李輝　秦興琳　郭浩琰　蔣焜　張怡杰

摘要：近年來(lái)隨著技術(shù)的進(jìn)步和人們生活水平的提高，人們生活中的大多數(shù)時(shí)間都是在室內(nèi)度過(guò)的，所以對(duì)室內(nèi)定位的各種需求在不斷增長(zhǎng)，逐漸成為一個(gè)研究的熱點(diǎn)。因此，本文設(shè)計(jì)了一種基于藍(lán)牙信標(biāo)的室內(nèi)定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)在分析了藍(lán)牙信標(biāo)的RSSI信號(hào)的分布特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，采用高斯濾波和卡爾曼濾波融合使用的方式來(lái)對(duì)接收到的信號(hào)實(shí)行濾波處理，接著在大量地實(shí)地測(cè)試的基礎(chǔ)上，建立了RSSI信號(hào)的測(cè)距模型，最后使用三邊質(zhì)心算法作為定位算法。

關(guān)鍵詞：藍(lán)牙信標(biāo);室內(nèi)定位;RSSI

中圖分類號(hào)：TP311? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）02-0240-02

Abstract： In recent years， with the progress of technology and the improvement of people's living standards， and people spend most of their lives indoors， the various demands for indoor positioning are also increasing and gradually become a research hot spot. Therefore this paper designs an indoor positioning system Based on Bluetooth beacon. Based on the analysis of the distribution characteristics of the RSSI signal of the Bluetooth beacon， the system uses the method of Gaussian filtering and Kalman filtering to filter the received signals. then Based on a large number of field tests， the system establishes the ranging model of the RSSI signal， and finally uses the trilateral centroid algorithm as the positioning algorithm.

Key words： Bluetooth beacon; Indoor positioning; RSSI

1 概述

近年來(lái)，隨著現(xiàn)代化建設(shè)的不斷推進(jìn)，人們對(duì)室內(nèi)定位的需求也在不斷增加。與室外定位相比，對(duì)室內(nèi)定位的研究開(kāi)始得較遲，并且目前也還沒(méi)有發(fā)展出一種廣泛應(yīng)用的定位方案。在面對(duì)室外的定位需求時(shí)，GPS定位技術(shù)的10m定位精度尚可為人們所接受，但是面對(duì)復(fù)雜的障礙物多的室內(nèi)環(huán)境，這種定位誤差會(huì)給使用者帶來(lái)相當(dāng)大的困擾。因此室內(nèi)定位比室外定位要有更準(zhǔn)確的定位精度。同時(shí)由于室內(nèi)環(huán)境的錯(cuò)綜復(fù)雜，在不同的室內(nèi)場(chǎng)所中也許需要采用不同的定位方式。

而在多種室內(nèi)定位技術(shù)中，藍(lán)牙因?yàn)楣牡?、傳輸距離遠(yuǎn)、連接速度快等優(yōu)點(diǎn)成為一種十分流行的無(wú)線技術(shù)，因此本文在安卓平臺(tái)上設(shè)計(jì)出了一套基于藍(lán)牙信標(biāo)的室內(nèi)定位系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，我們通過(guò)獲取的藍(lán)牙信標(biāo)的RSSI信號(hào)，使用了高斯濾波和卡爾曼濾波相結(jié)合的方式對(duì)RSSI信號(hào)進(jìn)行濾波，接著確立了信號(hào)強(qiáng)度與距離的關(guān)系模型，最后使用三邊質(zhì)心算法作為定位的算法，給出定位結(jié)算。

2 設(shè)計(jì)方案

2.1 室內(nèi)定位技術(shù)選擇

當(dāng)前社會(huì)隨著技術(shù)的進(jìn)步以及人們生活水平的提高，筆記本、手機(jī)、平板電腦等智能移動(dòng)終端開(kāi)始廣泛存在于人們的日常生活中，而這些移動(dòng)設(shè)備又都配備了WIFI模塊和藍(lán)牙模塊。因此如果使用WIFI定位或藍(lán)牙定位，可減少部署其他設(shè)備的成本，使用自己的手機(jī)或其他移動(dòng)設(shè)備作為接收設(shè)備即可實(shí)現(xiàn)接收信號(hào)、信號(hào)分析、定位結(jié)算的效果，這樣便可極大降低系統(tǒng)復(fù)雜度和建設(shè)成本。

