李再煜
(武漢理工大學(xué)信息工程學(xué)院,湖北武漢430070)
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)因其自組織性、分布式、低功耗和低成本等特性得到了廣泛的應(yīng)用。近年來研究熱門是利用無線信號來定位,定位信息有著非常重要的應(yīng)用。如在軍事上,可以利用傳感器網(wǎng)絡(luò)偵測敵方軍隊的行動路線;在民用上,可以利用定位信息來檢測商場的人流量。這是一種內(nèi)容識別(Contentaware)的概念?,F(xiàn)在有些地圖應(yīng)用已經(jīng)將這種理念嵌入其應(yīng)用中,如百度地圖與谷歌地圖,不僅能實時地跟蹤確定的地理位置,還能給出周邊的餐飲和住宿等相關(guān)信息。
下面重點研究了RSSI的影響因素,對數(shù)據(jù)進行測量,根據(jù)測量值選擇優(yōu)化算法對數(shù)據(jù)進行處理,以尋找RSSI與距離(Distance)的關(guān)系[1-3]。最后采用基于Zigbee協(xié)議的CC2530芯片為硬件平臺,利用RSSI信息來定位待測點的信息。
RSSI的大小隨著收發(fā)二者間距離的增大而減小,但是非線性。在本次硬件系統(tǒng)中,CC2530內(nèi)部具有檢測接收信號強度的模塊,在收到一個有效的數(shù)據(jù)包時,會將接收到的信號強度值(RSSI值)放到一個特定的寄存器里。實際接收信號的強度為寄存器內(nèi)的值與73 dB的和。73 dB是一個典型值,本次實驗系統(tǒng)中采用的TinyOS系統(tǒng)里面也是采用該值。但是,不同的芯片,這個值會不一樣,具體需要參看相應(yīng)芯片的數(shù)據(jù)手冊。在本次測量系統(tǒng)中,接收信號的范圍為-25~50 dB。
通過大量的實驗與研究發(fā)現(xiàn),RSSI與Distance之間近似為Log關(guān)系,其關(guān)系表達式為:
式中,a、c是與環(huán)境因素有關(guān)的參數(shù),不同的環(huán)境和不同的硬件天線,這2個參數(shù)會不同??梢酝ㄟ^測量一組RSSI與Distance的數(shù)據(jù),然后通過算法擬合求出a、c的值。a、c的值一旦確定,那么就確定了RSSI與Distance的關(guān)系,因此,測量出RSSI的值就可以反算出Distance。
RSSI是一個非常不穩(wěn)定的測量指標,它受到很多因素的影響,但是通過一定的算法,可以把誤差降低到可以忽略的范圍內(nèi)。
RSSI是無線信號,與一般的無線信號一樣,易受到散射、反射和衍射效果的影響。在這3種影響因素中,反射效應(yīng)是最大的影響因素。反射往往會造成多徑效應(yīng),這極大地影響了接收機的數(shù)據(jù)接收。當(dāng)將結(jié)點的發(fā)射功率調(diào)到最大時,其RSSI的值比較穩(wěn)定,不易受外界因素的干擾。而且在這種情況下由多徑(multi-path)產(chǎn)生的信號相比原信號的強度要小得多。所以將發(fā)射功率調(diào)到最大,其測量誤差較小,但是此時的距離分辨率比較低。通過實驗得到,一般情況下當(dāng)外界因素直接影響視距(LOS)時,RSSI的值必定會產(chǎn)生變化。當(dāng)將結(jié)點的功率調(diào)到最小時,RSSI值的波動性非常大,但是通過最優(yōu)化擬合,也可以得到一條近似Log模型的曲線。此時雖然理論上其距離的分辨率高,但是由于其波動性,這種效果已經(jīng)不明顯。所以在本次實驗中,將結(jié)點功率設(shè)置為最大。
對于柱狀天線,理論上到發(fā)射點的功率相等的地方應(yīng)為一個標準的圓。但是實際情形中,受天線和硬件PCB布線等其他因素的影響,功率相等的地方所構(gòu)成的曲線并不是一個圓。通過實驗驗證了這一結(jié)論,如圖1所示。
實驗中發(fā)現(xiàn),其軌跡不是一個標準圓,而是一個近似的橢圓。收發(fā)點相對角度確實對RSSI的值有影響,但是影響較小。引入修正參數(shù)可以適當(dāng)?shù)叵魅踅嵌葏?shù)造成的影響。
在前面的實驗中,收發(fā)結(jié)點只有一對。如果收發(fā)結(jié)點有多對,而且每對的LOS存在交叉時,RSSI會增強。在實驗中,測量的數(shù)據(jù)驗證了這一結(jié)論,如圖1所示。
圖1 LOS交叉與非交叉時RSSI對比
從圖1中可以看到,LOS交叉時比LOS非交叉時的RSSI普遍要高。
上述RSSI是非常不穩(wěn)定的測量因素,受多方面的影響。在室內(nèi)做測量時,不同的地方測量得到的RSSI與Distance的關(guān)系將會不一樣。具體體現(xiàn)在a值和c值的不同。前面的角度參數(shù)的測量是在一個比較空曠的室內(nèi)進行的。理論上講,室內(nèi)空曠,多徑的影響會較小,因為到達墻壁或是其他障礙物的信號自身已經(jīng)很小,再經(jīng)過反射后再次到達接收機的信號強度相比經(jīng)過LOS直接傳送過來的信號要小得多。而當(dāng)室內(nèi)環(huán)境比較小時,由多徑所產(chǎn)生的影響將會帶有許多的不確定性。
圖2中所列4條曲線的測量環(huán)境與上述角度參數(shù)測量時的環(huán)境不為同一地方,4條曲線分別對應(yīng)4個自轉(zhuǎn)角度下RSSI與Distance的關(guān)系。從圖2中可以看到,角度參數(shù)對RSSI的影響比較大。如果在這種環(huán)境下直接利用某單一方面的a、c值去測量,所得結(jié)果必定會產(chǎn)生很大的誤差。
圖2 結(jié)點自轉(zhuǎn)條件下RSSI與Distance的關(guān)系
在許多不同的環(huán)境下進行測量時發(fā)現(xiàn),在不同的環(huán)境下,數(shù)據(jù)變化較大的是參數(shù)a。在不同的環(huán)境下,a的取值為-9~-22。但是c的值相對a變化不大,取值為22~33。
在本次測距實驗中[4-7],選用Atos物聯(lián)網(wǎng)實驗箱,采用10 cm天線,選擇的室內(nèi)環(huán)境為空曠無雜物的室內(nèi)環(huán)境,利用3個已知坐標的基站去測量待測點的位置[8,9]。
