張開生, 王 靜

(陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院, 陜西 西安 710021)

計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用

基于ZigBee和RFID的消防員定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張開生, 王 靜

(陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院, 陜西 西安 710021)

針對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場遇險(xiǎn)消防員定位不準(zhǔn)的問題,設(shè)計(jì)了一種基于ZigBee和RFID技術(shù)的消防員定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)中將ZigBee模塊與RFID模塊相結(jié)合構(gòu)成智能閱讀器,利用ZigBee模塊自組網(wǎng)能力擴(kuò)展了RFID標(biāo)簽定位距離,利用RFID模塊的信息采集功能擴(kuò)展了ZigBee節(jié)點(diǎn)信息識(shí)別能力。在系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)中提出了一種改進(jìn)的四邊測距定位算法,該算法首先利用高斯模型分布函數(shù)及單傳感器分批估計(jì)融合理論對(duì)測得的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行融合優(yōu)化,然后采用四邊加權(quán)質(zhì)心定位與梯度下降法相結(jié)合的算法對(duì)待測目標(biāo)進(jìn)行定位。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明,該改進(jìn)的算法定位精度較高,適合于室內(nèi)火災(zāi)現(xiàn)場對(duì)遇險(xiǎn)消防員的定位。

智能閱讀器； 定位系統(tǒng)； RFID； ZigBee

消防員在滅火救援工作中處于非常危險(xiǎn)的境地,在嚴(yán)峻的火場中人身安全受到了極大的威脅[1]。消防員一旦遇險(xiǎn),如果不能在很短的時(shí)間內(nèi)對(duì)其施救,將會(huì)造成嚴(yán)重的傷亡后果。然而,火災(zāi)現(xiàn)場建筑環(huán)境復(fù)雜,噪音源多、煙霧濃度大、光線較弱,給消防員定位帶來了極大的困難[2]。

目前,國內(nèi)外在消防員定位技術(shù)方面的研究主要包括基于ZigBee的定位技術(shù)、UWB定位技術(shù)以及無線電測向定位技術(shù)[3]。由于這3種技術(shù)都存在一定缺陷而未被廣泛應(yīng)用。ZigBee定位技術(shù)因?yàn)榇嬖谏漕l識(shí)別功能上的缺陷,通常難以對(duì)待定位目標(biāo)進(jìn)行有效信息的識(shí)別；UWB定位技術(shù)因?yàn)楦鱾€(gè)廠家的UWB標(biāo)準(zhǔn)不同,且測得角度誤差較大,難以被應(yīng)用于消防定位系統(tǒng)中；無線電測向定位技術(shù)是通過無線電信號(hào)的強(qiáng)弱來確定遇險(xiǎn)消防員的方向和距離,但因?yàn)樵诖笮徒ㄖ輧?nèi)信號(hào)較弱,定位精度較差。

針對(duì)上述問題,筆者設(shè)計(jì)了一種基于ZigBee和RFID技術(shù)的多傳感器相結(jié)合的消防員定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)將無線通信模塊嵌入閱讀器中構(gòu)成智能閱讀器,以RFID的識(shí)別功能采集消防員編號(hào)信息,用ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。兩者的結(jié)合，有效彌補(bǔ)了RFID技術(shù)定位通信距離較短、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)難以獲得目標(biāo)詳細(xì)信息的問題。在算法設(shè)計(jì)中,采用高斯模型分布函數(shù)及單傳感器分批估計(jì)融合理論,對(duì)測得的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行融合優(yōu)化,獲得RSSI的最優(yōu)值,然后采用改進(jìn)的四邊測距定位算法對(duì)待測目標(biāo)進(jìn)行定位,測試結(jié)果表明該系統(tǒng)的有效性,滿足了消防員定位的需求。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)控制中心安置在消防車上,數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)了全體消防員的基本信息,在高層建筑中需布置智能閱讀器。系統(tǒng)按照ZigBee規(guī)范組建網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)RFID數(shù)據(jù)多跳傳輸。在讀寫器上集成了一個(gè)ZigBee無線通信模塊,RFID讀寫器收集到的標(biāo)簽信息被傳送到ZigBee模塊上,作為ZigBee數(shù)據(jù)在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中傳輸[4-5]。