而相較于WIFI定位技術(shù)，藍(lán)牙室內(nèi)定位又具有如下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：1）功耗低。2）藍(lán)牙信標(biāo)體積小，部署簡(jiǎn)便。3）穩(wěn)定性高。因此，在本室內(nèi)定位系統(tǒng)中使用藍(lán)牙定位技術(shù)，并且采用的藍(lán)牙信標(biāo)是由瑞迪萊科技使用nRF52832藍(lán)牙芯片制作的iBeacon藍(lán)牙設(shè)備。

2.2 信號(hào)濾波方式的選擇

如果想給接收到的RSSI信號(hào)進(jìn)行正確的濾波處理，就必須要了解信號(hào)的分布特點(diǎn)。我們?cè)谕坏攸c(diǎn)獲取了55次藍(lán)牙信標(biāo)的信號(hào)，得到了這些信號(hào)的55個(gè)RSSI強(qiáng)度值并使用Matlab軟件中的ksdensity函數(shù)，對(duì)這55個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得到藍(lán)牙信標(biāo)的RSSI信號(hào)總體上有服從于高斯分布的特點(diǎn)?；诖瞬捎昧艘韵聝煞N濾波過(guò)程：高斯濾波和卡爾曼濾波。

1） 高斯濾波

具體的高斯濾波過(guò)程如下：設(shè)RSSI信號(hào)服從期望為u，標(biāo)準(zhǔn)差為[σ]的高斯分布。由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布得知，[x]出現(xiàn)在區(qū)域[[u-σ，u+σ]]的概率為0.684，所以在對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波時(shí)可以只采用滿足[u-σ≤RSSI≤u+σ]的RSSI的值作為濾波后的RSSI信號(hào)。高斯濾波中，左右閾值設(shè)置為1是標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)則濾波，左右閾值設(shè)置為0.85是常規(guī)的高斯濾波。

2） 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波的原理是根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際測(cè)量值和預(yù)估值對(duì)狀態(tài)向量重新構(gòu)造，并以預(yù)估-校正的模型思想進(jìn)行遞歸，通過(guò)系統(tǒng)的實(shí)際測(cè)量值和預(yù)估值來(lái)消除隨機(jī)噪聲，重新構(gòu)造系統(tǒng)狀態(tài)[10]?？柭鼮V波的實(shí)現(xiàn)分為預(yù)測(cè)階段和更新階段，在預(yù)測(cè)階段時(shí)依據(jù)上一時(shí)刻的值推斷出下一時(shí)刻的值，更新階段時(shí)通過(guò)分析觀測(cè)狀態(tài)和估計(jì)狀態(tài)，求出當(dāng)前時(shí)刻的最佳狀態(tài)。

2.3 RSSI測(cè)距模型的確立

2.4 基于RSSI測(cè)距的定位算法

基于RSSI測(cè)距的定位法是一種簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)的室內(nèi)定位方法。在定位區(qū)域布設(shè)好藍(lán)牙信標(biāo)后，移動(dòng)設(shè)備會(huì)收到每個(gè)藍(lán)牙信標(biāo)的RSSI強(qiáng)度信息，我們可以建立一個(gè)信號(hào)強(qiáng)度與距離的關(guān)系模型，把移動(dòng)設(shè)備接收到的RSSI信號(hào)強(qiáng)度轉(zhuǎn)換為移動(dòng)設(shè)備與信標(biāo)之間的距離，接著再應(yīng)用三邊質(zhì)心定位法就可以來(lái)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位。該方法假設(shè)要定位的點(diǎn)在三圓相交的一個(gè)三角形區(qū)域，而移動(dòng)設(shè)備的位置就位于該三角形的質(zhì)心之內(nèi)。選取兩圓圓心連線與兩圓交點(diǎn)連線的交點(diǎn)為策略點(diǎn)，三個(gè)圓一共可以得到3個(gè)策略坐標(biāo)，再求出三個(gè)圓的策略坐標(biāo)，最后取這三個(gè)坐標(biāo)的質(zhì)心，即為這三個(gè)相交圓的定位坐標(biāo)。

