王春 林新
【摘 要】室內(nèi)定位技術(shù)因為其復(fù)雜的環(huán)境,導(dǎo)致定位精度一直不及人們的要求。為了提高室內(nèi)定位的精度,提出對室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行劃分,對每個區(qū)域環(huán)境參數(shù)進(jìn)行擬合,并通過結(jié)合DV-HOP算法和RSSI算法對RSSI值進(jìn)行修正。實驗結(jié)果表明:改進(jìn)后的定位精度在之前的基礎(chǔ)上提高很多,適用于多半數(shù)的室內(nèi)定位。
【關(guān)鍵詞】室內(nèi)定位;DV-Hop算法;RSSI算法
0 引言
由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)快速成長,基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)應(yīng)用也應(yīng)運而生并不斷增多。例如在智能家居、醫(yī)療和健康護(hù)理、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。但這些應(yīng)用的使用都必需明確了解目標(biāo)的位置,所以室內(nèi)定位結(jié)果的精度引起了很多人注意。室內(nèi)定位技術(shù)分為兩種:與距離有關(guān)的定位技術(shù)和與距離無關(guān)的定位技術(shù)。第一種定位技術(shù)必需知道參考節(jié)點和盲節(jié)點之間的距離或者角度,并結(jié)合相應(yīng)的定位方法才可以計算出盲節(jié)點的坐標(biāo),第一種定位技術(shù)包含TOA、TDOA、AOA和RSSI等。第二種定位技術(shù)只需要知道網(wǎng)絡(luò)連通性并結(jié)合相應(yīng)的方法就可以計算出盲節(jié)點的坐標(biāo),第二種定位技術(shù)包含DV-Hop、質(zhì)心算法和凸規(guī)劃等。RSSI因為其操作簡單、不用添加額外的硬件設(shè)備和不需要時間同步,受到很多人的喜愛。
1 RSSI定位原理
盲節(jié)點通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送信號給參考節(jié)點,參考節(jié)點接收信號的同時并測出該信號在傳播過程中的消耗,再把這個消耗程度代入到經(jīng)驗?zāi)P椭?,使其轉(zhuǎn)換成參考節(jié)點與盲節(jié)點的距離。
現(xiàn)在最常采用的經(jīng)驗?zāi)P褪菍?shù)-常數(shù)分布模型,其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:
從公式(5)中可以看出,環(huán)境參數(shù)A和n影響RSSI數(shù)值的精確度,但是以往獲得環(huán)境參數(shù)的方法都是通過經(jīng)驗值或者對環(huán)境參數(shù)擬合而得的。這兩種方法在獲取環(huán)境參數(shù)過程中,都沒有考慮到室內(nèi)的復(fù)雜環(huán)境,而在整個室內(nèi),可能某一區(qū)域的環(huán)境參數(shù)高,而另一區(qū)域的環(huán)境參數(shù)低。所以通過前兩種方法獲取的環(huán)境參數(shù)并不能正確的體現(xiàn)事實情況,使得最終的定位精度不夠高。
2 環(huán)境參數(shù)擬合
經(jīng)驗值或是對整體環(huán)境擬合來獲取環(huán)境參數(shù)不能滿足室內(nèi)環(huán)境后,為了獲得更精確的環(huán)境參數(shù),把整個室內(nèi)環(huán)境劃分為不同的區(qū)域,分別求得每一個分塊所對應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。在室內(nèi)區(qū)域分割之前,要對測距誤差和實際之間的距離關(guān)系進(jìn)行分析。實驗采用ZigBee模塊的CC2430和CC2431,并在一個16m*12m的室內(nèi)環(huán)境中進(jìn)行。CC2430作為盲節(jié)點,用來發(fā)送信號;CC2431作為參考節(jié)點,用來接收信號。實驗中把CC2430和CC2431放在室內(nèi)的同一條直線上,并讓兩者之間進(jìn)行一對一的通信。CC2431首先放在距離CC2430為1m處的直線距離上,測得在該點的RSSI值,多次測量后求平均值為該點的RSSI值。以下的實驗是在原來的基礎(chǔ)上增加1m進(jìn)行測量。
