寧林

摘 要：隨著無(wú)線定位技術(shù)的快速發(fā)展，室內(nèi)定位技術(shù)成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，大部分基于無(wú)線的室內(nèi)定位解決方案需要花費(fèi)大量的人力和時(shí)間進(jìn)行位置勘測(cè)，而且在實(shí)際測(cè)量中，天線的非理想全向性覆蓋對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)的真實(shí)性有很大影響。因此，該文提出一種區(qū)域定位算法，不需要進(jìn)行位置勘測(cè)，并考慮天線全向性的不足，將測(cè)量角度分區(qū)間進(jìn)行討論，并將收集到的數(shù)據(jù)運(yùn)用智能算法找出區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)，計(jì)算待定位點(diǎn)與特征點(diǎn)和AP之間的歐幾里德距離，從而確定待定位點(diǎn)的區(qū)域。

關(guān)鍵詞：定位 非全向覆蓋 天線全向性 測(cè)量角度

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2015）03（c）-0009-02

近年來(lái)，在無(wú)線通信技術(shù)的迅速發(fā)展下，人們對(duì)無(wú)線定位業(yè)務(wù)的需求也越來(lái)越迫切。目前，全球定位系統(tǒng)GPS在室外的實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮著精度高的作用，但是在室內(nèi)，由于室內(nèi)環(huán)境有很大程度的室內(nèi)遮蔽和非視距噪聲的干擾，GPS等衛(wèi)星定位系統(tǒng)的定位精度明顯下降。然而，在國(guó)內(nèi)外專家的努力研究下，室內(nèi)定位技術(shù)有著卓越的發(fā)展。

目前，定位算法主要由基于距離算法和無(wú)需測(cè)距算法兩部分組成[1-2]。其中，基于距離算法是通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離或者角度，使用三邊測(cè)量、三角測(cè)量或者最大似然估計(jì)法來(lái)估計(jì)節(jié)點(diǎn)位置；而無(wú)需測(cè)距算法是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連通性等信息實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)定位。在基于距離的定位中，使用無(wú)線信號(hào)傳播模型，但是信號(hào)傳播模型的參數(shù)與環(huán)境有關(guān)，要確定一個(gè)環(huán)境的參數(shù)，必須進(jìn)行大量的位置勘測(cè)，并且參數(shù)隨環(huán)境的變化而變化，這一類定位算法同樣耗時(shí)耗力，不具有普適性。同時(shí)，在實(shí)際測(cè)量中，由于天線的全向性不足，導(dǎo)致測(cè)量的數(shù)據(jù)誤差大，單純地使用傳播模型，會(huì)導(dǎo)致距離嚴(yán)重偏離真實(shí)值。

1 算法基本思想

由于Wi-Fi技術(shù)的發(fā)展，使得通過(guò)個(gè)人電子設(shè)備進(jìn)行室內(nèi)定位技術(shù)變?yōu)榭赡堋５怯捎赪i-Fi射頻信號(hào)在室內(nèi)傳播容易受到環(huán)境的影響，比如人員走動(dòng)，室內(nèi)物體等。如果根據(jù)RSSI值[3]使用定位模型計(jì)算距離，然后使用多邊定位算法來(lái)進(jìn)行定位，會(huì)產(chǎn)生很大的誤差，而且這種誤差可能會(huì)疊加，這樣會(huì)嚴(yán)重影響定位精度。另外，隨著Wi-Fi技術(shù)的迅速發(fā)展，室內(nèi)AP數(shù)量越來(lái)越多，而智能手機(jī)的普及，使得獲取AP的RSSI值變得更加容易。

但是，由于RSSI值的獲取跟天線方向有很大的關(guān)系[4]，同一地點(diǎn)不同角度獲得的RSSI值有很大的區(qū)別，相差大約10dB左右，如果使用定位模型進(jìn)行定位在計(jì)算上會(huì)出現(xiàn)很大的誤差，并且誤差的疊加會(huì)使誤差更大。而現(xiàn)有的智能手機(jī)集成了很多傳感器，其中陀螺儀能用于測(cè)量手機(jī)方向，可以使用陀螺儀測(cè)量方向的功能獲得手機(jī)在測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)的方向。