本系統(tǒng)主要由4種類型的設(shè)備組成：網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)、路由中繼節(jié)點(diǎn)、智能閱讀器以及移動(dòng)節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)由中心協(xié)調(diào)器、服務(wù)器組成并通過串口線與終端設(shè)備連接,完成組網(wǎng)，當(dāng)收集到智能閱讀器發(fā)來的數(shù)據(jù),則轉(zhuǎn)發(fā)給終端設(shè)備中的監(jiān)控軟件進(jìn)行處理；路由中繼節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)向協(xié)調(diào)器或下一跳路由轉(zhuǎn)發(fā)傳感器節(jié)點(diǎn)以及射頻卡采集到的信息；智能閱讀器分為ZigBee模塊與RFID模塊,RFID模塊完成對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)中有源標(biāo)簽的識(shí)別以及采集相位差的信息，ZigBee模塊主要負(fù)責(zé)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)、對(duì)周圍信標(biāo)節(jié)點(diǎn)度量指標(biāo)的收集以及數(shù)據(jù)的傳輸；移動(dòng)節(jié)點(diǎn)中包括有源標(biāo)簽以及傳感器節(jié)點(diǎn),傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)對(duì)消防員的心率、脈搏、姿態(tài)信息進(jìn)行采集,采集到的信息最終通過ZigBee網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到控制中心。

在進(jìn)入火場前,消防員隨身攜帶移動(dòng)節(jié)點(diǎn),其中有源標(biāo)簽采用EPC Gen2 標(biāo)準(zhǔn),由自身電源供電。

當(dāng)射頻標(biāo)簽進(jìn)入監(jiān)測區(qū)域后，將會(huì)由被動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)為主動(dòng)態(tài)工作,同時(shí)將自身標(biāo)識(shí)及相關(guān)信息經(jīng)過編碼后由射頻前端電路及天線發(fā)送到智能閱讀器模塊。智能閱讀器在本系統(tǒng)設(shè)計(jì)中不僅起著傳感器節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)、節(jié)點(diǎn)自定位、數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓δ?還具有RFID讀寫器對(duì)射頻標(biāo)簽識(shí)別和測距的作用。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

2 系統(tǒng)定位算法設(shè)計(jì)

為能夠?qū)ο绬T進(jìn)行定位,需要在建筑物內(nèi)主要區(qū)域安裝有智能閱讀器。消防員進(jìn)入火災(zāi)現(xiàn)場時(shí)佩戴的安全頭盔內(nèi)裝有電子標(biāo)簽,電子標(biāo)簽內(nèi)存儲(chǔ)了可以識(shí)別消防員身份信息的識(shí)別碼,并對(duì)電子標(biāo)簽的室內(nèi)位置坐標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定。當(dāng)消防員經(jīng)過智能閱讀器時(shí),智能閱讀器可讀取到不同位置的標(biāo)簽信息,并將這一信息傳送給服務(wù)器,服務(wù)器接收到信息后需要對(duì)消防員具體位置進(jìn)行準(zhǔn)確定位。本文采用基于RSSI的改進(jìn)四邊測距定位算法來實(shí)現(xiàn)對(duì)消防員位置信息的準(zhǔn)確定位。

RSSI定位算法利用接收信號(hào)的強(qiáng)度來計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離,其中接收信號(hào)強(qiáng)度與傳輸距離的關(guān)系用式(1)來表示,RSSI表示接收信號(hào)強(qiáng)度,d是接收與發(fā)射節(jié)點(diǎn)間的距離,n為信號(hào)傳播因子,A為信號(hào)傳輸距離為1 m時(shí)接收端接收到的信號(hào)功率。

RSSI=-(A+10·nlgd)

(1)

2.1 RSSI濾波算法設(shè)計(jì)

由于RSSI的值極易受周圍環(huán)境影響而造成定位不準(zhǔn)確,為準(zhǔn)確定位,需要首先對(duì)接收到的RSSI值進(jìn)行濾波處理。

RSSI濾波算法中,采用高斯模型分布函數(shù)對(duì)待測節(jié)點(diǎn)接收到的M個(gè)RSSI序列值存儲(chǔ)在數(shù)組G_Val[]中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,其中高斯模型的概率密度函數(shù)為：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：Xi為第i個(gè)RSSI信號(hào)強(qiáng)度值；m為樣本均值；δ2為樣本方差；δi為樣本離差。本算法中通過高斯模型,根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)設(shè)置閾值為0.6。當(dāng)函數(shù)F(x) 的值小于0.6時(shí),表示測得該節(jié)點(diǎn)的RSSI值誤差較大,應(yīng)舍棄[6]；反之,則寫入數(shù)組 G_Val_Gauss[]中,并用L表示計(jì)入數(shù)組 G_Val_Gauss[]中RSSI值中的個(gè)數(shù)。根據(jù)式(6),取其均值表示得到RSSI的值。

