一種基于分布式子空間的共享單車定位算法

何濤 張健 徐鶴 姜彥男

摘 要： 共享單車逐步成為中國(guó)規(guī)模最大的城市交通代步解決方案，為城市人群提供更加快捷、環(huán)保的城市出行服務(wù)。為了進(jìn)一步提高共享單車的利用率和安全性，分析在城市復(fù)雜環(huán)境下影響定位的主要因素，結(jié)合現(xiàn)有的共享單車的定位方式，提出一種基于層次分布式子空間的定位算法。通過各點(diǎn)之間的接收信號(hào)強(qiáng)度指示以及標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)坐標(biāo)定位實(shí)現(xiàn)共享單車的精準(zhǔn)定位。仿真結(jié)果表明，所提出的算法較現(xiàn)有的方法具有較高精度的定位，能夠提高單車的使用率以及實(shí)現(xiàn)對(duì)單車狀態(tài)的實(shí)時(shí)反饋。

關(guān)鍵詞： 共享單車； 節(jié)點(diǎn)定位； 層次分布式子空間； 定位算法； 城市出行； 信號(hào)強(qiáng)度指示

中圖分類號(hào)： TN953+.7?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）18?0017?05

A shared bicycle localization algorithm based on distributed subspace

HE Tao1，2， ZHANG Jian2， XU He3， JIANG Yannan2

（1. Engineering Training Center， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210003， China；

2. School of Electronic Science and Engineering， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210003， China；

3. School of Computing， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210003， China）

Abstract： The shared bicycle has gradually become China′s largest urban transport solution that can provide a more convenient and environmental?friendly going?out service for the urban population. To further improve the utilization rate and safety of the shared bicycle， a localization algorithm based on hierarchical distributed subspace is proposed by analyzing the main factors of affecting the localization in urban complex environments and combining with the current shared bicycle localization methods. Accurate localization of the shared bicycle is achieved by means of received signal strength indication among various points and coordinate positioning of standard points. The simulation results show that in comparison with the current methods， the proposed algorithm has higher accuracy in localization， can improve the utilization rate of the bicycle， and realize real?time feedback of bicycle status.

Keywords： shared bicycle； node localization； hierarchical distributed subspace； localization algorithm； urban travel； signal strength indication

隨著經(jīng)濟(jì)的快速提升，汽車工業(yè)的生產(chǎn)制造迅猛發(fā)展，我國(guó)近些年來汽車的擁有量在急劇增加[1]，加之我國(guó)大量人口涌入城市，城市交通擁堵已成為正?，F(xiàn)象。為了有效地緩解交通壓力和解決短距離出行問題，一系列的共享單車出現(xiàn)在城市人口密集的地方，其提出“解決最后一公里出行問題”[2]的理念和操作便捷的軟件為城市人群提供了更加快捷高效，綠色低碳的城市出行服務(wù)。目前，共享單車的定位方法為兩種：

1） 基于GPS定位的共享單車在內(nèi)部通過GSM模塊發(fā)送信息與云端實(shí)現(xiàn)通信，實(shí)時(shí)將車輛所處的位置以及車輛當(dāng)前狀態(tài)上傳云端數(shù)據(jù)庫(kù)。實(shí)現(xiàn)對(duì)共享單車位置準(zhǔn)確無(wú)時(shí)差監(jiān)控和具體定位。但是此方法有許多不足。每一輛單車都需要內(nèi)置電源、GPS模塊、GSM模塊以及智能鎖，成本經(jīng)調(diào)查大約3 000元，成本的上升意味著防盜風(fēng)險(xiǎn)的急劇提升；單車[3]重量為25 kg，嚴(yán)重影響了騎車用戶的使用體驗(yàn)，在復(fù)雜的環(huán)境增加了騎行的難度。

2） 目前使用的GPS定位芯片，精度[4]大約10 m，與體積較小的單車相比會(huì)產(chǎn)生很大的誤差，經(jīng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在高樓和立交橋等復(fù)雜環(huán)境下，集中擺放的裝有GPS定位芯片的共享單車會(huì)產(chǎn)生60%～70%不同程度的定位漂移。

