ZigBee室內(nèi)定位系統(tǒng)定位精度優(yōu)化算法研究

范靜輝，葉 宏

(上海師范大學(xué)信息與機電工程學(xué)院，上海 200234)

ZigBee是一種新興的低成本、短距離、自配置、低速率以及低功耗的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，具有比較完善的防碰撞機制、節(jié)點管理體系及電源功耗管理功能［1］。選用的無線收發(fā)芯片型號是A7105，A7105是一低成本2.4 GHz ISM頻段的無線應(yīng)用射頻芯片。A7105內(nèi)建接收信號強度指示RSSI和ADC偵測使用電壓。

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點間的測距方法是一些基于測距的定位算法的基礎(chǔ)。測量節(jié)點間距離或方位時常用的方法有基于到達時間(TOA)、基于到達時間差(TDOA)、基于到達角度(AOA)和基于接收信號強度指示(RSSI)的方法［2］，本文采用基于RSSI的測距，因為此方法無須額外的硬件設(shè)備，是一種低功率、廉價的測距技術(shù)，但是因為無線信號受反射、多徑傳播、非視距傳播等問題影響，使得相同距離產(chǎn)生不同的傳播損耗，因此，為了獲取更加準(zhǔn)確的RSSI，先通過中值過濾器(先把RSSI數(shù)據(jù)排序，設(shè)定閾值，根據(jù)閾值來取值)，再經(jīng)過均值過濾器的方法，以去除那些偏差較大的RSSI，提高了RSSI的精度。在定位過程中，本文采用基于極大似然估計法加權(quán)取均值的定位優(yōu)化算法，此種定位方法提高了定位的精度。上位機利用LabVIEW軟件開發(fā)，LabVIEW是一種圖形化編程語言，采用工程技術(shù)人員所熟悉的術(shù)語和圖形化符號代替常規(guī)的文本語言編程，具有界面友好、操作簡便、操作周期短等特點［3］。本文上位機的作用是采集RSSI，實現(xiàn)算法及顯示。

1 算法描述

1.1 RSSI測距原理及本文獲取RSSI算法

1.1.1 RSSI測距原理

基于RSSI(接收信號強度)測距算法:在發(fā)射節(jié)點的發(fā)射功率確定的情況下，可以根據(jù)接收節(jié)點接收到的功率，利用理論和經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，得出能量損耗與距離的關(guān)系。

一般采用的RSSI測距原理如式(1)所示

式中:RSSI是接收信號強度;A為常數(shù);d是收發(fā)節(jié)點之間的距離;n是信號傳播因子。常數(shù)A和n的值決定了接收信號強度RSSI和傳輸距離d的關(guān)系。A和n的數(shù)值易受多種因素影響［4］。此種測距方法需確定A和n兩個常數(shù)值，實現(xiàn)過程較復(fù)雜。

本文采用的RSSI測距原理:由于當(dāng)發(fā)射節(jié)點設(shè)置不同的發(fā)射功率情況下，接收節(jié)點收到的RSSI與信號傳輸距離d的線性范圍不一樣，因此，在特定的環(huán)境中，可以通過改變發(fā)射節(jié)點的發(fā)射功率，來調(diào)節(jié)RSSI與信號傳輸距離呈線性關(guān)系的范圍，根據(jù)接收節(jié)點接收到的不同距離處的RSSI，擬合出一個適用于此特定環(huán)境的函數(shù)表達式，可以將接收到的RSSI轉(zhuǎn)化為距離［5］。

1.1.2 本文獲取RSSI值算法

假設(shè) Mi(i=1，2，…，n)為未知節(jié)點，Nj(j=1，2，…，n)為固定節(jié)點，為固定節(jié)點Nj接收到未知節(jié)點Mi的RSSI，針對一個固定節(jié)點，一組采集十次，獲取10個RSSIij，由小到大排序得到:RSSIij1，RSSIij2，…，RSSIij10，然后求得這組數(shù)據(jù)的中值mid(RSSIij)，為了去除掉那些因環(huán)境因素影響嚴重的RSSI，在這里，取一個門限值β，令

取出落在mid(RSSIij±β)的RSSI，然后求出其均值，即為RSSIij值。

1.2 極大似然估計法定位算法［6］和本文定位優(yōu)化算法

1.2.1 極大似然估計法定位算法

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法中，如果知道移動節(jié)點與參考節(jié)點之間距離個數(shù)不小于3個時，可使用極大似然估計法來定位。

極大似然法的原理如圖1所示。假設(shè)1，2，3，…，n個參考節(jié)點的坐標(biāo)分別為 (xi，yi)(i=1，2，…，n)，它們到移動節(jié)點的距離分別為di(i=1，2，…，n)，設(shè)移動節(jié)點P的坐標(biāo)為(x，y)。

圖1 極大似然法原理圖

可得到

依次從第一個方程減去第n個方程得到

則式(4)可以用線性方程AX=b表示，其中

使用最小均方差得節(jié)點P的坐標(biāo)為

1.2.2 本文定位優(yōu)化算法

假設(shè)有m(m≥4)個固定節(jié)點，令p=C4m，則可獲得p 個定位的坐標(biāo)分別為 N1=(x1，y1)，N2=(x2，y2)，…，Np=(xp，yp)。在這p個定位坐標(biāo)中，可能有的定位坐標(biāo)偏差比較大，為了刪除掉那些偏離大多數(shù)定位坐標(biāo)的坐標(biāo)值，保留差別不大的坐標(biāo)值。需要設(shè)置一個權(quán)值閾值，如式(9)所示

