暖和人類活動(dòng)的加劇，湖泊及其水資源的不合理開發(fā)利用，使我國(guó)湖泊面臨著嚴(yán)峻的環(huán)境問題.據(jù)報(bào)告，我國(guó)主要湖泊80%已經(jīng)受到污染，其污染主要來源于生活領(lǐng)域、旅游領(lǐng)域和工業(yè)領(lǐng)域，其主要污染物為總磷、氨氮等，因此解決環(huán)境保護(hù)的問題迫在眉睫.在這種背景下，智能環(huán)保領(lǐng)域應(yīng)聲而起，其中湖泊環(huán)保至關(guān)重要，即用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)智能的湖泊監(jiān)測(cè)與管理，最為關(guān)心的問題是就是事件發(fā)生的位置，即定位問題.

定位技術(shù)是無線傳感網(wǎng)絡(luò)中多種應(yīng)用的支撐技術(shù)，而基于距離的定位技術(shù)是通過測(cè)量相鄰節(jié)點(diǎn)之間的實(shí)際距離或方位來實(shí)現(xiàn)定位的.其中，基于RSSI(Received Signal Strength Indication，接收信號(hào)強(qiáng)度指示)的測(cè)距是無線傳感網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)常采用的一種定位技術(shù).

本文采用德州儀器TI公司的CC2540芯片，遵循藍(lán)牙(BlueTooth)標(biāo)準(zhǔn)，利用無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)，對(duì)湖泊岸邊的移動(dòng)物體(尤其是游人和車輛)，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與定位，來預(yù)防某些污染湖泊環(huán)境，比如游人在休閑娛樂時(shí)，不經(jīng)意之間將垃圾丟擲于湖里、工地渣土車違禁施工填湖等不文明行為事件的發(fā)生，在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)智能的湖泊管理.

1藍(lán)牙的RSSI測(cè)距原理

藍(lán)牙(Bluetooth)，作為一種新的短距離無線通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，受到了全世界越來越多工業(yè)界生產(chǎn)廠家和研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注.它可以支持物體與物體之間的通信，工作頻段是全球開放的2.4 GHZ頻段，可以同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)和語(yǔ)音傳輸，傳輸速率可以達(dá)到10 Mb/s，使得在其范圍內(nèi)的各種信息化設(shè)備都能實(shí)現(xiàn)無縫資源共享.

通常，在RSSI測(cè)距中，已知發(fā)射節(jié)點(diǎn)的發(fā)射信號(hào)強(qiáng)度，接收節(jié)點(diǎn)根據(jù)收到信號(hào)的強(qiáng)度，計(jì)算出信號(hào)在傳播過程中的損耗，利用信號(hào)衰減(如下所示)和傳輸距離之間的關(guān)系計(jì)算出距離，最后利用定位算法計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的位置.

在自由空間中，電磁波傳播損耗(衰減)公式如下：

LOS=32.44+20lgd(km)+20lgf(Hz)，

(1)

其中，LOS為傳播損耗，單位為db；d為傳輸距離，單位為KM；f為工作頻率，單位為Hz.

本文從實(shí)驗(yàn)角度出發(fā)，選取藍(lán)牙信號(hào)源為例，但由于藍(lán)牙發(fā)射信號(hào)功率調(diào)整會(huì)影響通信距離，以及湖泊岸邊自身的特點(diǎn)，采用以德州儀器TI公司CC2540芯片為基礎(chǔ)，選擇4 dBm發(fā)射功率，按無線電功率定義：

L(dBm)=10lg(Pwr/1mW)，

(2)

則4 dBm分貝值換算成瓦特為2.51 mW，有效通信距離為30 m，能夠有效覆蓋湖泊岸邊的范圍.因此通過測(cè)出在已知距離上的RSSI值來建立RSSI與距離之間的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù).

2湖泊岸邊移動(dòng)物體的測(cè)距與定位實(shí)驗(yàn)

2.1湖泊岸邊RSSI測(cè)距的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

本項(xiàng)目主要對(duì)湖泊岸邊周圍移動(dòng)物體(游人和車輛)的定位，采用實(shí)驗(yàn)器材為2塊CC2540芯片，主設(shè)備固定位置，主芯片發(fā)射功率為4 dBm(2.51 mW)，有效通信距離分別為30 m，向從設(shè)備(模擬帶有開啟藍(lán)牙智能手機(jī)的游人)發(fā)送信號(hào)，從設(shè)備LED光和Buzzer報(bào)警為通信成功，逐次移動(dòng)從設(shè)備，而獲取RSSI值隨物理距離之間的關(guān)系.實(shí)驗(yàn)?zāi)M圖，如圖1所示.其中，CC2540節(jié)點(diǎn)1為發(fā)送信號(hào)節(jié)點(diǎn)，無線藍(lán)牙方式與計(jì)算機(jī)相連；CC2540節(jié)點(diǎn)2為接收信號(hào)節(jié)點(diǎn).通過無線信道發(fā)送信息給接收信號(hào)節(jié)點(diǎn)，然后通過計(jì)算機(jī)中的BTooL軟件進(jìn)行抓包分析與處理，如圖2所示.

