使用濾波技術(shù)提高室內(nèi)BLE指紋定位性能

周芷芃 韋再雪

北京郵電大學(xué) 北京 100876

引言

隨著近幾十年來智能手機(jī)與各種無線設(shè)備的大規(guī)模使用，產(chǎn)生了包括室內(nèi)定位在內(nèi)的一系列新的服務(wù)。室內(nèi)定位即在室內(nèi)環(huán)境下獲取某設(shè)備或用戶的位置，是物聯(lián)網(wǎng)的重要基礎(chǔ)技術(shù)之一，物聯(lián)網(wǎng)中有許多基于位置的服務(wù)(Location Based Services，LBS)都需要依靠室內(nèi)定位實(shí)現(xiàn)。

在室外場景，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)能對設(shè)備定位并得到較精確的結(jié)果。但在室內(nèi)環(huán)境下，多徑效應(yīng)和復(fù)雜的環(huán)境會(huì)導(dǎo)致接收的信號(hào)干擾嚴(yán)重，需要使用新的室內(nèi)定位系統(tǒng)(Indoor Positioning System，IPS)完成定位。室內(nèi)的環(huán)境是復(fù)雜多變的，房間的布局、大小、室內(nèi)的障礙物等因素都會(huì)對定位結(jié)果產(chǎn)生影響，因此IPS需要對環(huán)境具有適應(yīng)性，能應(yīng)對各種復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境。

目前已有許多無線技術(shù)用于室內(nèi)定位，如Wi-Fi、ZigBee、可見光通信等[1]，這些系統(tǒng)都在某些方面存在缺陷，如硬件成本昂貴、高功耗、部署復(fù)雜等。近幾年來使用低功耗藍(lán)牙(Bluetooth Low Energy，BLE)技術(shù)逐漸在室內(nèi)定位中流行起來。BLE是短距離、低成本、可互操作性的無線技術(shù)，它從一開始就被設(shè)計(jì)為超低功耗無線技術(shù)，與傳統(tǒng)藍(lán)牙相比，BLE減少了廣播頻段和廣播時(shí)射頻的開啟時(shí)間，設(shè)計(jì)了深度睡眠狀態(tài)，改進(jìn)了連接機(jī)制，因此最大限度地降低了功耗。低功耗是BLE相比于其他無線技術(shù)的最大優(yōu)點(diǎn)之一，此外BLE還具有低成本、易于部署等優(yōu)點(diǎn)[2]，目前許多基于距離的服務(wù)和LBS都是用BLE信標(biāo)實(shí)現(xiàn)的。

除了使用的無線技術(shù)外，已有的室內(nèi)定位算法也有很多種，如基于測距的TDOA/TOA定位、基于角度的AOA定位、基于特征匹配的指紋定位等[3]，基于測距和角度的定位算法通過求解坐標(biāo)方程的最優(yōu)解得到定位結(jié)果，指紋定位則采取對比的方法。在現(xiàn)有的研究中，UWB網(wǎng)絡(luò)多使用TDOA/TOA定位，在理想環(huán)境下定位精度可達(dá)1m以下，但在非視距徑和復(fù)雜環(huán)境下性能嚴(yán)重下降，Wi-Fi和BLE技術(shù)在使用時(shí)相似，其性能與接入點(diǎn)個(gè)數(shù)有關(guān)，使用指紋定位時(shí)精度在3～5m，與3GPP R17提案中室內(nèi)場景的5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位精度接近，在最新的藍(lán)牙5.1版本中，藍(lán)牙技術(shù)支持信號(hào)角度的測量[4]，意味著之后藍(lán)牙也可支持AOA定位。

總的來說，BLE技術(shù)在室內(nèi)定位具有巨大潛力，但目前的BLE定位方案大多是基于測距的且實(shí)測結(jié)果很少，因此本文將貝葉斯濾波技術(shù)引入BLE指紋定位中，通過濾波器提升定位時(shí)測量特征值的準(zhǔn)確性以改善定位性能，并在高干擾環(huán)境下實(shí)測了數(shù)據(jù)以檢驗(yàn)濾波器對定位結(jié)果的影響。

本文以均值濾波作為比較基準(zhǔn)，研究了兩種貝葉斯濾波技術(shù)對室內(nèi)BLE指紋定位精度的影響。首先在給定場景采集建立了接收的信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)指紋庫，然后在移動(dòng)端接收數(shù)據(jù)并通過卡爾曼濾波和粒子濾波進(jìn)行定位并將其與均值濾波結(jié)果做對比以檢測濾波器對定位性能的提升。本文同時(shí)還探究了用于定位的BLE信標(biāo)個(gè)數(shù)對定位性能的影響，分別測試了信標(biāo)個(gè)數(shù)為3、4、5時(shí)定位的精度。