在本次實驗中,測量得到的RSSI與Distance的關(guān)系90%以上都符合Log模型。這里給出部分數(shù)據(jù):當(dāng)收發(fā)2點間距為2 cm時,RSSI為22;10 cm時,RSSI為9;20 cm時,RSSI為4。
上面數(shù)據(jù)的測量條件為室內(nèi)環(huán)境,每一個距離對應(yīng)的RSSI在測量時有多個值,以上只列出了部分值,這是在周圍環(huán)境無變化時,取接收到的RSSI概率最大的一個(發(fā)射結(jié)點每次發(fā)包50次,發(fā)包間隔為1 s,取50次里面出現(xiàn)次數(shù)最多的一個記為對應(yīng)點的RSSI值)。
擬合后得到的相關(guān)信息如下所示:
利用MATLAB里面的cftool工具箱,選MD算法,可以找一條最好的擬合曲線,如圖3所示。從擬合后的結(jié)果中可以得到表達式RSSI=a*log(d)+c中各未知參數(shù)的值,也有誤差、擬合度等相關(guān)信息。這些信息便于后面做一些修正[10,11]。
圖3 利用MATLAB擬合而得的結(jié)果
由平面幾何知識可以得到,如果已知1個點到3個已知結(jié)點的相對距離,那么這個點的位置也就知道了。因些在室內(nèi)布置3個AP,其位置給定,然后待測點向這3個結(jié)點發(fā)送包。3個AP根據(jù)接收到的RSSI信息,利用Log模型參數(shù)能計算出相對距離。然后利用BSGF搜索極小值的算法,找到一個最合適的位置,使到3邊的距離最接近測量值。測量結(jié)果如圖4和圖5所示。
圖4 定位結(jié)果
圖5 定位累積誤差
實際結(jié)果與定位結(jié)果如圖4所示。定位的累積誤差如圖5所示。從圖5中可以看到,88%數(shù)據(jù)的定位誤差都在1 m以內(nèi)。
上述重點研究了RSSI的影響因素,從功率、收發(fā)點相對角度、多收發(fā)結(jié)點和環(huán)境等因素中尋找規(guī)律,并通過實驗驗證了這些影響因素的成因,對實驗后的數(shù)據(jù)也做了詳細分析。利用數(shù)據(jù)與圖表定量分析了RSSI影響因素的大小。
從定量的數(shù)據(jù)分析得出,功率越大,RSSI越大,c值越大,但a值可能保持不變。收發(fā)點相對位置不變,相對角度不同,RSSI的值會發(fā)生變化,具體變化與環(huán)境有關(guān),而環(huán)境因素對RSSI的值則產(chǎn)生不確定性的影響。多收發(fā)結(jié)點將會使RSSI的值變大。
最后利用Atos物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺,結(jié)合RSSI與Distance的Log數(shù)據(jù)模型關(guān)系,做了一個定位實驗,實驗精度能達到1 m。
[1] ABDALKARIM A,THORSTEN F,F(xiàn)ALKO D.Adaptive Distance Estimation and Localization[C]∥IEEE International Conference,2007:471-478.
[2] CHONG L,KUI W,TIAN H.Sensor Localization with Ring Overlapping Based on Comparison of Received Signal Strength Indicator[C]∥IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Systems,2004:516-518.
[3] HUI L,HOU S D,PAT B,JING L.Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems[C]∥IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics—PART C:Applications and Reviews,2007:1 067-1 080.
[4] GUO Q M,BARIS,F(xiàn)IDAN D O,et al.Wireless Sensor Network Localization Techniques[C]∥ComputerNetworks,2007:2 529-2 553.
[5] BAHL P,PADMANABHAN V.RADAR:An In-building RF-based User Location and Tracking System[C]∥IEEE INFOCOM,2000:775-784.
[6] ELNAHRAWY E,LI X,MARTIN R.The Limits of Localization Using Signal Strength:A Comparative Study[C]∥First Annual IEEE Conference on Sensor and Adhoc Communications and Networks,2004:406-414.
[7] NICULESCU D,NATH B.Ad Hoc Positioning System(APS)Using AOA[C]∥INFOCOM,2003,1 734-1 743.
[8] BLUMENTHAL L M.Theory and Applications Distance Geometry[M].Ox-ford University Press,1953:665-720.
[9] ROOS T,MYLLYMAKI P, TIRRIH.A Statistical Modeling Approach to Location Estimation[C]∥IEEE Transactions on Mobile Computing,2002:59-69.
[10] WHITEHOUSE K,CULLER D.Calibration as Parameter Estimation in Sensor Networks[C]∥ACM Press,2002:59-67.
[11] LI C,ZHUANG W.Nonline-of-sight Error Mitigation in Mobile Location[C]∥IEEE Transactions on Wireless Communications,2005:560-573.