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

基于小波變換測(cè)距優(yōu)化的RSSI加權(quán)質(zhì)心定位算法

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

為了減小RSSI定位算法在測(cè)距階段的誤差，提高定位精度，提出一種基于小波變換測(cè)距優(yōu)化的RSSI加權(quán)質(zhì)心定位算法，首先采用小波變換對(duì)接收到的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行濾波去噪，然后進(jìn)行環(huán)境參數(shù)擬合，以減小測(cè)距階段由于障礙物遮擋、人員走動(dòng)或噪聲干擾等因素造成的測(cè)距誤差，坐標(biāo)計(jì)算階段采用加權(quán)質(zhì)心定位算法來(lái)估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法有效地提高了定位精度。

小波變換；環(huán)境參數(shù)擬合；RSSI加權(quán)質(zhì)心定位算法

0　引言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）技術(shù)涵蓋計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代傳感技術(shù)和無(wú)線通信技術(shù)，正在迅速發(fā)展壯大，走近人們生活的方方面面，在軍事應(yīng)用、工業(yè)控制、醫(yī)療衛(wèi)生、智能家居和環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面給人們帶來(lái)了極大的便利［1］。RSSI定位算法由于成本低廉，且無(wú)需額外的硬件支持，得到了廣泛的應(yīng)用［2］。

RSSI定位算法是要在當(dāng)前環(huán)境下建立信號(hào)衰減模型，依據(jù)該模型利用測(cè)量出的RSSI值求出節(jié)點(diǎn)間的距離，最后求解未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。測(cè)距階段減少外界干擾，提高測(cè)距精度，是提高定位精度的重要環(huán)節(jié)。

本文提出在測(cè)距階段利用小波變換對(duì)實(shí)測(cè)的RSSI值進(jìn)行濾波，同時(shí)利用曲線擬合計(jì)算出當(dāng)前室內(nèi)環(huán)境下的環(huán)境參數(shù)，以提高測(cè)距精度；在坐標(biāo)計(jì)算階段，采用加權(quán)質(zhì)心算法求解未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。該算法可以有效減小距離測(cè)量的誤差，提高定位精度。

1　基于小波變換的信號(hào)去噪

小波變換作為短時(shí)傅里葉變換的延伸與發(fā)展，是一種局部化分析方法，在時(shí)域和頻域上都能很好表征信號(hào)的局部信息，在信號(hào)分析以及圖像處理等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。小波變換的特點(diǎn)，也是它的優(yōu)點(diǎn)所在，低熵性、多分辨率特性以及去相關(guān)性等，決定了其非常適用于信號(hào)的去噪。

根據(jù)信號(hào)特性，本文選用具有良好去噪效果的dbN小波，其中N為小波階數(shù)［3］。選用db4小波對(duì)RSSI值進(jìn)行2層分解，如圖1所示；選用heursure進(jìn)行消噪，去噪結(jié)果如圖2所示。

圖1　db4小波2層分解

圖2　heursure閾值去噪

2　無(wú)線信號(hào)傳播模型

目前普遍采用的無(wú)線信號(hào)傳輸模型為對(duì)數(shù)-常態(tài)分布模型［4］，該模型的數(shù)學(xué)公式如下：

其中，d為發(fā)射節(jié)點(diǎn)到接收節(jié)點(diǎn)的距離，單位為m；d0為單位距離，通常為1m；PL（d）為無(wú)線信號(hào)傳播距離d后的路徑損耗，單位為dBm；PL（d0）為信號(hào)傳播距離d0后的路徑損耗；ξ為均值是0的高斯隨機(jī)數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差在4～10之間；n為信號(hào)衰減因子。

通過(guò)對(duì)公式（1）的變形轉(zhuǎn)化，可以得到如下的簡(jiǎn)化公式：

其中，A為在d0處的接收信號(hào)強(qiáng)度；RSSI為接收點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度值。由公式（2）可知，在已知室內(nèi)環(huán)境參數(shù)A和n的情況下，根據(jù)測(cè)量的RSSI值即可求出發(fā)送節(jié)點(diǎn)到接收節(jié)點(diǎn)的距離。

3　環(huán)境參數(shù)的曲線擬合

對(duì)經(jīng)過(guò)濾波處理后的RSSI和d用Matlab進(jìn)行曲線擬合，可以得到當(dāng)前室內(nèi)環(huán)境下的A和n的值。為了準(zhǔn)確求出A和n的值，采用多次測(cè)量求平均的方式，計(jì)算出：A=-42.6，n=3.2。擬合結(jié)果表明，RSSI值隨距離d的增加而逐漸減小，而且d值較小時(shí)，RSSI值越衰減越快，d較大時(shí)衰減越慢，這是由于距離很遠(yuǎn)的情況下，接收到的信號(hào)強(qiáng)度會(huì)很弱，因此衰減得比較慢。

