信号强度法

信号强度法 indoor localization——基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法【转】 2010-11-10 17:04 引 言 无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。 在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位过程中是否测量节点间的实际距离或角度，可分为基于距离(Range—based)的定位算法和距离无关(Range—free)的定位算法。前者需要测量节点间的实际距离;后者是利用节点间的估计距离来计算末知节点的位置。在基于距离的定位算法中，测量节点间距离或方位时采用的方法有TOA(Time of Arrival)，TDOA(Time Difference of Arrival)，RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)和AOA(Angle of Arri—val)。距离无关的算法主要有质心算法、DV—hop算法等。相比之下，基于距离的定位算法测量精度较高，距离无关的定位算法对硬件 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 较低。 比较各种基于距离的测距算法，TOA需要精确的时钟同步，TDOA需要节点配备超声波收发装置，AOA需要有天线阵列或麦克风阵列，这三种算法对硬件要求较高。RSSI技术主要是用RF信号，而节点本身就具有无线通信能力，故其是一种低功耗、廉价的测距技术。 接收信号强度指示RSSI的定位方法，是在已知发射节点的发射信号强度，根据接收节点收到的信号强度，计算出信号的传播损耗，再利用理论和经验模型将传输损耗转化为距离，最后计算节点的位置。因为理论和经验模型的估测性质，故而RSSI具有较大定位误差。 基于RSSI技术，提出一种将RSSI测量方法与三角形质心算法相结合的新型定位算法，该算法用三角形质心算法减小RSSI的测量误差。仿真表明，该算法基于RSSI的三边测量法定位算法相比，极大提高了定位精度。 1 国内外相关研究 当无线信号在大气环境中传播时，由于多种因素影响，信号强度会随着其传播距离的增加而衰减。这表明，信号强度变化与传播距离间存在着某种函数关系，且通常情况下传感节点均可很容易配置测定接收信号强度的模块。所以，近年来研究人员开始将RSSI技术用于传感器节点定位中。 目前，对RSSI的研究主要有两个方面。一是，提高改良传输损耗模型，建立更符合实际环境的数学模型;二是，结合各种测量算法，减小传输损耗模型带来的误差。这里研究重点在第二个方面。 最早的研究人员使用RSSI加三边测量法的定位技术，如文献中的RADAR室内定位系统。 文献的作者提出采用交叠环定位的方式，利用包含未知节点的相互交叠的环形区域来定位未知节点。该方法只是比较相应RSSI的大小，并未利用它测距。文献提出一种加权质心定位算法，它提出信标节点影响力的概念，节点到信号源的距离越近，由RSSI值的偏差产生的绝对距离误差越小，影响力越大。影响力越大的信标节点对节点位置有更大的决定权。其采用优选信标节点的方式，根据信标节点对未知节点的不同影响力确定加权因子，以此来提高定位精度。 文献提出综合RSSI算法和切圆圆心法的RCM算法，提高了定位精度，仿真表明，在RSSI测距误差散布达到50,时，定位误差可降到10,以内。 2 基于RSSI的三角形质心算法模型 与文献一样，该算法针对大规模随机散布野外应用环境，这类应用大都不需要节点进行精确定位，只需要知道节点的大概区域就可满足需求，同时要求硬件成本低、定位过程通信开销小、节能。 2(1 基于RSSI的定位 RSSI测量，一般利用信号传播的经验模型与理论模型。 对于经验模型，在实际定位前，先选取若干测试点， 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 在这些点各基站收到的信号强度，建立各个点上的位置和信号强度关系的离线数据库(x，y，ss1，ss2，ss3)。在实际定位时，根据测得的信号强度(ss1′，ss2′，ss3′)和数据库中记录的信号强度进行比较，信号强度均方差最小的那个点的坐标作为节点的坐标。 