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    一種提高室內(nèi)定位精度的模糊邏輯方法

    2020-06-19 08:45:58張峻豪朱海韓寶磊
    軟件導(dǎo)刊 2020年4期
    關(guān)鍵詞:超寬帶

    張峻豪 朱海 韓寶磊

    摘要:超寬帶技術(shù)由于其精確的定時(shí)分辨率,在視距(LOS)和非視距(NIOS)混合環(huán)境中應(yīng)用前景廣闊。為提高跟蹤精確度、消除與UWB跟蹤系統(tǒng)測距數(shù)據(jù)集異常值,構(gòu)建合適的誤差抑制方法,提出一種誤差抑制方法。首先對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模,分析LOS和NLOS環(huán)境中的信號(hào)參數(shù);然后,采用基于模糊邏輯的兩步自適應(yīng)定位算法,分析和選擇最佳測距數(shù)據(jù),用于計(jì)算被跟蹤設(shè)備的位置;使用模糊加權(quán)最小二乘估計(jì)(rWLSE)方法對(duì)非視距(NLOS)混合環(huán)境中的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其它已知算法相比,該方法定位精度顯著提高18.28%.且在實(shí)際應(yīng)用中易于實(shí)現(xiàn)。

    關(guān)鍵詞:室內(nèi)跟蹤;超寬帶;模糊邏輯;加權(quán)最小二乘估計(jì)

    DOI: 10. 11907/rjdk.192033

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    中圖分類號(hào):TP301

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1672-7800(2020)004-0097-05

    A Fuzzy Logic Method for Improving Indoor Location Accuracy

    ZHANG Jun-hao . ZHU Hai. HAN Bao-lei

    (School of Electronic and Electrical Erzgineering , rShanghai Univer.sity of Engineering Science , Sh.anghai 20 1 620. China )

    Abstract: Ultra widehand (UWB) technology has been proven to be a promising technology in complex environruents due to its f'inetiming resolution. In this work . we f'ocus on error mitigation to improve the accuracy of' the tracking and elimination of outliers in rang-ing data sets associated with UWB tracking systems. We f'irst model the environment to analyse the behaviour of the signal parametersin both LOS and NLOS environments. Then. we apply a two-step adaptive algorithm for the localisation based on a fuzzy logic ap-proach f'or analysing and selecting the best ranging data to be used in the computation of the tracked device location. Our proposed ap-proach of using fuzzy logic-WLSE (FWLSE ) has been tested with real data collected in a heavy NLOS environment. which has demon-strated a significant gain in the localisation accuracy . This level of' improveruent can reach up t0 18% when compared to otherwell-known algorithms "-' hich are described in the relevant literature and the method is easy to implement in practical applications.Key Words : indoor tracking; ultra wideband; fuzzy logic; weighted least squares estimation

    O 引言

    超寬帶(UWB)頻率傳輸依靠強(qiáng)大的信號(hào)機(jī)制、穿透墻壁的傳播能力、對(duì)多徑效應(yīng)的強(qiáng)大抗擾性和高分辨率測距等性能使其定位比其它技術(shù)更精確[1-3]。然而,UWB跟蹤系統(tǒng)部署由于在與非視距(NLOS)傳播方面存在眾多技術(shù)挑戰(zhàn),導(dǎo)致商業(yè)推廣沒有完全實(shí)現(xiàn)[4-5],特別是非視距混合環(huán)境和多徑效應(yīng)[6]造成的異常值對(duì)定位精度有顯著影響。

    解決該問題的方法有兩種:信道識(shí)別和誤差緩解[7-8]。第一類方法通過區(qū)分視距和非視距環(huán)境實(shí)現(xiàn)精確定位,第二類方法通過分析測距誤差縮小非直瞄測距誤差。第二類方法使用迭代最小二乘估計(jì)(LSE)[9],該方法計(jì)算簡單且有效。然而,在室內(nèi)環(huán)境存在多路徑信號(hào)時(shí),LSE性能較低[10]。因此,需要更為密集和復(fù)雜的方法縮小誤差[11]。文獻(xiàn)[12]提出的最小修剪平方算法和文獻(xiàn)[13]提出的最小中值平方方法由于沒有剔除目標(biāo)位置結(jié)算中的測距誤差,無法進(jìn)行優(yōu)化。為了克服這些限制,需將接收的測距數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化;文獻(xiàn)[14]提出一種基于兩步統(tǒng)計(jì)的線性最小二乘法(LLS),使用統(tǒng)計(jì)方法消除非視距偏差,通過邊界框算法獲得中間估計(jì)。在此基礎(chǔ)上,利用LLS估計(jì)量處理剩余測距誤差;文獻(xiàn)[15]也提出了類似方法,通過描述測距誤差,并引入確定性模型修正非視距條件下的測距誤差。然而,這兩種解決方案均建立在誤差測距統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上,不將噪聲和接收功率視為潛在的有用信息[16-17]。本文從定位和導(dǎo)航模塊錨單元中提取各種參數(shù),提出一種替代方法——模糊加權(quán)最小二乘估計(jì)(FWLSE)方法,旨在消除非視距環(huán)境的異常值。本文對(duì)視距和非視距環(huán)境中的測距誤差和參數(shù)行為進(jìn)行分析。由于參數(shù)之間沒有一般的線性關(guān)系,因此提出一種基于模糊邏輯的算法,作為評(píng)估錨點(diǎn)測距數(shù)據(jù)的最佳機(jī)制,并選擇最佳錨點(diǎn)作為數(shù)據(jù)源,然后將其輸入定位引擎,以確保持續(xù)的高精度跟蹤。首先通過建模得到視距和非視距環(huán)境中的誤差,并確定不同相關(guān)參數(shù)的行為;然后利用模糊邏輯方法對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行后期處理,識(shí)別和消除測距數(shù)據(jù)中的異常值,并選擇最佳數(shù)據(jù)集用于定位計(jì)算;最后應(yīng)用WLSE算法對(duì)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位。