4　坐標(biāo)計(jì)算

設(shè)X（x， y）為未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，（xi， yi），i=1，2，3為錨節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)的距離分別為d1，d2，d3，則三遍測(cè)量算法的公式可表示如下：

理論上，以錨節(jié)點(diǎn)為圓心，以錨節(jié)點(diǎn)到未知節(jié)點(diǎn)的距離為半徑畫(huà)圓，三個(gè)圓的交點(diǎn)就是未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，即公式（3）的解。但是實(shí)際上三個(gè)圓通常會(huì)相交于一個(gè)區(qū)域，依據(jù)質(zhì)心算法，未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)可以近似三角形區(qū)域的質(zhì)心。

采用加權(quán)質(zhì)心定位算法，這樣不同的參考節(jié)點(diǎn)同質(zhì)心坐標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系就可以通過(guò)權(quán)值體現(xiàn)出來(lái)。權(quán)值wi的選取通常是以錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)間的距離作為參考的，距離越近，錨節(jié)點(diǎn)對(duì)坐標(biāo)估計(jì)值的影響越大，反之，距離越遠(yuǎn)，錨節(jié)點(diǎn)對(duì)坐標(biāo)估計(jì)值的影響越小。

圖3　定位誤差

表1　誤差對(duì)比表

5 仿真分析

本次實(shí)驗(yàn)對(duì)100m*100m的區(qū)域進(jìn)行了Matlab仿真，其中錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目為25個(gè)，未知節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為96個(gè)，定位結(jié)果如圖5所示，紅色三角形代表錨節(jié)點(diǎn)，藍(lán)色*代表未知節(jié)點(diǎn)的真實(shí)位置，藍(lán)色o代表未知節(jié)點(diǎn)的估計(jì)位置。對(duì)有無(wú)小波濾波和曲線擬合的情況下的定位誤差進(jìn)行了分析，結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，小波濾波和曲線擬合都在一定程度上減小了定位的誤差，其中同時(shí)進(jìn)行小波濾波和曲線擬合情況下的定位誤差最小，平均定位誤差在2.3m左右。在不加濾波的情況下，環(huán)境參數(shù)的擬合明顯改善了定位效果，這是因?yàn)閮H僅依據(jù)環(huán)境參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)值難以適應(yīng)不同環(huán)境條件。在不進(jìn)行曲線擬合的情況下，小波濾波也在減小定位誤差方面起到一定的改善作用。

6　結(jié)論

本文提出一種基于小波變換測(cè)距優(yōu)化的RSSI加權(quán)質(zhì)心定位算法，該算法針對(duì)由于外界環(huán)境影響，使得測(cè)距誤差增大，從而導(dǎo)致定位精度不高的問(wèn)題，在測(cè)距階段采用小波變換對(duì)接收到的信號(hào)強(qiáng)度值進(jìn)行去噪，同時(shí)對(duì)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行擬合，有效地減弱了外界因素的干擾，提高了RSSI的測(cè)量精度，減小了測(cè)距誤差，一定程度上提高了定位精度。由于小波去噪有多種方法實(shí)現(xiàn)，小波基的選擇也有多種，本文只選取了常用的具有良好去噪效果的dbN小波進(jìn)行去噪，在后續(xù)的研究中，將對(duì)小波變換用于RSSI值的去噪進(jìn)一步深入探討，以選取最優(yōu)的去噪方式。

［1］蔡曉宇，張愛(ài)清，葉新榮.基于RSSI的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法研究［J］.通信技術(shù)，2014，47（6）：634-641.

［2］程秀芝，朱達(dá)榮，張申等.基于RSSI差分校正的最小二乘-擬牛頓定位算法［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2014，27（1）：123-127.

［3］尚宇，武小燕.基于小波變換的心電信號(hào)處理［J］，微機(jī)處理，2016，1（1）：46-49.

［4］張蒼松，郭軍，崔嬌等.基于RSSI的室內(nèi)定位算法優(yōu)化技術(shù)［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2015，51（3）：235-238.

［5］呂振，趙鵬飛.一種改進(jìn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)加權(quán)質(zhì)心定位算法［J］.計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2013，21（4）：1102-1104.

［6］陳淑敏，喬曉田，毛佳等.基于接收信號(hào)強(qiáng)度（RSSI） 的室內(nèi)二次定位方法［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2015，28（4）：572-577.

陳大孝（1989-），男，河南駐馬店人，碩士研究生，主要研究方向：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。