圖1 湖泊模擬實(shí)驗(yàn)連接圖Fig.1 Simulating the wireless network around the lake shore

圖2 藍(lán)牙抓包軟件BTooLFig.2 Bluetooth packet capture software BTooL

開始測(cè)量時(shí)，以圖2湖泊模擬實(shí)驗(yàn)連接圖為基礎(chǔ)，以其為中線，每隔1 m逐次移動(dòng)“CC2540節(jié)點(diǎn)2”,在每個(gè)位置測(cè)量5次RSSI值，取其平均值，如表1所示，由此來建立兩個(gè)CC2540節(jié)點(diǎn)之間的RSSI值與距離之間的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù).

表1 湖泊岸邊RSSI測(cè)量值表Tab.1 RSSI measurement around the lake shore

2.2RSSI取值算法

簡(jiǎn)單分析以上數(shù)據(jù)表1，可以發(fā)現(xiàn)，在湖泊岸邊所測(cè)的RSSI采樣值基本上呈現(xiàn)“隨著兩者距離的增大，值逐漸減少”，但是部分位置測(cè)量的值沒有遵循該規(guī)律，即有個(gè)別的脈沖干擾引起極大值和極小值的出現(xiàn)，其他采樣數(shù)據(jù)值沿平均值分布，這與周邊的各種物體影響因素是有關(guān)的.

為了提高RSSI采樣值的精度.這里采用滑動(dòng)防脈沖干擾平均濾波算法(Moving Average Filter)進(jìn)行改進(jìn)，其基本原理：對(duì)連續(xù)的n個(gè)RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，去掉其中最大和最小的2個(gè)數(shù)據(jù)，將剩余數(shù)據(jù)求平均值.

例如，對(duì)于有n個(gè)非平穩(wěn)數(shù)據(jù){RSSIi}，視每m個(gè)相鄰數(shù)據(jù)作為一個(gè)小區(qū)間，進(jìn)行排序，同時(shí)去掉最大和最小的2個(gè)數(shù)據(jù)，并小區(qū)間內(nèi)是平穩(wěn)的，即其平均值接近于常量.于是，可取每m-2個(gè)相鄰數(shù)據(jù)的平均值，來表示該m個(gè)數(shù)據(jù)中的任何一個(gè)的取值.通常多用該平均值來表示其中點(diǎn)數(shù)據(jù)的測(cè)量結(jié)果，如果m等于5，并用均值代替5個(gè)點(diǎn)數(shù)據(jù)最中間的一個(gè)就有下式：

RSSI3=1/(5-2)(RSSI2+RSSI3+RSSI4)，

其中，RSSI1、RSSI5分別為最小值和最大值被去掉.

同理，

RSSI4=1/(5-2)(RSSI3+RSSI4+RSSI5),

其中，RSSI2、RSSI6分別為最小值和最大值被去掉.

以此類推，可得一般表達(dá)式：

(k=n+1，n+2，…,N-n， 2n+1=m).

在一般CC2540的應(yīng)用中，為了加快數(shù)據(jù)處理速度，對(duì)于具有較快速度的處理器，n值可以適當(dāng)取大一些，最好是n=2k+2(k為整數(shù)).

圖3為未采用算法和采用該算法的對(duì)比折線圖.顯然采用滑動(dòng)防脈沖干擾平均濾波算法所測(cè)的RSSI采樣值更加接近于實(shí)際的理論值，并呈現(xiàn)出近似對(duì)數(shù)函數(shù)的變化趨勢(shì).

圖3 湖泊岸邊RSSI值對(duì)比的折線圖Fig.3 Comparison of two kinds of RSSI algorithm around the lake shore

2.3函數(shù)關(guān)系的確定

根據(jù)圖3(b)中的數(shù)據(jù)集合，采用對(duì)數(shù)函數(shù)曲線模擬，令X表示RSSI值，Y表示距離Distance，兩者之間的函數(shù)關(guān)系，表示如下：

Yi=a0+a1ln(xi)，

(3)

其中,a0、a1是任意實(shí)數(shù).

(4)

將(3)代入(4)中得到

(5)

y=-5.3487lnx+213.78.

同理，再將CC2540接收信號(hào)節(jié)1的位置調(diào)整至湖泊岸邊其它放置該節(jié)點(diǎn)的位置Li(i=1，2,3,…)(湖泊岸邊的其他位置，用矩形描述)，保證其它前提條件不變，以此類推，通過分別測(cè)量CC2540接收信號(hào)節(jié)點(diǎn)2在各個(gè)不同位置Li的RSSI值來建立在該位置上接收的RSSI值與距離Distance之間的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)一步得出兩者之間的函數(shù)計(jì)算公式.