    1 室內(nèi)跟蹤平臺(tái)概述

    室內(nèi)定位平臺(tái)基于超寬帶(UWB)技術(shù),其組件包括:用于測距的預(yù)部署錨、跟蹤的移動(dòng)標(biāo)簽、用于數(shù)據(jù)管理和算法執(zhí)行的服務(wù)器。

    用于定位和導(dǎo)航的預(yù)部署錨模塊包括UWB錨(板)、Raspherry PI(PRI)和連接錨與RPI的接口印刷電路板(PCB)。

    PI用于無線連接UWB錨與服務(wù)器,它們從UWB錨中檢索測距數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)發(fā)到數(shù)據(jù)庫,以便WiFi定位。本文使用的錨由愛爾蘭廷德爾國家研究所(TNI)設(shè)計(jì)和開發(fā),主要包括一個(gè)符合IEEE802.15.4-2011 UWB標(biāo)準(zhǔn)的單芯片、基于UWB技術(shù)(DWlOOO)的無線收發(fā)器/測距芯片組以及一個(gè)UWB天線,還有藍(lán)牙無線電、氣壓計(jì)和慣性測量單元(IMU)傳感器,可用于活動(dòng)識(shí)別應(yīng)用。這些組件超出了當(dāng)前工作范圍[18-19]。

    這些板也被用作移動(dòng)標(biāo)簽,通過UWB錨定進(jìn)行跟蹤,然后將測距數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給服務(wù)器,用于計(jì)算和算法執(zhí)行。服務(wù)器存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫由與范圍數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的靜態(tài)表和動(dòng)態(tài)表組成。靜態(tài)表包括所有歷史測距數(shù)據(jù)及相關(guān)時(shí)間戳,可利用動(dòng)態(tài)表檢索最新的測距數(shù)據(jù),進(jìn)行實(shí)時(shí)定位。本地化算法也托管在服務(wù)器上,該算法還用于計(jì)算定位坐標(biāo)并將其顯示在圖形用戶界面(Graphical User Inter-face,GUI)上。

    2誤差建模實(shí)驗(yàn)

    2.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    利用上述平臺(tái)組件,進(jìn)行視距和非視距測距測試。試驗(yàn)在一個(gè)直徑為65.5 cm的混凝土柱房間內(nèi)進(jìn)行,該混凝土柱用于評(píng)估非視距情況下標(biāo)簽的定位。將距離延伸至第二根柱,其厚度為70.5cm。在所有測試中,錨定在離柱子lOOcm的地方。同時(shí),在標(biāo)簽/錨之間沒有支柱的情況下進(jìn)行LOS試驗(yàn)。在視距和非視距實(shí)驗(yàn)中,每進(jìn)行一次測試,標(biāo)簽均以50cm的增量移動(dòng)。但是,由于試驗(yàn)室場限制,最大距離為lOm。對(duì)于每個(gè)選定的距離(間隔50cin),在視距和非視距條件下進(jìn)行300s的測距測試。電路板被編程為每秒采集一個(gè)樣本,然后對(duì)一些參數(shù)在不同距離上的行為進(jìn)行評(píng)估。功率指表示第一道振幅值(FPA),距離指表示測距數(shù)據(jù)一錨點(diǎn)和移動(dòng)節(jié)點(diǎn)之間的距離;噪聲指信道脈沖響應(yīng)估計(jì)(CIRE)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。20。。

    2.2 LOS值計(jì)算

    首先,通過式(1)估計(jì)接收信號(hào)功率(以dBm為單位)。

    其中,C是信道脈沖響應(yīng)功率值,Ⅳ是序文累計(jì)計(jì)數(shù)值,A是脈沖重復(fù)頻率(PRF)為64MHz時(shí)的值(121.74)。

