蒙廣旭

（桂林航天工業(yè)學院，桂林 541000）

在無線傳感網(wǎng)絡中，位置信息對傳感器網(wǎng)絡的監(jiān)測活動至關重要，事件發(fā)生的位置或獲取信息的節(jié)點位置是傳感器網(wǎng)絡節(jié)點檢測消息中所包含的重要信息[2]，而測距技術又是確定位置信息不可缺少的一個重要環(huán)節(jié)。

現(xiàn)在比較常用的幾種測距方式為：GPS測距、紅外測距、超聲波測距和RSSI測距等[3]。毫無疑問

不同的測距方式都各有優(yōu)缺點，通常人們在選擇測距方式上也會綜合考慮到成本、精確度、測距范圍等多種因素，而本文主要選擇平均誤差較小、成本較低的RSSI測距技術來進行分析。

1 關于RSSI以及RSSI與距離關系

1.1 關于RSSI的介紹

所謂RSSI（Received Signal Strength Indication）是指信號強度被接收的指示，無線發(fā)送層的可選部分，可以用來判定鏈接的質量，以及用來確定廣播發(fā)送強度是否需要增大。將接收到的信號，按照信號強弱的不同，測定信號發(fā)射點與信號接收點之間的距離，從而根據(jù)測量得到的數(shù)據(jù)對信號發(fā)射的位置進行定位計算。例如無線傳感中的ZigBee網(wǎng)絡和CC243X系列芯片的定位引擎就是采用RSSI這種技術、算法。其實RSSI測距技術就是一種基于信號收發(fā)強度的一種定位測距技術，但是測量值一般不包括天線增益或傳輸系統(tǒng)的損耗。

1.2 關于RSSI與距離關系

RSSI的測距技術最初設計是用來定位的，特別是GPS信號弱的室內(nèi)定位，其具體硬件實現(xiàn)是通過對輸入信號的功率進行一定時間的積分，得到一個均值，通常是1秒內(nèi)的值。本文以CC254X系列為測距模塊進行說明，CC254X模塊進行測距時需要兩塊CC254X進行數(shù)據(jù)交互，兩個模塊之間不斷進行著藍牙信號的發(fā)送和接收任務。在本設計中使用的CC254X芯片，由于其搭載的OSAL系統(tǒng)提供了接口函數(shù)，所以可直接得到接收端信號強度，進而可以根據(jù)一系列代換得到關于距離的RSSI函數(shù)式：

式中，PR表示接收端無線信號的接收功率大?。籔T表示發(fā)射端無線信號的發(fā)射功率大??；D表示接收和發(fā)射單元之間的距離；n表示傳播因子，其數(shù)值大小跟環(huán)境有關，包括天氣，濕度，是否有障礙物等等。

而10lgPR是接收信號功率轉換為dBm的表達式，A取為發(fā)射與接收端相距1m時，接收端的信號功率，這樣就可以基于CC254X進行距離的測算。

2 常見濾波算法的介紹和分析

藍牙信號在傳輸?shù)倪^程當中，信號會受到一些外來噪聲的影響，能否有效過濾掉噪聲，盡可能多的取得有效數(shù)值，成為了本系統(tǒng)能否更加準確測算距離值的關鍵。具體將濾波算法加入到RSSI測距技術中的設計，如下方面。

可以進行濾波處理[4]的算法很多，這里介紹幾種比較常用的濾波算法。限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法），這種算法是根據(jù)經(jīng)驗判斷，確定兩次采樣允許的最大偏差值，假設該值記為H，當檢測到有新的值時，該算法就會進行判斷：若本次值與上次值之差<=H，則本次值有效，若本次值與上次值之差>H，則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。

加權遞推平均濾波法，這種濾波算法需要把不同時刻的數(shù)據(jù)進行不同加權處理，通常而言，越接近現(xiàn)在時刻的數(shù)據(jù)賦予的權值越大。這樣給予新采樣的數(shù)據(jù)的權體系越大，靈敏度會相應越高，但是信號的平滑度會有所降低。算術平均濾波法，該濾波方法需要采取N個采樣值進行算術平均運算：當N的值比較小時，系統(tǒng)的靈敏度較高，但是相應的信號平滑度較低；當N的值比較大時，系統(tǒng)的靈敏度較低，但是相應的信號平滑度較高。高斯濾波其實是一種線性平滑濾波方法，主要用來消除高斯噪聲，被廣泛應用在圖像減噪處理的過程中，其實也可以用來進行數(shù)據(jù)濾波噪聲處理。

3 最終濾波算法的選取

為了能夠較好地處理RSSI信號中的抖動及干擾問題，盡可能的提高信號的穩(wěn)定性，本系統(tǒng)經(jīng)分析和論證后采用高斯濾波算法加算術平均濾波法來對數(shù)據(jù)處理中的噪聲進行濾波，處理RSSI信號中的抖動及干擾問題。首先要保證各濾波算法功能模塊的實現(xiàn)，其次要保證濾波算法程序的準確性，最后要保證濾波后的結果能夠被準確進行轉換并直觀地顯示出來。

4 結束語

本文提出使用CC254X進行信號發(fā)射和接收，采用高斯濾波算法加算術平均濾波算法來處理RSSI信號中的抖動及干擾問題。和沒有采取任何濾波比較而言，加入上述兩種濾波算法以后，信號的抖動問題有了很大的改善，能夠取得良好的距離測量效果。最終結果表明，采用濾波算法進行改進后的方案信號的穩(wěn)定性有了明顯提高，使得測距結果更加精確，該方案可以用于不同環(huán)境下基于RSSI測距中的應用。

[1] 杜亞江，高立兵等.基于最小二乘法的RSSI測距環(huán)境參數(shù)修正方案[J].計算機系統(tǒng)應用學報，2012（21）.

[2] 王琦等.基于RSSI測距的室內(nèi)定位技術[J].電子科技學報，2012，25，（6）：1007-7820.

[3] 方震，趙湛，郭鵬，張玉國等.基于RSSI測距分析[J].傳感技術學報，2007，20，（11）：1004-1699.

[4] 朱明輝，張會清等.基于RSSI測距的室內(nèi)測距模型的研究[J].傳感器與微系統(tǒng)學報，2010，29，（8）：1000-9787.