1 指紋定位

指紋定位法是IPS的主要解決方案之一，它把實(shí)際環(huán)境中的位置和某種獨(dú)特的指紋聯(lián)系起來，建立特征數(shù)據(jù)庫，然后把感應(yīng)到的信號(hào)特征拿去匹配數(shù)據(jù)庫中的信號(hào)特征，得到一個(gè)最優(yōu)的匹配位置[5]。室內(nèi)環(huán)境下信號(hào)的多徑效應(yīng)嚴(yán)重，使用單次的信號(hào)特征定位誤差較大，可以用濾波器處理一段連續(xù)的信號(hào)特征序列以獲得一個(gè)穩(wěn)定、準(zhǔn)確的信號(hào)特征來解決這個(gè)問題。

指紋定位的基本思想是利用接收到的信號(hào)與預(yù)先構(gòu)造的位置指紋庫進(jìn)行匹配，以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)設(shè)備的定位。指紋定位通常使用RSSI或信道狀態(tài)信息作為信號(hào)特征，使用RSSI作為指紋較為簡單且RSSI易于獲得，因此本文使用BLE作為接入點(diǎn)(Access Point，AP)，采用RSSI建立指紋庫。

RSSI指紋定位包含兩個(gè)步驟，首先在預(yù)先設(shè)好的參考點(diǎn)(Reference Point，RP)進(jìn)行采樣，記錄這些點(diǎn)的坐標(biāo)和對應(yīng)每個(gè)信標(biāo)的RSSI值并將它們存儲(chǔ)起來作為定位時(shí)的指紋庫。

前文所述為使用一組實(shí)時(shí)的RSSI對終端定位，不需要該時(shí)刻之前的RSSI，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，多徑效應(yīng)嚴(yán)重，設(shè)備接收的RSSI通常不穩(wěn)定，會(huì)有較大的波動(dòng)。為了提高定位性能常常會(huì)使用一段時(shí)間內(nèi)的RSSI序列定位，用濾波器處理后的RSSI序列較穩(wěn)定、準(zhǔn)確，可以得到比較理想的定位結(jié)果。

影響指紋定位精度的主要因素有兩個(gè)——指紋庫的分辨率和測量RSSI的準(zhǔn)確性。指紋庫的分辨率和指紋點(diǎn)的間隔、室內(nèi)環(huán)境、使用BLE信標(biāo)的個(gè)數(shù)及拓?fù)溆嘘P(guān)，信標(biāo)擺放應(yīng)盡量散開以提高指紋庫的分辨率。RSSI的準(zhǔn)確性則與使用的濾波器性能有關(guān)，因此本文實(shí)測了幾種濾波器以及BLE信標(biāo)數(shù)量對指紋定位精度的影響。

2 濾波技術(shù)

2.1 均值濾波

均值濾波是一種廣泛使用的最簡單的濾波手段，常常作為其它濾波器性能的比較基準(zhǔn)，濾波器將前N個(gè)時(shí)刻的輸入均值作為該時(shí)刻的輸出[7]

2.2 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波(Kalman Filtering，KF)是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法。它是一種連續(xù)貝葉斯估計(jì)方法，用于確定多變量系統(tǒng)的最優(yōu)最小均方誤差估計(jì)[8]。在我們的場景里，它可以利用收到的噪聲RSSI序列來估計(jì)隨著時(shí)間的推移真實(shí)的RSSI序列。

2.3 粒子濾波

在本文的定位場景里狀態(tài)序列即RSSI序列，預(yù)測和測量的噪聲都看作高斯噪聲。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

如圖1(a)所示，實(shí)驗(yàn)在大小7.6m×7.2m的房間內(nèi)進(jìn)行，房間為一般辦公環(huán)境，擺放桌椅且桌面物品較多，信號(hào)干擾較強(qiáng)。為了探究BLE信標(biāo)個(gè)數(shù)對定位性能的影響，實(shí)驗(yàn)測試了信標(biāo)個(gè)數(shù)為3、4、5時(shí)指紋定位的精度，如1(b)所示，3個(gè)信標(biāo)定位時(shí)使用B1、B2、B5；4個(gè)信標(biāo)定位時(shí)使用B1、B2、B3、B4；5個(gè)信標(biāo)定位時(shí)使用圖中所有的信標(biāo)。信標(biāo)擺放高度約為2m，懸掛在墻面上，指紋庫共包含7x6個(gè)AP，每個(gè)AP間隔1.2m。實(shí)驗(yàn)使用的BLE信標(biāo)為智石MAX iBecaon，使用藍(lán)牙4.2協(xié)議，所有的信標(biāo)發(fā)射功率設(shè)置為0dBm，發(fā)射間隔為211.25ms。