    其次,通過式(2)估計(jì)第一路徑的信號(hào)功率(以dBm為單位)。

    其中,F(xiàn)1是第一路徑幅度(點(diǎn)1)幅度值,f2是第一路徑幅度(點(diǎn)2)幅度值,F(xiàn)3是第一路徑幅度(點(diǎn)3)幅度值。

    式(1)和式(2)的兩個(gè)功率值之間的差異定義了LOS值。如果該值小于6dB,則信道可能是LOS;如果差值大于lOdB,則信道可能是NLOS[6]。

    3模糊加權(quán)最小二乘估計(jì)算法

    模糊加權(quán)最小二乘估計(jì)算法(FWISE)旨在處理來白錨點(diǎn)的接收測距數(shù)據(jù),在對(duì)其執(zhí)行定位算法之前仔細(xì)選擇具有低測距誤差的最佳測距數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)該目標(biāo),使用模糊邏輯方法進(jìn)行誤差緩解,然后使用定位引擎(使用WLSE)講行定位。

    3.1模糊邏輯方法

    模糊邏輯方法靈活,易于設(shè)計(jì),并且可為不確定的輸人數(shù)據(jù)提供輸[22],非常適合無法預(yù)測LOS/NLOS的環(huán)境。因此可通過改變系統(tǒng)中不同參數(shù)(功率、LOS、噪聲、距離)的隸屬函數(shù)及表1定義的規(guī)則調(diào)整模糊邏輯方法。本文模糊邏輯用于設(shè)置誤差概率作為每個(gè)接收讀數(shù)輸出(低、平均和高概率的誤差)對(duì)應(yīng)的4元組(功率、LOS值、噪聲、距離)。輸入/輸出參數(shù)的隸屬函數(shù)由具有標(biāo)準(zhǔn)偏差的高斯函數(shù)定義,平均值從建模實(shí)驗(yàn)中推斷而來。

    錨和移動(dòng)標(biāo)簽之間的大距離與高噪聲相結(jié)合會(huì)增加出錯(cuò)可能性。如圖1所示,此時(shí)最大距離已增加到15m,即被測房間的對(duì)角線。圖2顯示了距離、LOS值參數(shù)和誤差概率之間的相關(guān)性。通過圖2可看出具有低LOS值的短距離導(dǎo)致了不確定的錯(cuò)誤概率。當(dāng)LOS值高且距離大時(shí).計(jì)算范圍誤差概率也會(huì)很高。 圖3展示了功率、LOS值和誤差概率之間的相關(guān)性。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),無論功率值如何,高LOS值均會(huì)產(chǎn)生很高的誤差概率。但是,規(guī)則和觀察并不適用于所有情況,因?yàn)樵M之間沒有線性關(guān)系。因此,模糊邏輯是用于發(fā)現(xiàn)參數(shù)之間相關(guān)性的優(yōu)秀方法,該方法將概率歸因于每個(gè)接收的讀取數(shù)據(jù),調(diào)整系統(tǒng)后影響每個(gè)規(guī)則權(quán)重。模糊邏輯規(guī)則如表1所示。

    模糊系統(tǒng)(P)輸出的質(zhì)心方法如式(3)所示。

    其中ui是具有隸屬度值ri的模糊值。

    3.2定位引擎

    該算法利用模糊邏輯對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模,處理錨點(diǎn)測距數(shù)據(jù)的不確定性。根據(jù)模糊規(guī)則計(jì)算所有錨每個(gè)測距數(shù)據(jù)的概率誤差。誤差概率有助于選擇更可靠的測距數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)超過3個(gè)時(shí),所選數(shù)據(jù)將用于定位[11]。由于錨的數(shù)量和測試區(qū)域有限,將閾值設(shè)置為概率0.5,但是也可以動(dòng)態(tài)設(shè)置該概率,例如,基于所有讀數(shù)概率的運(yùn)行平均值。FWLSE算法流程如圖4所示。

    位置坐標(biāo)的計(jì)算通過加權(quán)最小二乘算法(WLSE)實(shí)現(xiàn),WLSE可表示為:線性模型可表示為:

    其中,

    則WLSE坐標(biāo)解算公式為:

    WLSE坐標(biāo)解算公式對(duì)應(yīng)式(9)成本函數(shù)的最小化。

    其中權(quán)重 β,計(jì)算公式為:

