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(1.南京林業(yè)大學土木工程學院,江蘇 南京210037;2.江蘇省測繪工程院,江蘇 南京210013)

0 引 言

基于位置的服務(LBS)是通過移動通訊運營商提供的無線電通訊網(wǎng)絡(如GSM網(wǎng)、CDMA網(wǎng))或外部定位方式(如GNSS)計算移動終端用戶位置信息,在地理信息平臺支持下,為用戶提供的一種增值服務[1]。在購物廣場、火車站、航站樓、博物館、停車場等大型公共場所提供精確定位服務,可為人們生產(chǎn)生活提供極大便利。

現(xiàn)有室內(nèi)定位技術主要利用無線局域網(wǎng)、紅外線、超聲波、射頻識別、WiFi和傳感器等技術[2]。其中WiFi定位技術具有抗干擾性強、定位成本低廉、相對易于實現(xiàn)等優(yōu)點,基本定位原理主要分為RSSI(Received Signal Strength Indication)、TOA(Time of Arrive)、TDOA(Time Difference of Arrive)等,其中RSSI應用較為廣泛[3]。信號強度和空間位置的關系十分密切,因此信號強度RSSI是一個很重要的位置相關變量。根據(jù)構建的信號強度—距離模型,可以準確確定信號接收端的位置。

本文以對數(shù)-距離模型為基礎,對信號強度—距離關系開展實驗設計和新模型構建。通過對實驗所測信號強度RSSI濾波處理實現(xiàn)部分多徑效應與噪聲影響的消減,將原有模型與新模型予以精度比較,提出基于信號強度RSSI的室內(nèi)定位距離優(yōu)化模型。

1 信號強度-距離模型建立

接收端接收到的信號強度通常受傳輸過程中反射效應、多徑效應、噪聲影響,造成采集信號強度不穩(wěn)定,在一個區(qū)間內(nèi)上下波動,導致定位誤差大,因此非常有必要對信號強度做預處理工作。

針對信號強度服從或近似服從正態(tài)分布的特性,采用高斯濾波對信號進行處理[4]。利用正態(tài)分布篩選大概率發(fā)生區(qū)的RSSI值作為有效值,取平均值作為測量值,具體通過實測距離和接收信號強度推算信號環(huán)境損耗系數(shù),構建信號強度與距離關系決定;然后比較朱鵬飛[4]提出的對數(shù)-距離模型解算結果,構建優(yōu)化模型。對數(shù)-距離損耗模型[5]可表示為:

式(1)中,P r(d)和P r(d0)分別表示距離d和d0處信號強度,P t表示發(fā)射功率,文中1 m處信號強度P r(d0)取40 dBm,P t取5 dBm。n為路徑損耗系數(shù)。

如下所示,實驗場地為一教室(圖1),布置WiFi發(fā)射端于E處,A、B、C、D表示接收端所在位置,使用安卓手機WiFi信號強度檢測軟件測出接收端信號RSSI值,用鋼尺測出發(fā)射端和接收端距離,分別記為dAE、dBE、dCE、dDE。當 E點發(fā)出信號時,分別在A、B、C、D處測出信號強度,且每處重復測量15次,實測數(shù)據(jù)如下所示(圖2)。

發(fā)射端發(fā)射的信號經(jīng)墻體時產(chǎn)生了多徑效應和反射作用,將實驗采集的實測數(shù)據(jù)進行高斯濾波處理,并解算對數(shù)-距離損耗模型的路徑損耗系數(shù),其值n為1.81,結合式(1)得對數(shù)-距離損耗模型公式。為便于和其他模型比較,簡稱為模型(1),表示為:

圖1 實驗場景圖

圖2 實測信號強度

每間隔1 m依次測量接收端所在位置信號強度。在室內(nèi)環(huán)境中,RSSI測量結果具有波動性,采用高斯濾波消除異常,結果發(fā)現(xiàn)在室內(nèi)實驗環(huán)境下,接收端與發(fā)射端之間距離小于或等于7 m時,信號強度比較穩(wěn)定,當距離超過8 m,出現(xiàn)了大幅波動,并呈現(xiàn)明顯衰弱趨勢。因此,選擇7 m為臨界值,計算可得距離與信號強度相關系數(shù)為0.879,表明信號傳播過程中信號強度損耗受距離影響大。本文分別采用線性、對數(shù)、多項式對距離與信號強度之間的關系進行擬合,定為模型(2)—模型(4),結果如下所示(圖3—5,表1)。

2 精度評定

圖3 距離與信號強度的線性擬合

圖4 距離與信號強度的對數(shù)擬合

圖5 距離與信號強度的多項式擬合

表1 幾種新建的擬合模型

在6個不同位置分別測量RSSI信號強度,將RSSI值代入表1中對應的3個模型,得到各模型推算出的距離,并與實測距離比較,結果如下所示(表2)。以下是各模型解算距離所對應的精度(表3)。

表2 幾種模型解算距離與實測距離比較

表3 幾種模型解算距離的精度(與實測值相比)

由表2、表3可知,從平均偏差和中誤差兩個精度指標來看,模型(4)提出的多項式擬合模型精度最高。

3 結 語

(1)分別采用線性、對數(shù)和多項式擬合方法建立了基于信號強度RSSI距離的關系模型,其中利用多項式擬合建立的信號強度-距離模型最優(yōu)。

(2)另外,當距離超過某一閾值時信號強度出現(xiàn)急劇衰減現(xiàn)象,噪聲信號濾波方法選擇及優(yōu)化等問題尚需進一步深入研究。

[1]張鑫宇,宋謹鈺.LBS系統(tǒng)研究現(xiàn)狀綜述[J].工業(yè)控制計算機,2016,29(4):101-102.

[2]葛麗.基于WiFi位置指紋室內(nèi)定位算法關鍵技術的研究[D].南京:南京郵電大學,2015.

[3]石欣,印愛民,陳曦.基于RSSI的多維標度室內(nèi)定位算法[J].儀器儀表學報,2014,35(2):262-268.

[4]朱鵬飛.基于RSSI的室內(nèi)定位算法研究[D].昆明:云南大學,2016.

[5]李紅麗.基于WiFi的室內(nèi)定位技術的研究[D].北京:北京交通大學,2014.

[6]王珅,李明峰,趙黎晨,等.基于WiFi的商業(yè)綜合體定位方法研究[J].現(xiàn)代測繪,2017,40(S1):71-74.