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    基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的RSSI定位研究

    2018-12-12 08:15:42黃雅楠
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2018年12期
    關(guān)鍵詞:測距高斯無線

    黃雅楠

    (安徽理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,安徽 淮南 232000)

    0 引 言

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是物聯(lián)網(wǎng)的感知層,通過節(jié)點(diǎn)形成數(shù)據(jù)收集、整理和傳送的系統(tǒng)。定位技術(shù)中的位置信息在傳感器網(wǎng)絡(luò)中具有舉足輕重的地位,被應(yīng)用在諸多領(lǐng)域?;赗SSI(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的測距算法因無需額外的硬件且消耗能量更少而被廣泛用于無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位。

    1 RSSI定位原理

    RSSI定位算法:發(fā)射端發(fā)射無線信號,接收端依據(jù)收到的信號計(jì)算出路徑消耗,再按照信號傳播模型,將路徑消耗轉(zhuǎn)變?yōu)槭瞻l(fā)端的距離,之后根據(jù)節(jié)點(diǎn)位置估算法計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。

    RSSI定位過程包括3個(gè)階段,分別為測距階段、定位階段、修正階段[1]。

    2 RSSI測距階段

    2.1 測距建模

    目前較多使用理論模型中的對數(shù)-正態(tài)分布模型:

    式中:PL(d)為距離發(fā)射節(jié)點(diǎn)d處的信號強(qiáng)度;PL(d0)為參考距離d0處的信號強(qiáng)度;n為路徑衰減指數(shù);Xσ為均值為0,方差為σ的高斯隨機(jī)變量。

    有研究表明,環(huán)境中各種因素的影響,使得不同鏈路的路徑衰減指數(shù)不同[2],為RSSI測距帶來了不同程度的誤差,因此采用在路徑衰減指數(shù)中加入高斯噪聲的誤差方法,得到改進(jìn)后的信號傳播模型:

    式中:m為均值為0,方差為σm的高斯隨機(jī)變量。

    2.2 定位數(shù)據(jù)預(yù)處理

    由于實(shí)際定位環(huán)境中存在障礙物、噪聲和多徑效應(yīng)等影響因素,因此在使用接收到的信號強(qiáng)度RSSI值之前需進(jìn)行預(yù)處理。

    (1)參考節(jié)點(diǎn)優(yōu)選策略:接收到的RSSI值越大表明參考節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)間隔越近,信號衰減越小,所受環(huán)境干擾也越小;當(dāng)3個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的位置組成近似等邊三角形時(shí),定位信息越準(zhǔn)確[3]。對收到的RSSI值按從大到小的順序排列,選擇RSSI值較大,且能夠與其他節(jié)點(diǎn)構(gòu)成或接近等邊三角形的節(jié)點(diǎn)參與定位。

    (2)數(shù)據(jù)濾波:為減小測距誤差,對于同一組節(jié)點(diǎn)獲取多組RSSI值,并對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。濾波方法包括均值、中值、高斯、粒子、卡爾曼濾波等[4]。

    2.3 測量距離修正

    使用建立好的無線信道傳播模型計(jì)算出未定位節(jié)點(diǎn)與已知節(jié)點(diǎn)間的初始距離,通過已知節(jié)點(diǎn)間的測量距離和真實(shí)距離得到測量誤差。未定位節(jié)點(diǎn)與已知節(jié)點(diǎn)之間的初始距離被校正后得到校正距離[5]。設(shè)參考節(jié)點(diǎn)記為Ri(xi,yi):

    式中:n 為 Ri的鄰居參考節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);rik(k=1,2,…,n,k≠i)為參考節(jié)點(diǎn)Ri到其鄰居參考節(jié)點(diǎn)的實(shí)際距離;dik(k=1,2,…,n,k≠i)為參考節(jié)點(diǎn)Ri到其鄰居參考節(jié)點(diǎn)的測量距離;μi為參考節(jié)點(diǎn)Ri處實(shí)際距離與測量距離的距離相對誤差。

    式中:dui是未知節(jié)點(diǎn)和參考節(jié)點(diǎn)Ri之間的測量距離;dcui是未知節(jié)點(diǎn)和參考節(jié)點(diǎn)Ri之間的修正距離。

    3 RSSI定位階段

    根據(jù)校正距離和參考節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),使用三邊定位法、極大似然估計(jì)法、三角定位法估算出未知節(jié)點(diǎn)的初始位置[6]。

    以上三種是比較常用的定位方法,還有其他改進(jìn)或更精確的方法。因?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)耗能有限、計(jì)算能力有限,在選擇定位方法時(shí)要考慮節(jié)點(diǎn)能量和計(jì)算復(fù)雜度。

    4 RSSI修正階段

    對定位階段估算出的未知節(jié)點(diǎn)初始坐標(biāo)進(jìn)行修正,在不增加硬件成本的前提下,進(jìn)一步減小誤差,提高節(jié)點(diǎn)定位精確度,得到更加準(zhǔn)確的位置信息。

    每個(gè)參與定位的參考節(jié)點(diǎn)都會對未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)產(chǎn)生不同的影響,權(quán)值就是描述這一影響的因子,常見的有等[7-9],權(quán)值的選擇是研究的重點(diǎn)。

    在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)參考節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)越多,未知節(jié)點(diǎn)的定位信息就越準(zhǔn)確[10],對于已經(jīng)定位的未知節(jié)點(diǎn),只要符合參考節(jié)點(diǎn)優(yōu)選策略,就可以進(jìn)入下一輪定位。

    5 算法仿真

    用Matlab 2015對本文所提出的RSSI算法進(jìn)行測試,實(shí)驗(yàn)在100 m×100 m區(qū)域內(nèi),節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布。測試結(jié)果顯示,該算法最大限度地改善了定位誤差。

    6 結(jié) 語

    本文從RSSI定位過程的三個(gè)階段系統(tǒng)分析了定位的具體實(shí)現(xiàn)方法以及存在的問題,并給出改進(jìn)措施。對于一些改進(jìn)方式的選擇要依據(jù)具體情況而定,只有綜合考慮定位的全過程,才能從根本上提高定位精度,提供更加準(zhǔn)確的位置信息。

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