無(wú)GPS的共享單車定位方法只配有一個(gè)固定密碼的機(jī)械鎖，定位方法通過APP客戶端或者微信公眾號(hào)來訪問騎車用戶者的手機(jī)，通過獲得手機(jī)GPS定位的位置，間接得到共享單車的起始和結(jié)束位置，來實(shí)現(xiàn)對(duì)單車位置的定位和監(jiān)控。其較低的生產(chǎn)成本以及簡(jiǎn)單的使用方法得到了許多用戶者的青睞。但是由于人為的因素、天氣環(huán)境以及位置獲取時(shí)差等因素，實(shí)際的位置和軟件提供位置有很大的差距；在城市的早晚高峰，中轉(zhuǎn)站會(huì)堆積大量單車，這樣的效應(yīng)稱為“潮汐”現(xiàn)象[5]，反應(yīng)了單車分布的不均勻以及無(wú)法及時(shí)調(diào)配單車數(shù)量的問題，不但造成了大量的資源浪費(fèi)，同樣影響了社會(huì)的正常運(yùn)行；用于車輛采用的是有固定密碼的機(jī)械鎖和無(wú)法對(duì)車輛實(shí)現(xiàn)具體的定位，導(dǎo)致大量共享單車的破壞和丟失，增加了公司后期投入的運(yùn)營(yíng)成本和維修的成本。

1 新算法的提出

為了更好地提升共享單車的位置，降低成本，合理分配不同位置單車數(shù)量等一系列問題，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)[6]發(fā)展的思路，本文提出一種基于分布式子空間的單車定位算法（Localization based on Distributed Subspace， LDS）。把傳統(tǒng)的定位方法轉(zhuǎn)換成對(duì)不同節(jié)點(diǎn)分類學(xué)習(xí)問題，把未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)的距離作為特征向量，依據(jù)未知節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類。算法流程圖如圖1所示。

1.1 錨節(jié)點(diǎn)部署

錨節(jié)點(diǎn)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中已知自身位置的節(jié)點(diǎn)，其部署采用規(guī)則部署，依據(jù)采集的單車路線行駛以及車輛停放位置對(duì)錨節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行預(yù)估。假設(shè)在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)平面中構(gòu)建網(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由于每個(gè)網(wǎng)格單元都有相同的面積，因此網(wǎng)格單元中數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度為落到單元中點(diǎn)個(gè)數(shù)，網(wǎng)格單元為稠密單元[7]的判決為：

式中：[NA]為網(wǎng)格單元的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；[CA]為數(shù)據(jù)空間中總的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；[ε]為密度閾值；density是在某一時(shí)刻t一個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元的密度。當(dāng)密度大于設(shè)定的密度閾值[ε]，設(shè)定該單元為一個(gè)密集網(wǎng)絡(luò)單元，部署錨節(jié)點(diǎn)，相對(duì)于稠密網(wǎng)格單元來說，大多數(shù)的網(wǎng)格單元包含非常少甚至空的數(shù)據(jù)點(diǎn)，這一類網(wǎng)格單元被稱為稀疏網(wǎng)格單元。定義稀疏密度閾值為[θ]，當(dāng)[density（t）≥θ]時(shí)，該網(wǎng)格單元是—個(gè)稀疏單元。對(duì)于稀疏網(wǎng)格單元的處理方法一般采用壓縮的方法，在壓縮后的稀疏網(wǎng)格單元部署錨節(jié)點(diǎn)。

1.2 分布式分類定位的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)節(jié)點(diǎn)定位計(jì)算模式是由中心節(jié)點(diǎn)計(jì)算還是由節(jié)點(diǎn)自行計(jì)算，分為集中式定位（Centralized Localization）算法[8]和分布式定位（Distributed Localization）算法[9]。分布式定位的計(jì)算是在各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行的，所以相比于集中式定位，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的流量與計(jì)算量分布能夠保持一個(gè)較為均衡的水平，降低能耗。

假設(shè)大規(guī)模無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，有M個(gè)節(jié)點(diǎn)部署在[L×L]的二維空間平面上。節(jié)點(diǎn)的通信距離r（[Xi]）（dis>0）相同，可以在理論通信范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)直接通信。假設(shè)存在k（k

1） 從未知節(jié)點(diǎn)集中選取一點(diǎn)為待分類點(diǎn)U，計(jì)算與錨節(jié)點(diǎn)集[X1，X2，…，XM]之間的距離，得到dis（U，X1），dis（U，X2），…，dis（U，XM）。

2） 將dis（U，X1），dis（U，X2），…，dis（U，XM）與通信距離r（[Xi]）比較，大于r（[Xi]）的值設(shè)定為離群值并且去除。

3） 對(duì)剩余的距離值從小到大排序，取前k個(gè)距離最小的樣本以及對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽放入分布式分類集合NN中，最近鄰數(shù)k值按剩余的距離值集合比例動(dòng)態(tài)調(diào)整，避免因分類標(biāo)簽分布不均衡引起的分類錯(cuò)誤。

4） 分布式分類集合NN中，對(duì)樣本的標(biāo)簽計(jì)數(shù)，設(shè)定頻率最高的類為待分類點(diǎn)U的標(biāo)簽。如果出現(xiàn)頻率相同的類，則比較每個(gè)類中最小距離dis（U，La）的大小，距離最小的類為待分類點(diǎn)U的標(biāo)簽。