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為評(píng)估本文算法性能,在上海工程技術(shù)大學(xué)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測試。部署面積約為40m2,實(shí)驗(yàn)室包含多個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施障礙物,如支柱和桌椅等較小的物體,是一個(gè)典型的混亂環(huán)境。因此,實(shí)驗(yàn)在NLOS情景下進(jìn)行。測試使用具有已知位置的4個(gè)錨(AN)。這些錨部署在桌子或三腳架上,均具有預(yù)定位置(坐標(biāo)),隨后將用于計(jì)算移動(dòng)標(biāo)簽的位置。這些單位的位置統(tǒng)一設(shè)置在跟蹤區(qū)域,其間距設(shè)定為約5.6m。為驗(yàn)證算法有效性,將其與現(xiàn)有的3種算法進(jìn)行比較。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示,包括標(biāo)準(zhǔn)偏差(μ)、最大值(MAX)、最小值(MIN)和平均值誤差(AVG),所有值均以m作為單位。均方根誤差見表2。

    將總誤差在90cm以下的百分比代人式(II)中計(jì)算均方根誤差值。

    FLSE算法在計(jì)算定位坐標(biāo)之前進(jìn)行了預(yù)處理、測距數(shù)據(jù)選擇等改進(jìn),因此與其它3種算法(LSE、LST和LSTA)相比,在平均和最大誤差及最小誤差方面均表現(xiàn)更佳,如表2所示。此外,F(xiàn)WLSE算法實(shí)現(xiàn)了71.17%以上的小于90cm的總誤差(見表2測試2)。圖5-圖6分別展示了測試1-3跟蹤執(zhí)行過程(彩圖掃描OSID碼可見,下同)。其中黑線描繪固定路徑(參考路徑),綠線描繪基于均勻速度計(jì)算的實(shí)驗(yàn)實(shí)際路徑。藍(lán)線和紅線分別是用LSE和FLSE算法計(jì)算的路徑。從這些圖中可以觀察到一些異常值,例如測試1中對(duì)應(yīng)位置(10.9,15.9)的異常值。這些是明顯的異常值,使用FWLSE方法計(jì)算定位時(shí)應(yīng)被排除。表3展示了3次測試中FWLSE與LSE的改進(jìn)情況,改進(jìn)根據(jù)方程式(12)計(jì)算得來,其中AVGAVGWLSE分別是使用LSE和FWLSE算法獲得的平均誤差。從表3可以看出,與LSE算法相比,F(xiàn)WLSE算法改進(jìn)比例高達(dá)18.28%。

    對(duì)24種算法的累積分布函數(shù)(CDF)進(jìn)行測試(見圖8)。從圖8可以看出,在90cin以下的誤差中,F(xiàn)WLSE達(dá)到71%,其中LSE分別占67.5%和63%,LTS和LTSA僅占62%.

    同樣,對(duì)于1.2m以下的誤差,F(xiàn)WLSE改進(jìn)比例為91%,而LTS、LTSA、LSE僅分別達(dá)到88%、82%、84%,本文算法提高了FWLSE精度。從表2可以看出,模糊算法平均誤差小于LTS、LTSA、LSE等3種算法的平均誤差。這主要是由于來白錨的測距數(shù)據(jù)被拒絕,而錨更有可能報(bào)告錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。最大誤差在FWLSE情況下通常較低,這表明該算法在進(jìn)行定位計(jì)算之前,剔除異常值和誤差方面的性能更加優(yōu)越。

    5 結(jié)語

    本文提出了一種基于UWB技術(shù)的室內(nèi)定位NLOS錯(cuò)誤緩解方法。該方法采用模糊邏輯方法的兩步算法和用于提高系統(tǒng)跟蹤精度的加權(quán)最小二乘估計(jì)算法。首先分析了測距數(shù)據(jù),并進(jìn)行過濾以消除異常值;然后將其送入定位引擎,從而提高系統(tǒng)整體定位精度。該算法已在一個(gè)步行場景進(jìn)行測試,在該場景中標(biāo)簽附著在人體上,在一個(gè)雜亂的環(huán)境中分別對(duì)視距和非視距環(huán)境進(jìn)行測試。與現(xiàn)有算法相比,本文算法室內(nèi)定位精度有所提高。未來研究將利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤系統(tǒng)識(shí)別受試者正在執(zhí)行的動(dòng)作、跟蹤第一反應(yīng)者等,其中位置跟蹤和對(duì)受試者當(dāng)前身體活動(dòng)的識(shí)別是一項(xiàng)重要研究任務(wù)。

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    (責(zé)任編輯:江艷)

    收稿日期:2019-07-25

    基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272097);上海市科技學(xué)術(shù)委員會(huì)重點(diǎn)項(xiàng)目(18511101600)

    作者簡介:張峻豪(1995-),男,上海工程技術(shù)大學(xué)電子電氣工程學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)闊o線定位;朱海(1992-),男,博士,上海

    工程技術(shù)大學(xué)講師,研究方向?yàn)闊o限感知、室內(nèi)定位;韓寶磊(1995-),男,上海工程技術(shù)大學(xué)電子電氣工程學(xué)院碩士研究

    生,研究方向?yàn)槭覂?nèi)定位。

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