(6)

因?yàn)楦咚鼓Ｐ蛢H對(duì)短暫的小概率事件擾動(dòng)進(jìn)行消除,因此通過高斯模型處理RSSI數(shù)據(jù)后,再利用單傳感器分批估計(jì)融合理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,然后得到RSSI的最優(yōu)值。其原理為：經(jīng)高斯模型處理后的m個(gè)數(shù)據(jù)按奇偶順序或先后順序分成2組樣本,即x11,x12,…x1q和x21,x22,…x2p,其中：q+p=m(q,p≥2)[7-8]。兩組樣本所對(duì)應(yīng)的樣本均值為：

(7)

(8)

樣本方差為：

由此可得x的融合估計(jì)值和方差為：

(11)

(12)

根據(jù)公式(11)可以確定RSSI的最優(yōu)值。

2.2 改進(jìn)的四邊測距定位算法設(shè)計(jì)

在實(shí)際的測試環(huán)境中,三邊定位算法利用RSSI測距模型得到的距離會(huì)存在誤差,導(dǎo)致3個(gè)圓無法交于一點(diǎn)而得不出唯一解。故此,本消防員定位系統(tǒng)采用四邊測距加權(quán)質(zhì)心定位與梯度下降法相融合的算法[9]。定位模型如圖2所示。

圖2 定位模型

圖2中,4個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)分別為A(xa,ya),B(xb,yb),C(xc,yc),E(xe,ye),待測節(jié)點(diǎn)為D(xd,yd)。首先計(jì)算4個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)到未知節(jié)點(diǎn)的距離r,分別為r1,r2,r3,r4,然后分別通過ABC、ABE、ACE、BCE這4組節(jié)點(diǎn)計(jì)算出D點(diǎn)的坐標(biāo)位置D1(x1,y1)、D2(x2,y2)、D3(x3,y3)、D4(x4,y4)。為了提高定位精度,對(duì)這4個(gè)估量位置進(jìn)行加權(quán)方法可以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的定位,其方法如下：

(13)

(14)

式中

為改進(jìn)的加權(quán)因子,通過其內(nèi)在的約束力達(dá)到提高定位精度的效果。該算法的具體實(shí)現(xiàn)過程如圖3所示。

圖3 加權(quán)四邊測距定位算法流程圖

本定位算法中采用梯度下降法分步修正待測標(biāo)簽各坐標(biāo)軸的初始坐標(biāo),進(jìn)而減小誤差,提高定位精度[10-11]。假設(shè)本次位置為m,則由式(6)可獲得修正后的結(jié)果。

(15)

式中的修正值(Δxi(m),Δyi(m))由修正率(αx,αy)初始坐標(biāo)值和梯度δir共同決定,如下式：

(16)

其中：σx、σy分別是x、y軸坐標(biāo)的修正率,δir是天線r對(duì)目標(biāo)i的梯度?？梢酝ㄟ^式(17)得到：

(17)

(18)

其中l(wèi)ir為未修正前天線r與待定位標(biāo)簽i的距離,本算法中坐標(biāo)修正的結(jié)束條件為RMSE小于閾值,通過RMSE作為結(jié)束條件,可以有效地提高系統(tǒng)的定位精度,減小誤差[13-14]。

3 算法仿真與分析

為了驗(yàn)證本系統(tǒng)算法的定位精度,實(shí)驗(yàn)中測試了10個(gè)待定位標(biāo)簽,使用了4個(gè)讀寫器,在4 m×4 m的平面內(nèi)對(duì)待定位標(biāo)簽進(jìn)行數(shù)據(jù)測試。具體放置位置如圖4所示,分別對(duì)每個(gè)標(biāo)簽測試10次,對(duì)每個(gè)標(biāo)簽測得的結(jié)果取平均值。