3 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)的運(yùn)行流程

本系統(tǒng)在安卓平臺(tái)的運(yùn)行流程：首先程序判斷手機(jī)藍(lán)牙有沒(méi)有打開(kāi)，如果沒(méi)有就申請(qǐng)打開(kāi)手機(jī)藍(lán)牙，如果已經(jīng)打開(kāi)了手機(jī)藍(lán)牙就開(kāi)始掃描藍(lán)牙信標(biāo)的RSSI信號(hào);如果因?yàn)槲粗蛩{(lán)牙掃描失敗，則程序顯示藍(lán)牙掃描失敗;如果順利接收到信標(biāo)的RSSI信息，則使用前文中的卡爾曼濾波以及高斯濾波對(duì)藍(lán)牙信標(biāo)的RSSI信號(hào)進(jìn)行濾波，接著將濾波后的RSSI信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的距離，再使用該距離和三邊質(zhì)心定位算法，進(jìn)行定位運(yùn)算，給出用戶的坐標(biāo)信息。

3.2 軟件的設(shè)計(jì)

將該軟件按照功能模塊區(qū)分，大致可以將它劃分為藍(lán)牙模塊、數(shù)據(jù)管理模塊以及UI模塊這三個(gè)模塊。其中每一個(gè)模塊還可再細(xì)分為相應(yīng)的子模塊，如圖2所示。

藍(lán)牙模塊的主要作用是依據(jù)藍(lán)牙信標(biāo)的MAC地址來(lái)捕獲對(duì)應(yīng)的信標(biāo)的信號(hào)強(qiáng)度。點(diǎn)擊UI界面的開(kāi)始按鈕，則此時(shí)軟件會(huì)不斷地掃描周圍的藍(lán)牙設(shè)備，并根據(jù)設(shè)備的MAC地址判斷搜索到的藍(lán)牙設(shè)備是否為自己需要的信標(biāo)設(shè)備;如果是的話就不斷地地對(duì)藍(lán)牙信標(biāo)設(shè)備進(jìn)行掃描，然后將一段時(shí)間內(nèi)掃描到的藍(lán)牙設(shè)備的RSSI信息送到數(shù)據(jù)管理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。

數(shù)據(jù)處理模塊將對(duì)每一個(gè)藍(lán)牙信標(biāo)的RSSI數(shù)據(jù)，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)則高斯濾波以及常規(guī)高斯濾波，再進(jìn)行卡爾曼濾波，再對(duì)這些RSSI數(shù)據(jù)取均值，接著用建立好的測(cè)距模型將RSSI強(qiáng)度轉(zhuǎn)換為距離，并對(duì)每三個(gè)藍(lán)牙信標(biāo)進(jìn)行組合，計(jì)算出他們的質(zhì)心值即為移動(dòng)設(shè)備在該次定位請(qǐng)求中獲得的坐標(biāo)值。

UI模塊包括了開(kāi)始按鈕和停止按鈕，按鈕的下面是可設(shè)置衰減因子數(shù)值和定位區(qū)域邊長(zhǎng)的兩個(gè)控件，用戶點(diǎn)擊哪一項(xiàng)即可進(jìn)行相關(guān)的操作。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)的基于藍(lán)牙信標(biāo)的室內(nèi)定位系統(tǒng)對(duì)RSSI信號(hào)的分布特點(diǎn)進(jìn)行了研究分析，采用高斯濾波和卡爾曼濾波相結(jié)合的方式對(duì)信號(hào)濾波，然后在大量的實(shí)地測(cè)量的基礎(chǔ)上，建立了信號(hào)強(qiáng)度與距離的關(guān)系模型，然后使用該模型，使用三邊質(zhì)心定位法作為定位算法。本系統(tǒng)的總體定位精度在1m左右，基本滿足了對(duì)室內(nèi)定位精度的要求。

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【通聯(lián)編輯：梁書】