基于室內(nèi)定位技術(shù)的算法研究

王春 林新

（安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽 淮南232001）

基于室內(nèi)定位技術(shù)的算法研究

王春 林新

（安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽 淮南232001）

室內(nèi)定位技術(shù)因?yàn)槠鋸?fù)雜的環(huán)境，導(dǎo)致定位精度一直不及人們的要求。為了提高室內(nèi)定位的精度，提出對(duì)室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行劃分，對(duì)每個(gè)區(qū)域環(huán)境參數(shù)進(jìn)行擬合，并通過結(jié)合DV-HOP算法和RSSI算法對(duì)RSSI值進(jìn)行修正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)后的定位精度在之前的基礎(chǔ)上提高很多，適用于多半數(shù)的室內(nèi)定位。

室內(nèi)定位；DV-Hop算法；RSSI算法

0 引言

由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)快速成長(zhǎng)，基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)應(yīng)用也應(yīng)運(yùn)而生并不斷增多。例如在智能家居、醫(yī)療和健康護(hù)理、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。但這些應(yīng)用的使用都必需明確了解目標(biāo)的位置，所以室內(nèi)定位結(jié)果的精度引起了很多人注意。室內(nèi)定位技術(shù)分為兩種：與距離有關(guān)的定位技術(shù)和與距離無(wú)關(guān)的定位技術(shù)。第一種定位技術(shù)必需知道參考節(jié)點(diǎn)和盲節(jié)點(diǎn)之間的距離或者角度，并結(jié)合相應(yīng)的定位方法才可以計(jì)算出盲節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，第一種定位技術(shù)包含TOA、TDOA、AOA和RSSI等。第二種定位技術(shù)只需要知道網(wǎng)絡(luò)連通性并結(jié)合相應(yīng)的方法就可以計(jì)算出盲節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，第二種定位技術(shù)包含DV-Hop、質(zhì)心算法和凸規(guī)劃等。RSSI因?yàn)槠洳僮骱?jiǎn)單、不用添加額外的硬件設(shè)備和不需要時(shí)間同步，受到很多人的喜愛。

1 RSSI定位原理

盲節(jié)點(diǎn)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送信號(hào)給參考節(jié)點(diǎn)，參考節(jié)點(diǎn)接收信號(hào)的同時(shí)并測(cè)出該信號(hào)在傳播過程中的消耗，再把這個(gè)消耗程度代入到經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，使其轉(zhuǎn)換成參考節(jié)點(diǎn)與盲節(jié)點(diǎn)的距離。

現(xiàn)在最常采用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪菍?duì)數(shù)-常數(shù)分布模型，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

其中d為盲節(jié)點(diǎn)到參考節(jié)點(diǎn)之間的距離，d0為單位距離，一般取1m；PL（d）為信號(hào)經(jīng)過距離d后的消耗，PL（d0）為信號(hào)經(jīng)過單位距離后的消耗；X0為均值為0的高斯隨機(jī)數(shù)，n為信號(hào)衰減因子。

從公式（5）中可以看出，環(huán)境參數(shù)A和n影響RSSI數(shù)值的精確度，但是以往獲得環(huán)境參數(shù)的方法都是通過經(jīng)驗(yàn)值或者對(duì)環(huán)境參數(shù)擬合而得的。這兩種方法在獲取環(huán)境參數(shù)過程中，都沒有考慮到室內(nèi)的復(fù)雜環(huán)境，而在整個(gè)室內(nèi)，可能某一區(qū)域的環(huán)境參數(shù)高，而另一區(qū)域的環(huán)境參數(shù)低。所以通過前兩種方法獲取的環(huán)境參數(shù)并不能正確的體現(xiàn)事實(shí)情況，使得最終的定位精度不夠高。

2 環(huán)境參數(shù)擬合

經(jīng)驗(yàn)值或是對(duì)整體環(huán)境擬合來獲取環(huán)境參數(shù)不能滿足室內(nèi)環(huán)境后，為了獲得更精確的環(huán)境參數(shù)，把整個(gè)室內(nèi)環(huán)境劃分為不同的區(qū)域，分別求得每一個(gè)分塊所對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。在室內(nèi)區(qū)域分割之前，要對(duì)測(cè)距誤差和實(shí)際之間的距離關(guān)系進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)采用ZigBee模塊的CC2430和CC2431，并在一個(gè)16m*12m的室內(nèi)環(huán)境中進(jìn)行。CC2430作為盲節(jié)點(diǎn)，用來發(fā)送信號(hào)；CC2431作為參考節(jié)點(diǎn)，用來接收信號(hào)。實(shí)驗(yàn)中把CC2430和CC2431放在室內(nèi)的同一條直線上，并讓兩者之間進(jìn)行一對(duì)一的通信。CC2431首先放在距離CC2430為1m處的直線距離上，測(cè)得在該點(diǎn)的RSSI值，多次測(cè)量后求平均值為該點(diǎn)的RSSI值。以下的實(shí)驗(yàn)是在原來的基礎(chǔ)上增加1m進(jìn)行測(cè)量。