圖1 測量環(huán)境

建立指紋庫時(shí)移動(dòng)設(shè)備的高度約為1m，用預(yù)先開發(fā)的手機(jī)應(yīng)用收集BLE信號(hào)并解析相應(yīng)的RSSI值，每個(gè)指紋點(diǎn)采集約50個(gè)數(shù)據(jù)組以確保測量的一般性，每組包含相應(yīng)的3、4、5個(gè)BLE信標(biāo)的RSSI值(對應(yīng)用于定位的BLE信標(biāo)數(shù)量分別為3、4、5)，將50組數(shù)據(jù)的平均值作為該點(diǎn)的RSSI指紋存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。定位時(shí)隨機(jī)選取了20個(gè)坐標(biāo)，在每個(gè)坐標(biāo)處采集40個(gè)RSSI數(shù)據(jù)組并使用不同的濾波器得到定位結(jié)果。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如圖2所示，使用不同濾波器時(shí)定位誤差的CDF曲線，使用3個(gè)BLE信標(biāo)定位時(shí)PF表現(xiàn)最好，在80%的測試中誤差在2.43m以下；KF次之，在80%的測試中誤差在2.71m以下，相比于不使用濾波器時(shí)80%的概率誤差在3.71m以下性能有較大提升。使用4個(gè)和5個(gè)BLE信標(biāo)定位時(shí)各濾波器的累積分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function，CDF)曲線在80%概率處的值相近，分別約為2.4m和2.2m。如圖3所示，使用不同數(shù)量BLE信標(biāo)時(shí)定位誤差的CDF曲線，使用KF和PF濾波時(shí)隨著使用BLE信標(biāo)數(shù)量的增加，定位性能均有改善。

圖2 不同濾波器的誤差CDF曲線

圖3 不同BLE信標(biāo)數(shù)量的誤差CDF曲線

表1和表2分別為使用不同數(shù)量BLE信標(biāo)和濾波器時(shí)定位結(jié)果的均方誤差(Root Mean Squard Error，RMSE)和絕對誤差(Mean Absolute Error，MAE)。使用3個(gè)BLE信標(biāo)和5個(gè)BLE信標(biāo)定位時(shí)PF的表現(xiàn)最佳，KF次之；使用4個(gè)BLE信標(biāo)定位時(shí)均值濾波和PF的性能相近。

表1 不同濾波器和信標(biāo)數(shù)量時(shí)的誤差RMSE/m

表2 不同濾波器和信標(biāo)數(shù)量時(shí)的誤差MAE/m

實(shí)驗(yàn)表明使用濾波器可以很大程度上提高指紋庫定位性能，尤其在使用3個(gè)BLE信標(biāo)時(shí)最為突出。各濾波器中PF的表現(xiàn)最佳，在各種測試條件下性能指標(biāo)均為最優(yōu)，這與PF是基于最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則而KF是基于最小均方誤差準(zhǔn)則有關(guān)，在誤差非線性分布時(shí)最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則能起到更好的判決效果。強(qiáng)干擾環(huán)境下不使用濾波技術(shù)時(shí)室內(nèi)定位結(jié)果并不理想，在使用5個(gè)BLE信標(biāo)時(shí)的RMSE為2.26m(約1.88倍AP間隔)，用PF改進(jìn)后達(dá)到了1.75m(約1.46倍AP間隔)與低干擾情況下室內(nèi)指紋定位的一般水平相平。增加定位用的BLE信標(biāo)數(shù)量也能提升定位精度，在由BLE信標(biāo)數(shù)量4個(gè)提升到5個(gè)時(shí)較為明顯。信標(biāo)個(gè)數(shù)為3、4、5時(shí)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果已經(jīng)能說明這一點(diǎn)，因此本文沒有進(jìn)一步增加信標(biāo)數(shù)量做實(shí)驗(yàn)。

總體來說，在BLE指紋定位中使用濾波技術(shù)是很有必要的，即使是最簡單的均值濾波也可提升超過20%的定位精度，使用高性能的PF時(shí)可以提升約30%的定位性能，實(shí)際應(yīng)用時(shí)如場景需求高定位精度可以使用PF，否則可以使用復(fù)雜度低的均值濾波。部署B(yǎng)LE時(shí)也應(yīng)均衡性能與成本，根據(jù)定位精度的需求將信標(biāo)個(gè)數(shù)設(shè)置為合適的值。

5 結(jié)束語

室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜且多徑效應(yīng)嚴(yán)重，難以達(dá)到高定位精度，因此需要使用濾波器減小RSSI的誤差。本文研究了使用貝葉斯濾波器和增加BLE信標(biāo)數(shù)量對室內(nèi)定位精度的影響，實(shí)測結(jié)果表明使用濾波器可以很大程度改善定位性能，粒子濾波表現(xiàn)最佳。增加BLE信標(biāo)的數(shù)量時(shí)定位性能也有提升。本文的定位方案可以減小定位時(shí)測量RSSI的誤差，但在獲取了精確RSSI之后如何匹配指紋庫中的參考點(diǎn)沒有做深入研究，僅僅采用了最小歐氏距離匹配，在后續(xù)研究中可以加入匹配算法對方案改進(jìn)以實(shí)現(xiàn)更高的定位精度。同時(shí)BLE的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對定位性能也有影響，也是可以展開的研究點(diǎn)。