3湖泊岸邊移動(dòng)物體定位算法的設(shè)計(jì)

假設(shè)3個(gè)CC2540傳感器節(jié)點(diǎn)A、B和C的平面坐標(biāo)分別是(X1，Y1)、(X2，Y2)和(X3，Y3)，如圖4所示.

圖4 湖泊岸邊移動(dòng)物體定位模型Fig.4 Location model of moving objects around the lake shore

通過前面RSSI值測(cè)距法，得到未知節(jié)點(diǎn)D到達(dá)3個(gè)發(fā)送信號(hào)主設(shè)備節(jié)點(diǎn)A、B和C的RSSI值分別是RSSI1、RSSI2和RSSI3，根據(jù)已知的RSSI值與距離Distance之間的函數(shù)關(guān)系，可以分別計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)D到達(dá)3個(gè)發(fā)送信號(hào)主設(shè)備節(jié)點(diǎn)A、B和C的距離dn(n=1，2，3)，然后利用“三邊測(cè)量法”，求出未知節(jié)點(diǎn)D的坐標(biāo).

假設(shè)D的坐標(biāo)為(X，Y)，那么存在下列公式：

(6)

根據(jù)公式(2)可知，由于未知節(jié)點(diǎn)D與各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)A、B和C之間的距離dn(n=1，2，3,…,11)已經(jīng)求出，所以可以得到未知節(jié)點(diǎn)D的坐標(biāo)如下：

(7)

4總結(jié)

湖泊污染問題，已經(jīng)得到中國(guó)的重視.湖泊的監(jiān)管至關(guān)重要，但要及時(shí)找到事件發(fā)生的地點(diǎn)卻存在困難.本文采用物聯(lián)網(wǎng)中的藍(lán)牙技術(shù)Bluetooth，利用RSSI測(cè)距法，采用德州儀器TI公司的CC2540芯片做仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，建立起湖泊岸邊移動(dòng)物體的距離與RSSI值對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)函數(shù)模型，采用三邊定位算法，能夠高效地確定事件發(fā)生的位置，對(duì)湖泊污染和湖泊保護(hù)能夠起到較好的預(yù)防作用.

[1] 林 瑋， 陳傳峰. 基于RSSI的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)三角形質(zhì)心定位算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)， 2009， 289(2):180-182．

[2] 方 震， 趙 湛， 郭 鵬. 基于RSSI測(cè)距分析[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)， 2007， 20(11):2526-2530．

[3] 彭 宇， 王 丹. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)綜述[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)， 2011， 25(5):389-399．

[4] 杜亞江， 高立兵. 基于最小二乘法的RSSI測(cè)距環(huán)境參數(shù)修正方案[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用， 2012， 21(2):221-224．

[5] 劉 瑾. 基于測(cè)距的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位算法的研究[J].航空計(jì)算技術(shù)， 2009， 39(6):124-126．

[6] 萬國(guó)峰. 基于三角形理論的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究， 2013， 30(1):249-251.

[7] 李 剛， 陳俊杰. 基于信標(biāo)節(jié)點(diǎn)RSSI自校正的WSN三維定位[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版， 2011， 39(S2):347-350．

[8] 譚 志. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RSSI定位算法的研究與改進(jìn)[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)， 2013， 36(3):88-91．

[9] 肖 竹. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于超寬帶的TOA_AOA聯(lián)合定位研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展， 2013， 50(3):453-460．

[10] Bunin B， Sutin A. Fusion of acoustic measurements with video surveillance for estuarine threat detection[J]. Optics and Photonics in Global Homeland Security IV， 2008， 69： 4-5．

[11] Carapezzaa E M， Butmanb J， Babba I， et al. Sustainable Coastal Sensor Networks: Technologies and Challenges[J]. Unattended Ground， Sea， and Air Sensor Technologies and Applications X， 2008， 68: 3-9.

The research of location of moving objects around the lake shore

WANG Weihu1， LIU Yanshen2

(1.Computer Science and Technology Institute, Hankou University, Wuhan 430212;2.Center of Education Information Research， Central China Normal University， Wuhan 430079)

At present， the pollution of lakes have become very important in China， meanwhile management of lake is very critical. The key is that determines the location of the incident. The paper firstly introduces Bluetooth and RSSI ranging method in the Internet of Things. Then using some CC2540 chips by TI company，it establishes a math function between distance and RSSI coming from moving objects around the lake shore .According to it， a location algorithm is designed. After some experiments， it is high accurate to position anything．

lake pollution； Bluetooth； RSSI； location

2014-03-29.

國(guó)家支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAK02B06/00).

1000-1190(2014)04-0516-04

X524

A

*通訊聯(lián)系人. E-mail: wangweihu80@163.com.