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得，RSSI值在10m以內(nèi)的變化由波動(dòng)很大到趨于穩(wěn)定，最終得到的測(cè)量結(jié)果誤差不是很大。10m以外的RSSI值變化不大，所得到的測(cè)量結(jié)果誤差很大。所以采用10m距離作為劃分依據(jù)，對(duì)室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行劃分，把室內(nèi)環(huán)境劃分為4個(gè)8m*6m的子區(qū)域，每個(gè)區(qū)域內(nèi)的最大通信距離為10m。

圖中E0為盲節(jié)點(diǎn)，剩下的節(jié)點(diǎn)均為參考節(jié)點(diǎn)。圖中所對(duì)應(yīng)的4個(gè)區(qū)域中的參考節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合獲得所對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)，并將這些數(shù)據(jù)與參考節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的ID建立成一張表格傳送給上位機(jī)。在以下的定位過程中，上位機(jī)可以通過上表格迅速找到每個(gè)參考節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。對(duì)于公共點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)，我們采用對(duì)其所在的幾個(gè)區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)求平均值來獲取該公共點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。

3 改進(jìn)的RSSI算法

對(duì)室內(nèi)空間進(jìn)行劃分而獲得的每個(gè)區(qū)域的環(huán)境參數(shù)，對(duì)最終的測(cè)距誤差有所降低。但因?yàn)槭覂?nèi)錯(cuò)綜復(fù)雜的環(huán)境、多徑效應(yīng)和人員走動(dòng)遮擋等原因，對(duì)所測(cè)得的RSSI值得準(zhǔn)確度有所影響。為了減少對(duì)RSSI值的影響，采用將DV-hop算法與RSSI算法相結(jié)合，把DV-hop算法對(duì)參考節(jié)點(diǎn)的位置、ID號(hào)和跳數(shù)信息廣播到網(wǎng)絡(luò)的原理和RSSI算法原理相結(jié)合，防止受干擾的RSSI值影響定位的精度。

改進(jìn)RSSI算法原理：參考節(jié)點(diǎn)將自身的位置、ID號(hào)和跳數(shù)信息廣播到網(wǎng)絡(luò)中，盲節(jié)點(diǎn)傳送信號(hào)給參考節(jié)點(diǎn)，并獲得相應(yīng)的RSSI值。

盲節(jié)點(diǎn)獲得兩張表-跳數(shù)表和RSSI值表。跳數(shù)表用來表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離，其中數(shù)值越小，表示兩點(diǎn)之間的距離越近。跳數(shù)表示穩(wěn)定的，而RSSI值表是不穩(wěn)定的。所以我們主要依據(jù)跳數(shù)表對(duì)兩個(gè)表格進(jìn)行排序，跳數(shù)表從小到大進(jìn)行排序，RSSI值表從大到小進(jìn)行排序。當(dāng)RSSI值排名落后跳數(shù)排名兩個(gè)名次及其以上時(shí)，則認(rèn)為該RSSI值是不準(zhǔn)確的，將其放在最后。這樣重復(fù)下去，直到結(jié)束。最后計(jì)算采用RSSI值名次在前的值代入。

如室內(nèi)擁有盲節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為n個(gè)，參考節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為m個(gè)。盲節(jié)點(diǎn)擁有兩張表格：跳數(shù)表Hop（i，j）和RSSI值表RSSI（i，j），分別表示第i個(gè)盲節(jié)點(diǎn)到第j個(gè)參考節(jié)點(diǎn)之間的所對(duì)應(yīng)的表格。Max（RSSI）表示RSSI表排名最大的數(shù)值，兩個(gè)表格的比較過程如下所示：

if Hop（i，j）名次 -RSSI（i，j）名次＞=2

then RSSI（i，j）=Max（RSSI）+1

4 結(jié)論

基于RSSI算法易受環(huán)境的干擾以至于室內(nèi)定位精度不能滿足人們的要求，本文提出對(duì)室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行劃分，每個(gè)區(qū)域采用相應(yīng)的環(huán)境參數(shù)，而不是采用統(tǒng)一采用經(jīng)驗(yàn)值或?qū)φw環(huán)境進(jìn)行擬合獲得的環(huán)境值。并通過DV-hop算法與RSSI算法相結(jié)合對(duì)所獲得的RSSI數(shù)值進(jìn)行修正，最終算法采用RSSI值靠前的值進(jìn)行計(jì)算盲節(jié)點(diǎn)的位置。實(shí)驗(yàn)是在ZigBee模塊上進(jìn)行的，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該改進(jìn)方法的可行性。與傳統(tǒng)的定位算法相比，該方法所造成的定位誤差有明顯降低，在室內(nèi)定位中是比較適用的。

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［4］詹杰,吳伶錫,唐志軍.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)RSSI測(cè)距方法和精度分析[J].電訊科技，2010,50（4）:83-87.

［責(zé)任編輯：李書培］

王春（1993—），女，漢族，安徽淮南人，碩士研究生，研究方向?yàn)槭覂?nèi)定位。