论文部分内容阅读
[摘 要]本文主要讨论室内定位算法的研究与设计。首先我们逐一分析无线传感器网络的研究现状和无线定位技术的发展处境，随后我们搜集近十年实用性较高、应用层面较广的定位系统，将其定位原理进行分析比较。接着阐述了典型无线定位算法与无线通信技术，并在前者基础上确定基础算法为RSSI测距算法，再由低功耗的ZigBee提供理论支持。其次，研读相关资料，再合适环境中进行实验，确定选择了基于RSSI的定位算法。同时用三角形质心算法来减少实验误差，并在使用前通过高斯滤波来滤除实验数据中的不稳定成分。本文的定位算法控制在一米左右，基本满足室内定位的要求。
[关键词]RSSI ;室内定位;ZigBee;高斯滤波
中图分类号：TP675 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）14-0229-01
1引言
随着科技技术的提高，精准位置信息的提供服务的重要性越发提高，当前定位技术大致分为市场应用率高的卫星微波定位技术和无线传感器网络定位技术，但前者易受到环境与天气的影响，故此室内定位技术凭借其优越性逐渐开始开始崭露头角。
2室内定位原理与算法
2.1室内定位原理
将室内定位算法根据定位节点中相应点的距离划分为：基于距离的定位算法和距离无关定位算法。前者需要根据相关模型测量两个节点或位置之间的绝对距离，再通过相关几何关系利用节点之间的实际距离来计算和估计未知节点位置。后者则以计算节点之间的估计距离来定位节点。
质心定位算法的三個步骤可分为：发送广播信号、接收广播信号以及定位。锚节点因其互相连接可组成多边形的性质，使得我们只要计算多边形的质心作为盲节点的标位置即可，这就是质心算法。
质心定位算法是利用网络间的流通性来定位盲节点的，因此，我们往往在定位精度不高的时候使用质心定位算法，也凭借这个特性其得以在众多算法中以简单易实现脱颖而出。
2.2与距离相关的定位算法
基于距离的室内定位算法相比其他测距算法有些许不同。根据原始力的不同，可分为以下四种算法：基于到达角的定位方法;基于到达时间的定位方法;基于到达时差的定位算法;基于接收信号强度指示的定位方法[2]。
（1）基于AOA的测距技术
AOA测距技术通过发送节点的天线阵列来接收信号或由一个或多个超声波接收器接收，然后通过计算接收节点和传输视点之间的对应位置，来估计节点的位置坐标。
AOA定位不仅可以准确测量节点坐标，而且还可以测量节点的近似定向信息。但是，测量坐标和方向信息所需的硬件设备很复杂，同时，外部环境对测距技术的影响颇大。因此，我们需要一个适合接收侧方位角的阵列天线来减少影响，所以，它不适用于较大的传感器网络。
（2）基于TOA的测距技术
TOA定位技术的优点是定位精度高，缺点是因其高精度所带来的高硬件要求，无论是其基站还是移动终端都必须佩戴高精度接收器，这有利于降低估计距离的精准度，但在实际应用中难以实现且价格昂贵。
（3）基于RSSI的测距技术
RSSI的基本原理是对于用户节点周期性的信号强度，将其之间的强度差作为传播损耗，再以转换信号传播损耗的理论模型和经验损失信号作为用户节点和接受节点的间距，同时注意观察接收节点间的接收强度，最后算法定位移动节点坐标。因此RSSI定位具有成本低廉、实现率高与低功耗等优点，而且RSSI定位可无网络同步定位，这极大限度地降低了节点功耗。
3常用室内定位技术
3.1常用室内定位技术
（1）红外线定位技术
红外定位技术主要体现了它在家居设备中的广泛性。红外室内定位具有以下优点：通信成本低，定位准确度以及安全性高。当然，它也有缺点：传输距离短，覆盖范围小，以及来自其他光源的雾干扰。
（2）蓝牙定位技术
蓝牙定位技术大致可分为可网路侧定位和终端侧定位两种方法，其精度可精确到约2m至3m。蓝牙定位的优点是低功耗与高精度。但因其需要部署额外蓝牙基站，且其普及率低，因此设备昂贵，维护成本高而导致该技术无法推广。
3.2 ZigBee技术
ZigBee在通信网络之间相当的大，尤其对于低复杂度，低功耗的iee标准工作。
ZigBee具有以下特点：（1）价格便宜;（2）能耗不高;（3）传输数据的效率不高;（4）距离短;（5）低延迟;（6）安全可靠;（7）大网络容量。
4基本定位模型
4.1基本定位模型
RSSI数据可用于建立超大范围定位信号衰减模型。选择合适的算法对数据进行滤波，可以有效提高RSSI测量的精准度。
构成ZigBee的RSSI信号衰减模型包括：手机上RSSI效果的实验性;其次，基于ZigBee的RSSI信号衰减模型的参数通过平均滤波，高斯滤波和最小二乘估计建模，然后根据变换模型建立阶段转换为信号衰减模型，该模型在四个阶段中得到解决。根据几何关系定位，定位到节点与参考节点之间的距离等式以及定位节点坐标。
4.2路径损耗指数n与A值的测量
（1）信号强度与接收距离
一般来说，在应用场景中掩码越多，n值越大。在路径损耗指数的影响下，接收机接收信号强度的下降率与接收距离成正比。
（2）A的取值
在一定的实验环境下，当环境稳定，A值不会有太大变化，所以可通用过多组、多时测量处理后取平均得到。
（3）n环境参数敏感度
根据环境的不同，n值也会随环境变化而变化。所以我们可以通过采集多组数据处理拟合来获得较为准确的数据。
5实验总结
室内定位系统包括测距和定位两个阶段，先测得节点之间的距离，然后才能准确定位节点的位置，两个过程缺一不可。
参考文献
[1]李延，基于RSSI测距的室内定位技术研究[D].湖南：中南林业科技大学，2015
[2]李彦，田亮.一种结合辅助估距瞄点的WSN改进型DV-Hop算法[J].南京邮电大学学报，2016，36（5）：120-126.