5） 返回步驟1），直到全部未知節(jié)點(diǎn)分類結(jié)束。

依據(jù)未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)的距離作為特征向量對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類，對(duì)相同類中的節(jié)點(diǎn)賦予相同的標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)的分布式分類。

1.3 局部子空間定位的實(shí)現(xiàn)

對(duì)于分布式分類后的節(jié)點(diǎn)處于較小的通信范圍，利用一定通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)造一個(gè)局部子空間[10]。在子空間內(nèi)，錨節(jié)點(diǎn)的具體位置可以依據(jù)子空間內(nèi)不同環(huán)境做出對(duì)應(yīng)的部署，然后參考全局結(jié)構(gòu)和錨節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，使用極大似然估計(jì)法迭代映射出類中所有未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。極大似然估計(jì)法（Maximum Likelihood Estimation）[11]是多邊測(cè)量定位技術(shù)主要采用的方法。已知n個(gè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)分別為（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn），它們到節(jié)點(diǎn)D的距離分別為d1，d2，…，dn，假設(shè)節(jié)點(diǎn)D的坐標(biāo)為（x，y）。則有如下公式：

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的最小均值方差估計(jì)得線性公式為：

通過使用最小二乘法解[12]表達(dá)式可以計(jì)算得到公式為：[X=ATA-1ATB]。

局部子空間定位算法具有以下優(yōu)勢(shì)：

1） 在相同的測(cè)距方式下，兩節(jié)點(diǎn)間的距離越接近，測(cè)距精度則越高，誤差也就越小。

2） 通過已知局部子空間自身的范圍判斷節(jié)點(diǎn)位置的準(zhǔn)確性，極大縮小節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)的誤差，減少因?yàn)閺?fù)雜環(huán)境帶來的位置偏移。

3） 通過局部子空間可以最優(yōu)化和最近化調(diào)配各個(gè)子空間單車的數(shù)量，保持每一個(gè)區(qū)域單車數(shù)量的相對(duì)平衡，防止“潮汐”現(xiàn)象的發(fā)生。

2 RSSI測(cè)距模型

RSSI（Received Signal Strength）基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示信號(hào)[13]，通過測(cè)量從發(fā)送端到接收端的衰減來計(jì)算節(jié)點(diǎn)的距離。此測(cè)距方法實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，但信號(hào)強(qiáng)度易受環(huán)境等因素的影響，所以要根據(jù)具體環(huán)境構(gòu)建傳播模型，從而選定模型參數(shù)，然后使用Noisy Disk模型[14]模擬不同誤差下的測(cè)量距離。

實(shí)驗(yàn)中通信節(jié)點(diǎn)選擇CC2530芯片為通信芯片，CC2530是一款用于ZigBee技術(shù)[15]的2.4 GHz射頻通信芯片，該芯片集成微處理器、模/數(shù)轉(zhuǎn)化器、無(wú)線通信模塊于一體，支持最新的ZigBee協(xié)議ZigBee 2007/PRO[16]，具有節(jié)點(diǎn)通信距離更遠(yuǎn)，組網(wǎng)性能更穩(wěn)定可靠以及價(jià)格更低等諸多優(yōu)勢(shì)。

定義[Pij]為節(jié)點(diǎn)i接收到節(jié)點(diǎn)j的信號(hào)強(qiáng)度，并且假設(shè)[Pij]和[Pji]相等，[Pij]是對(duì)數(shù)正太隨機(jī)分布隨機(jī)變量，[Pij（dBm）=10lg Pij]服從高斯分布：

式中：[d0]為近地參考距離；[P0]是距離為[d0]時(shí)的接收信號(hào)強(qiáng)度；[dij]為距發(fā)射端的真實(shí)距離；[Pij]是距離為[dij]時(shí)的接收信號(hào)強(qiáng)度；[β]為以dB為單位的遮蔽因子；n是路徑損耗指數(shù)，其大小取決于無(wú)線信號(hào)的傳播環(huán)境，在室外遮蔽的城市空間內(nèi)，n的取值為[2.7～5]之間。由于在實(shí)際環(huán)境中[β]是均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為[σ]的正態(tài)隨機(jī)變量，為簡(jiǎn)化模型，將[σ]的影響忽略，選用以下模型：

式中：[d0]取值為1 m，參數(shù)A為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的距離[d0]為1 m測(cè)得平均接收信號(hào)強(qiáng)度；路徑損耗指數(shù)n取值為3；[Pij]表示發(fā)射節(jié)點(diǎn)距離為[dij]時(shí)的接收信號(hào)強(qiáng)度。