由實驗結(jié)果可得,RSSI值在10m以內(nèi)的變化由波動很大到趨于穩(wěn)定,最終得到的測量結(jié)果誤差不是很大。10m以外的RSSI值變化不大,所得到的測量結(jié)果誤差很大。所以采用10m距離作為劃分依據(jù),對室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行劃分,把室內(nèi)環(huán)境劃分為4個8m*6m的子區(qū)域,每個區(qū)域內(nèi)的最大通信距離為10m。
圖中E0為盲節(jié)點,剩下的節(jié)點均為參考節(jié)點。圖中所對應(yīng)的4個區(qū)域中的參考節(jié)點分別進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合獲得所對應(yīng)的環(huán)境參數(shù),并將這些數(shù)據(jù)與參考節(jié)點所對應(yīng)的ID建立成一張表格傳送給上位機(jī)。在以下的定位過程中,上位機(jī)可以通過上表格迅速找到每個參考節(jié)點所對應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。對于公共點所對應(yīng)的環(huán)境參數(shù),我們采用對其所在的幾個區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)求平均值來獲取該公共點所對應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。
3 改進(jìn)的RSSI算法
對室內(nèi)空間進(jìn)行劃分而獲得的每個區(qū)域的環(huán)境參數(shù),對最終的測距誤差有所降低。但因為室內(nèi)錯綜復(fù)雜的環(huán)境、多徑效應(yīng)和人員走動遮擋等原因,對所測得的RSSI值得準(zhǔn)確度有所影響。為了減少對RSSI值的影響,采用將DV-hop算法與RSSI算法相結(jié)合,把DV-hop算法對參考節(jié)點的位置、ID號和跳數(shù)信息廣播到網(wǎng)絡(luò)的原理和RSSI算法原理相結(jié)合,防止受干擾的RSSI值影響定位的精度。
改進(jìn)RSSI算法原理:參考節(jié)點將自身的位置、ID號和跳數(shù)信息廣播到網(wǎng)絡(luò)中,盲節(jié)點傳送信號給參考節(jié)點,并獲得相應(yīng)的RSSI值。
盲節(jié)點獲得兩張表-跳數(shù)表和RSSI值表。跳數(shù)表用來表示兩個節(jié)點之間的距離,其中數(shù)值越小,表示兩點之間的距離越近。跳數(shù)表示穩(wěn)定的,而RSSI值表是不穩(wěn)定的。所以我們主要依據(jù)跳數(shù)表對兩個表格進(jìn)行排序,跳數(shù)表從小到大進(jìn)行排序,RSSI值表從大到小進(jìn)行排序。當(dāng)RSSI值排名落后跳數(shù)排名兩個名次及其以上時,則認(rèn)為該RSSI值是不準(zhǔn)確的,將其放在最后。這樣重復(fù)下去,直到結(jié)束。最后計算采用RSSI值名次在前的值代入。
4 結(jié)論
基于RSSI算法易受環(huán)境的干擾以至于室內(nèi)定位精度不能滿足人們的要求,本文提出對室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行劃分,每個區(qū)域采用相應(yīng)的環(huán)境參數(shù),而不是采用統(tǒng)一采用經(jīng)驗值或?qū)φw環(huán)境進(jìn)行擬合獲得的環(huán)境值。并通過DV-hop算法與RSSI算法相結(jié)合對所獲得的RSSI數(shù)值進(jìn)行修正,最終算法采用RSSI值靠前的值進(jìn)行計算盲節(jié)點的位置。實驗是在ZigBee模塊上進(jìn)行的,實驗結(jié)果證明了該改進(jìn)方法的可行性。與傳統(tǒng)的定位算法相比,該方法所造成的定位誤差有明顯降低,在室內(nèi)定位中是比較適用的。
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