[关键词]RSSI ;室内定位;ZigBee;高斯滤波
中图分类号：TP675 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）14-0229-01
1引言
随着科技技术的提高，精准位置信息的提供服务的重要性越发提高，当前定位技术大致分为市场应用率高的卫星微波定位技术和无线传感器网络定位技术，但前者易受到环境与天气的影响，故此室内定位技术凭借其优越性逐渐开始开始崭露头角。
2室内定位原理与算法
2.1室内定位原理
将室内定位算法根据定位节点中相应点的距离划分为：基于距离的定位算法和距离无关定位算法。前者需要根据相关模型测量两个节点或位置之间的绝对距离，再通过相关几何关系利用节点之间的实际距离来计算和估计未知节点位置。后者则以计算节点之间的估计距离来定位节点。
质心定位算法的三個步骤可分为：发送广播信号、接收广播信号以及定位。锚节点因其互相连接可组成多边形的性质，使得我们只要计算多边形的质心作为盲节点的标位置即可，这就是质心算法。
质心定位算法是利用网络间的流通性来定位盲节点的，因此，我们往往在定位精度不高的时候使用质心定位算法，也凭借这个特性其得以在众多算法中以简单易实现脱颖而出。
2.2与距离相关的定位算法
基于距离的室内定位算法相比其他测距算法有些许不同。根据原始力的不同，可分为以下四种算法：基于到达角的定位方法;基于到达时间的定位方法;基于到达时差的定位算法;基于接收信号强度指示的定位方法[2]。
（1）基于AOA的测距技术
AOA测距技术通过发送节点的天线阵列来接收信号或由一个或多个超声波接收器接收，然后通过计算接收节点和传输视点之间的对应位置，来估计节点的位置坐标。
AOA定位不仅可以准确测量节点坐标，而且还可以测量节点的近似定向信息。但是，测量坐标和方向信息所需的硬件设备很复杂，同时，外部环境对测距技术的影响颇大。因此，我们需要一个适合接收侧方位角的阵列天线来减少影响，所以，它不适用于较大的传感器网络。
（2）基于TOA的测距技术
TOA定位技术的优点是定位精度高，缺点是因其高精度所带来的高硬件要求，无论是其基站还是移动终端都必须佩戴高精度接收器，这有利于降低估计距离的精准度，但在实际应用中难以实现且价格昂贵。
（3）基于RSSI的测距技术
RSSI的基本原理是对于用户节点周期性的信号强度，将其之间的强度差作为传播损耗，再以转换信号传播损耗的理论模型和经验损失信号作为用户节点和接受节点的间距，同时注意观察接收节点间的接收强度，最后算法定位移动节点坐标。因此RSSI定位具有成本低廉、实现率高与低功耗等优点，而且RSSI定位可无网络同步定位，这极大限度地降低了节点功耗。
3常用室内定位技术
3.1常用室内定位技术
（1）红外线定位技术
红外定位技术主要体现了它在家居设备中的广泛性。红外室内定位具有以下优点：通信成本低，定位准确度以及安全性高。当然，它也有缺点：传输距离短，覆盖范围小，以及来自其他光源的雾干扰。
（2）蓝牙定位技术
蓝牙定位技术大致可分为可网路侧定位和终端侧定位两种方法，其精度可精确到约2m至3m。蓝牙定位的优点是低功耗与高精度。但因其需要部署额外蓝牙基站，且其普及率低，因此设备昂贵，维护成本高而导致该技术无法推广。
3.2 ZigBee技术
ZigBee在通信网络之间相当的大，尤其对于低复杂度，低功耗的iee标准工作。
ZigBee具有以下特点：（1）价格便宜;（2）能耗不高;（3）传输数据的效率不高;（4）距离短;（5）低延迟;（6）安全可靠;（7）大网络容量。
4基本定位模型
4.1基本定位模型
RSSI数据可用于建立超大范围定位信号衰减模型。选择合适的算法对数据进行滤波，可以有效提高RSSI测量的精准度。
构成ZigBee的RSSI信号衰减模型包括：手机上RSSI效果的实验性;其次，基于ZigBee的RSSI信号衰减模型的参数通过平均滤波，高斯滤波和最小二乘估计建模，然后根据变换模型建立阶段转换为信号衰减模型，该模型在四个阶段中得到解决。根据几何关系定位，定位到节点与参考节点之间的距离等式以及定位节点坐标。
4.2路径损耗指数n与A值的测量
（1）信号强度与接收距离
一般来说，在应用场景中掩码越多，n值越大。在路径损耗指数的影响下，接收机接收信号强度的下降率与接收距离成正比。
（2）A的取值
在一定的实验环境下，当环境稳定，A值不会有太大变化，所以可通用过多组、多时测量处理后取平均得到。
（3）n环境参数敏感度
根据环境的不同，n值也会随环境变化而变化。所以我们可以通过采集多组数据处理拟合来获得较为准确的数据。
5实验总结
室内定位系统包括测距和定位两个阶段，先测得节点之间的距离，然后才能准确定位节点的位置，两个过程缺一不可。
参考文献
[1]李延，基于RSSI测距的室内定位技术研究[D].湖南：中南林业科技大学，2015
[2]李彦，田亮.一种结合辅助估距瞄点的WSN改进型DV-Hop算法[J].南京邮电大学学报，2016，36（5）：120-126.