3 算法實(shí)驗(yàn)及分析

在Matlab平臺(tái)上通過使用RSSI測(cè)距模型對(duì)LDS算法進(jìn)行仿真研究，分析算法的性能，所有算法都用Matlab語(yǔ)言編寫。假設(shè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署在一個(gè)300 m[×]300 m的二維平面上，錨節(jié)點(diǎn)規(guī)則部署在設(shè)定位置，未知節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布，每次的結(jié)果取10次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果的均值。實(shí)驗(yàn)從以下三個(gè)方面對(duì)算法進(jìn)行評(píng)價(jià)：錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目；未知節(jié)點(diǎn)數(shù)；測(cè)距誤差。

對(duì)于測(cè)距誤差，不同技術(shù)的測(cè)距誤差對(duì)實(shí)驗(yàn)仿真有很大的差別，因此在仿真實(shí)驗(yàn)中，節(jié)點(diǎn)間的通信距離使用Noisy Disk模型給出，如下：

式中：[dxi，xj]為節(jié)點(diǎn)i和j之間的實(shí)際距離；Noisy Disk模型假設(shè)距離測(cè)量值[dxi，xj]是以[dxi，xj]為均值，[ε]為方差的正態(tài)分布。

3.1 未知節(jié)點(diǎn)數(shù)量的變化對(duì)LDS算法的影響

在300 m[×]300 m的二維平面上，部署了12個(gè)錨節(jié)點(diǎn)，分別在未知節(jié)點(diǎn)數(shù)為80，100，120，140的情況下，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，得到的定位誤差如表1所示。

由表1得，在未知節(jié)點(diǎn)數(shù)為80，100，120，140的情況下，得到的平均定位誤差為1.604 m、1.523 m、1.585 m、1.657 m，相比于GPS導(dǎo)航中產(chǎn)生的十多米的誤差，提高了定位精度，減小了單車的大距離“定位漂移”的現(xiàn)象。通過標(biāo)準(zhǔn)差可以顯示LDS定位算法很穩(wěn)定，數(shù)據(jù)集的離散程度小。不同未知節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)LDS定位算法產(chǎn)生較小影響，相比于目前的共享單車定位方法在精度方面有了很大的提高。

3.2 錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目的變化對(duì)LDS算法的影響

在300 m[×]300 m的二維平面上，部署了120個(gè)未知節(jié)點(diǎn)，分別在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)為9，12，16的規(guī)則部署情況下，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，如圖2所示。

圖2中：十字標(biāo)記為錨節(jié)點(diǎn)的位置；空心圓表示為未知節(jié)點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)；叉號(hào)表示為未知節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)坐標(biāo)；空心圓和叉號(hào)相連的直線表示未知節(jié)點(diǎn)實(shí)際位置與估計(jì)位置的距離。測(cè)距誤差[ε]為1。

在未知節(jié)點(diǎn)為120，未知節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為9，12，16的情況下，LDS算法的誤差如表2所示。錨節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)定位誤差結(jié)果的影響如圖3所示。

從圖3可知：

1） 未知節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)LDS算法產(chǎn)生較小的影響，平均差和標(biāo)準(zhǔn)差保持水平。

2） 錨節(jié)點(diǎn)數(shù)為12和16的折線在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)為9的下方，這是由于錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，有效提高了定位精度，但是節(jié)點(diǎn)12和節(jié)點(diǎn)16的差距較小，顯示一定區(qū)域內(nèi)錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加到一定值，定位精度保持平衡。

3.3 節(jié)點(diǎn)通信范圍的變化對(duì)LDS算法的影響

當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)總數(shù)為12，在不同的節(jié)點(diǎn)通信半徑下，未知節(jié)點(diǎn)總數(shù)為80，100，120對(duì)平均定位誤差影響變化曲線如圖4a）所示。當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)總數(shù)為100時(shí)，在不同的節(jié)點(diǎn)通信半徑下，錨節(jié)點(diǎn)數(shù)為9，12，16對(duì)平均定位誤差影響變化曲線如圖4b）所示。從圖4可以得知：通信半徑越大，定位誤差越小。當(dāng)通信半徑大于整個(gè)WSN區(qū)域長(zhǎng)度的33%時(shí)，不同的未知節(jié)點(diǎn)數(shù)以及不同的錨點(diǎn)數(shù)對(duì)于LDS定位算法產(chǎn)生的誤差較小，誤差保持恒定不變。

4 結(jié) 論

目前共享單車的定位采用用戶定位估算法，使得距離定位有較大的定位誤差，為了有效地解決共享單車定位的問題，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和無(wú)線傳感器的有機(jī)結(jié)合，提出基于分布式子空間的單車定位算法。本算法的意義在于，相比于GPS高成本和低精度的環(huán)境下，降低成本并提升定位精度，有效解決“位置漂移”和“潮汐”等影響。在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)越多的情況下，這種優(yōu)勢(shì)越明顯，并且區(qū)域內(nèi)的未知節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)目不會(huì)影響定位精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法有效地提高了定位精度。

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