式中:k=1，2，…，p;wk愈小，說明第k個定位坐標(biāo)值愈接近其余(p－1)個定位坐標(biāo)值;反之，當(dāng)wk愈大，說明第k個定位坐標(biāo)值愈遠離其余(p－1)個定位坐標(biāo)值。因此，可以設(shè)置一個閾值W，若wk≤W，則保留相對應(yīng)的定位坐標(biāo)值Nk;反之，若wk＞W(wǎng)，則刪除掉相對應(yīng)的定位坐標(biāo)值Nk。

假設(shè)經(jīng)過閾值判斷，保留了q個坐標(biāo)值。然后根據(jù)這q個坐標(biāo)的權(quán)值，求出其均值，如式(10)所示

2 利用LabVIEW軟件開發(fā)的上位機

這部分主要完成數(shù)據(jù)采集、定位算法和定位結(jié)果顯示界面。

2.1 程序流程

程序流程圖如圖2所示，先判斷幀頭正確之后，接收來自5個基站發(fā)送的數(shù)據(jù)，提取出RSSI。先利用生產(chǎn)者循環(huán)存RSSI，然后通過消費者循環(huán)讀數(shù)據(jù)并存入數(shù)組，數(shù)組元素達到50個時，利用抽取數(shù)組子程序，得到各個基站發(fā)送的10個RSSI，然后，通過中值和均值過濾，獲得RSSI，帶入擬合公式，再利用本文定位優(yōu)化算法求出定位坐標(biāo)并顯示。

圖2 程序流程圖

2.2 前面板部分

前面板如圖3所示，需配置基站的坐標(biāo)值。

圖3 坐標(biāo)顯示界面(截圖)

3 相關(guān)實驗、實驗結(jié)果及誤差分析

3.1 相關(guān)實驗

在實驗階段，首先為了保證試驗?zāi)K的一致性，減少實驗誤差。采用的方法是在可視距離內(nèi)，接收模塊固定不變，別的被測模塊在4個方向不同距離處，進行多次測量取均值，根據(jù)最終測得的RSSI來選擇出具有一致性的試驗?zāi)K。

其次，選擇合適的DataRate，全向天線和讀取一幀數(shù)據(jù)的時間等，經(jīng)過實驗測試，設(shè)置的DataRate是250 kbit/s，全向天線的增益是0 dBm，讀取一幀數(shù)據(jù)的時間為20 μs。

當(dāng)這些試驗參數(shù)都確定的情況下，在室內(nèi)可視范圍內(nèi)，使用那些具有一致性的無線模塊，通過在1～6 m，間隔為0.5 m，每個位置取值10次，在不同發(fā)射功率的情況下，利用先排序、濾波再取均值的方法獲得RSSI，通過MATLAB把RSSI與距離值進行擬合之后的圖像如圖4所示。

圖4 RSSI與距離的擬合圖

擬合的一次函數(shù)表達式如式(11)所示定位實驗部分:在室內(nèi)，2 m高的平面內(nèi)，布置了5個固定節(jié)點，5個固定節(jié)點的ID號及坐標(biāo)分別為:01#(2.5，0);02#(0，1);03#(0，4);04#(2.5，5);05#(4.5，2.5)，并且固定節(jié)點之間可視。

3.2 實驗結(jié)果

實驗結(jié)果見圖5。

圖5 實驗測得結(jié)果①

3.3 誤差分析

設(shè)R為通信半徑，經(jīng)過實驗測得R為70 m。誤差的計算公式如式(12)所示

定位誤差比較結(jié)果見表1。

表1 定位誤差比較

4 結(jié)論

本文在獲得RSSI時采用先排序、再濾波進而取均值的方法，抑制了那些因多徑效應(yīng)、反射而讀到的錯誤數(shù)據(jù)，提高了獲取RSSI的精度;在5個固定節(jié)點獲得未知節(jié)點的RSSI之后，定位的方法采用了基于極大似然估計法加權(quán)取均值的定位優(yōu)化算法，與極大似然估計算法相比較，提高了定位的精度。但仍然存在一些需要改進的地方，比如可以增加固定節(jié)點數(shù)目、調(diào)整更為理想的參數(shù)，使得獲取RSSI的速度更快、更準(zhǔn)確。另外，上位機部分也需要改進，這些都會在以后的研究中進一步完善。

［1］瞿雷.Zigbee技術(shù)及應(yīng)用［M］.北京:北京航空航天大學(xué)出版社，2007.

［2］孫利民.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2005.

［3］雷振山.LabVIEW高級編程與虛擬儀器工程應(yīng)用［M］.北京:中國鐵道出版社，2009.

［4］CEYLAN O，TARAKTAS K F，YAGCI H B.Enhancing RSSI technologies in Wireless sensor networks by using Different frequencies［C］//Proc.the Fifth International Conference on Broadband and Wireless Computing，Communication and Applications，BWCCA 2010.Fukuoka，Japan:Fukuoka Institute of Technology，2010:369-372.

［5］YAN Jiajun.Neighbour discovery for transmit power adjustment in IEEE 802.15.4 using RSSI［D］.Chengdu:Sichuan University，2011.

［6］XU Riming.Study on RSSI-based indoor wireless location program［D］.Nanjing:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，2010.