圖4 智能閱讀器與標(biāo)簽放置示意圖

其最終的測量結(jié)果與定位誤差如表1所示。表1列出了定位標(biāo)簽的實(shí)際坐標(biāo)、四邊質(zhì)心加權(quán)定位測量定位坐標(biāo)和修正后的定位坐標(biāo),并求解出四邊測量最終定位坐標(biāo)誤差1和優(yōu)化后定位坐標(biāo)誤差2。

表1 定位坐標(biāo)及誤差測量結(jié)果

表1(續(xù))

兩種定位方法的平面圖如圖5所示。圖5中(a)圖表示三邊定位坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)的差距；圖5(b)表示四邊加權(quán)與梯度下降法定位坐標(biāo)和實(shí)際坐標(biāo)的差距。

圖5 坐標(biāo)位置仿真平面圖

圖6給出了應(yīng)用兩種定位方法的誤差情況。

圖6 不同定位方法待測節(jié)點(diǎn)誤差對(duì)比

分析表1可知,采用三邊測距定位算法,在實(shí)際坐標(biāo)為(2,1)處誤差達(dá)到最大,可達(dá)1.2 m；在實(shí)際坐標(biāo)為(1,1)處誤差最小,僅為0.178 m；平均定位誤差約為0.689 m。采用改進(jìn)后的定位算法,在實(shí)際坐標(biāo)為(1,2)處誤差最大,可達(dá)0.708 m；在實(shí)際坐標(biāo)為(1,1)處誤差最小,最小為0.106 m；平均定位誤差為0.392 m。從圖6兩種方法誤差對(duì)比曲線分析中可以看出：三邊測量定位算法定位結(jié)果誤差較大、波動(dòng)性較大,改進(jìn)后的四邊加權(quán)與梯度下降法相結(jié)合的定位算法在各點(diǎn)出的定位精度有很大提高,定位結(jié)果整體波動(dòng)性較小,因此改進(jìn)后的定位算法克服了傳統(tǒng)上三邊測量定位算法上的不足,定位誤差減小了0.297 m。

4 結(jié)論

本消防員定位系統(tǒng)中將RFID和ZigBee兩種技術(shù)融合應(yīng)用在消防員定位領(lǐng)域中,不但彌補(bǔ)了ZigBee定位系統(tǒng)缺少射頻識(shí)別功能的缺陷,還使得RFID閱讀器擁有了自組網(wǎng)以及遠(yuǎn)程通信的能力,提高了消防定位距離。通過算法仿真分析表明,本文所提出的改進(jìn)算法與傳統(tǒng)三邊測量定位算法相比,在定位精度上得到了很大的提高,適合于室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境中火災(zāi)現(xiàn)場救援過程中對(duì)消防員的定位需求。對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)一步的研究,將包括消防員脈搏信息和姿態(tài)特征信息的準(zhǔn)確采集,并根據(jù)該信息進(jìn)一步優(yōu)化定位算法,消除環(huán)境因素的影響

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Design of positioning system for firemen based on ZigBee and RFID

Zhang Kaisheng, Wang Jing

(College of Electrical and Information Engineering,Shanxi University of Science and Technology,Xi’an 710021,China)

Aiming at the problem that the firemen in distress can’t be well positioned in the fire scene,a positioning system for firemen is designed on the basis of ZigBee and RFID technology. In this system the ZigBee module and RFID module are combined to be an intelligent reader. By using the self networking capability of the ZigBee module,the RFID tag positioning distance is extended,and by using information collection function of the RFID module,the ZigBee node information recognition is expanded. In the design of system algorithm,the improved quadrilateral ranging algorithm is proposed,which optimizes the measured RSSI data by using the Gauss model distribution function and the single sensor batch estimation fusion theory, and locates the target by using the algorithm of combining the weighted centroid positioning with the gradient descent method. The simulation experiment shows that the improved algorithm has high positioning accuracy,which is suitable for positioning firemen in distress at indoor fire scene.

intelligent reader; positioning system; RFID; ZigBee

10.16791/j.cnki.sjg.2017.07.032

2017-01-12

2017-03-07

陜西省西安未央科技區(qū)項(xiàng)目“基于物聯(lián)網(wǎng)的信息監(jiān)控平臺(tái)研究”(2012-03)；陜西校地合作項(xiàng)目(2011K-29)

張開生(1963—),男,山西運(yùn)城,博士,教授,研究生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用與開發(fā).

E-mail：1966568973@qq.com

TP215,TU998.1

B

1002-4956(2017)07-0122-05