針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題，該文提出一種區(qū)域定位思想，室內(nèi)AP一般是規(guī)則分布，已知室內(nèi)AP坐標(biāo)，通過(guò)攜帶有智能手機(jī)的用戶按照工作需求在室內(nèi)行走，周期性地記錄測(cè)得的每一個(gè)AP的RSSI值并通過(guò)陀螺儀測(cè)量角度并記錄，用向量表示。

相關(guān)術(shù)語(yǔ)與定義如下。

假設(shè)在一個(gè)較大的場(chǎng)景中，AP節(jié)點(diǎn)呈網(wǎng)格狀分布，當(dāng)人員進(jìn)入該區(qū)域，通過(guò)測(cè)量RSSI值可以確定接收信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)的四個(gè)AP節(jié)點(diǎn)。

定義：對(duì)于n個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，設(shè)每個(gè)數(shù)據(jù)記錄格式為：

，（1）。

對(duì)于其中任意一個(gè)數(shù)據(jù)，如果滿足條件：

，

且（2）

說(shuō)明該數(shù)據(jù)是在方向1上面的點(diǎn)在方向1上的數(shù)據(jù)。

如果滿足條件：

，

且（3）

說(shuō)明該數(shù)據(jù)是在方向2上面的點(diǎn)在方向2上的數(shù)據(jù)。

如果滿足條件：

，

且（4）

說(shuō)明該數(shù)據(jù)是在方向3上面的點(diǎn)在方向3上的數(shù)據(jù)。

如果滿足條件：

，

且（5）

說(shuō)明該數(shù)據(jù)是在方向4上面的點(diǎn)在方向4上的數(shù)據(jù)。

2 算法處理步驟

2.1 確定特征點(diǎn)

假設(shè)滿足公式（2），（3），（4），（5）的數(shù)據(jù)分別用集合表示，在集合中分別任意取1個(gè)數(shù)據(jù)，設(shè)為，則有：

；

；

；

；

使用貪心算法以以下公式作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解：

解出的向量代表中心特征點(diǎn)的4個(gè)方向的數(shù)據(jù)。分別代表方向1到方向4的角度。

2.2 中心點(diǎn)數(shù)據(jù)校正

通過(guò)2.1節(jié)確定的中心特征點(diǎn)四個(gè)方向的向量數(shù)據(jù)，由于測(cè)量中存在誤差，會(huì)引起結(jié)果不惟一，在每個(gè)方向上各選擇一個(gè)向量，當(dāng)向量中的角度滿足公式（6）時(shí)，該四個(gè)向量就是中心特征點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

，，

（6）

如果滿足公式（6）的向量還是不惟一，則在定位中隨機(jī)抽取一組作為中心特征點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

2.3 角度區(qū)間劃分

該算法在四個(gè)方向上進(jìn)行討論，但是在實(shí)際測(cè)量時(shí)，角度從0到360。都可能，所以需要對(duì)區(qū)間進(jìn)行劃分，確定測(cè)量的角度處于哪個(gè)區(qū)間，從而使用該區(qū)間代表數(shù)據(jù)進(jìn)行定位服務(wù)。在定位階段，如果測(cè)量的角度，則使用方向上的數(shù)據(jù)作為該區(qū)間的代表數(shù)據(jù)。其中表示方向上的角度值。

2.4 定位服務(wù)

通過(guò)上面的方法找到由4個(gè)AP形成的規(guī)則四邊形的中點(diǎn)，該中點(diǎn)的特征由四個(gè)方向測(cè)量的4個(gè)AP的RSSI值來(lái)表征。在定位服務(wù)階段，定位步驟如下

（1）攜帶有智能手機(jī)終端的用戶進(jìn)入布滿AP的區(qū)域，通過(guò)測(cè)量RSSI值，確定該用戶位于由哪四個(gè)AP所形成的四邊形里。

（2）確定AP后，通過(guò)智能手機(jī)測(cè)量四個(gè)AP的RSSI值，并確定測(cè)量的角度，記為：。

（3）通過(guò)對(duì)角度進(jìn)行劃分，確定該測(cè)量的角度屬于哪一個(gè)角度區(qū)間。

（4）確定角度區(qū)間之后，假設(shè)四個(gè)AP在該區(qū)間上的數(shù)據(jù)為：，中點(diǎn)在該區(qū)間的數(shù)據(jù)為：，計(jì)算與的歐幾里德距離：，表示待定位點(diǎn)到AP和中點(diǎn)的歐幾里德距離，其中。

（5）比較計(jì)算得到的5個(gè)歐幾里德距離，如果，則待定位點(diǎn)位于以點(diǎn)為中心的圓形區(qū)域中。

3 性能分析

實(shí)驗(yàn)在一個(gè)8m×8m的室內(nèi)進(jìn)行，四個(gè)AP布置在四個(gè)角上，如圖1所示，將室內(nèi)環(huán)境劃分為9個(gè)區(qū)域，其中區(qū)域1、2、3、4、5為定位區(qū)域，區(qū)域6、7、8、9為定位盲區(qū)。

該定位算法是定位人員處于哪個(gè)區(qū)域，在精度上與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的個(gè)數(shù)有很大關(guān)系。如圖2所示，每個(gè)數(shù)據(jù)都是通過(guò)100次的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出的。由圖可知，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少時(shí)，定位精度很低，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)達(dá)到1 000個(gè)左右時(shí)，定位精度能達(dá)到將近90%。這是由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多獲得的場(chǎng)景信息就越多，定位精度越高。

在實(shí)驗(yàn)中，我們比較了分角度定位和不分角度定位的定位精度。都進(jìn)行了10組實(shí)驗(yàn)，使用的是1 000個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，每一組都是通過(guò)100次的統(tǒng)計(jì)得出的。定位的正確率如圖3所示，分角度的定位明顯比不分角度的定位的精度要高，這是由于天線全向性不足的原因引起的。

如圖4所示，測(cè)量誤差門限值ξ大約在2.5dB左右性能最好，這是由于如果該值太小，在確定中心特征點(diǎn)時(shí)，區(qū)分度不夠，導(dǎo)致找到的中心特征點(diǎn)4個(gè)方向上的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，從而降低了精度。如果該值太大，導(dǎo)致中心特征點(diǎn)4個(gè)方向上的數(shù)據(jù)太多，不易區(qū)分，在隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致選到的數(shù)據(jù)不夠準(zhǔn)確。

如圖5所示，測(cè)量角度誤差門限值σ在1°～4°之間性能相當(dāng)，在3°左右性能最佳。這是因?yàn)楫?dāng)該值太小時(shí)，通過(guò)校正，可能會(huì)淘汰一部分準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，但整體來(lái)說(shuō)性能還是比較好。當(dāng)σ>4°之后，準(zhǔn)確率下降很快，這是由于該值太大，在校正時(shí)一些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)也被選中，在定位過(guò)程中，隨機(jī)選取的數(shù)據(jù)可能會(huì)選中這些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致了精度的快速下降。

4 結(jié)語(yǔ)

該文主要針對(duì)天線全向性不足的問(wèn)題進(jìn)行分析研究，該算法減小了位置勘測(cè)所耗費(fèi)的人力和時(shí)間，并將角度作為主要因素進(jìn)行分析討論。通過(guò)隨機(jī)測(cè)量的數(shù)據(jù)找到特征點(diǎn)不同方向上的數(shù)據(jù)，并分角度進(jìn)行討論，并利用角度的關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。由于測(cè)量的角度變化范圍在0°～360°之間，該文對(duì)角度進(jìn)行了區(qū)間劃分。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，得出了測(cè)量誤差門限值ξ與測(cè)量角度誤差門限值σ的最佳值，并得出了定位精度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的關(guān)系。

參考文獻(xiàn)

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