对于理论模型，常采用无线电传播路径损耗模型进行 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 。常用的传播路径损耗模型有:自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、哈它模型、对数一常态分布模型等。自由空间无线电传播路径损耗模型为: 式中，d为距信源的距离，单位为km;f为频率，单位为MHz;k为路径衰减因子。其他的模型模拟现实环境，但与现实环境还是有一定的差距。比如对数一常态分布模型，其路径损耗的 计算公式 六西格玛计算公式下载结构力学静力计算公式下载重复性计算公式下载六西格玛计算公式下载年假计算公式 为: 式中，Xσ是平均值为O的高斯分布随机变数，其 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差范围为4,10;k的范围在2,5之间。取d=1，代入式(1)可得，LOSS，即PL(d0)的值。此时各未知节点接收锚节点信号时的信号强度为: RSSI=发射功率+天线增益一路径损耗(PL(d)) 2(2 基于RSSI的三角形质心定位算法的数学模型 不论哪种模型，计算出的接收信号强度总与实际情况下有误差，因为实际环境的复杂性，换算出的锚节点到未知节点的距离d总是大于实际两节点间的距离。如图1所示，锚节点A，B，C，未知节点D，根据RSSI模型计算出的节点A和D的距离为rA;节点B和D的距离为rB;节点C和D的距离为rC。分别以A，B，C为圆心;rA，rB，rC为半径画圆，可得交叠区域。这里的三角形质心定位算法的基本思想是:计算三圆交叠区域的3个特征点的坐标，以这三个点为三角形的顶点，未知点即为三角形质心，如图2所示，特征点为E，F，G，特征点E点的计算方法为: 同理，可计算出F，G，此时未知点的坐标为由仿真得，在图2中，实际点为D;三角形质心算法出的估计点为M;三边测量法算出的估计点为N。可知，三角形质心算法的准确度更高。 3 基于RSSI的三角形质心算法过程 3(1 步骤 (1)锚节点周期性向周围广播信息，信息中包括自身节点ID及坐标。普通节点收到该信息后，对同一锚节点的RSSI取均值。 (2)当普通节点收集到一定数量的锚节点信息时，不再接收新信息。普通节点根据RSSI从强到弱对锚节点排序，并建立RSSI值与节点到锚节点距离的映射。建立3个集合。 锚节点集合: (3)选取RSSI值大的前几个锚节点进行自身定位计算。 在B_set:中优先选择RSSI值大的信标节点组合成下面的锚节点集合，这是提高定位精度的关键。 对锚节点集合，依次根据(3)式算出3个交点的坐标，最后由质心算法，得出未知节点坐标。 (4)对求出的未知节点坐标集合取平均，得未知节点坐标。 3(2 误差定义 定义定位误差为ER，假设得到的未知节点的坐标为(xm，ym)，其真实位置为(x，y)，则定位误差ER为: 4 仿 真 利用Matlab仿真工具模拟三角形质心算法，考察该算法的性能。假设在100 m×100 m的正方形区域内，36个锚节点均匀分布，未知节点70个，分别用三边测量法和三角形质心定位算法进行仿真，仿真结果如图3所示。由图3可知，三角形质心算法比三边测量法，定位精度更高，当测距误差变大时，用三角形质心算法得出的平均定位误差比用三边测量法得出的小得多。 5 结 语 在此提出了将RSSI方法和三角形质心定位算法相结合的方法，通过仿真实验，将该算法和三边测量算法相比较，证明了该算法的优越性。下一步将研究在锚节点数量不同时的平均定位误差。 0 引言 随着经济的高速增长，汽车的社会拥有量不断增加，汽车停车场的数量将随之增加，规模不断扩大，这给停车场的车辆管理(停车效率、停车安全)提出了新的挑战。停车场的管理既要使车辆存取方便、快捷，又要保证安全、可靠。如何在车场中找到车位或者定位自己的车辆，引起了人们对停车场管理及服务的兴趣。目前，有很多定位技术都可以对物体进行定位，但在小区域(如室内)定位服务中，现有的定位技术存在着一定的缺陷，如GPS技术用于停车场这种小区域的定位服务中，成本太高而且定位精度不高。其它技术如超声波技术、射频识别(RFID)技术、IEEE802(11、超宽带(UWB)等，应用于室内定位服务，各有优劣。 (1)超声波技术:采用超声波的传播时间进行测量定位。它的最大优点是定位精度高，但是， 这种技术有着自身不可避免的局限性，如超声波信号遇到障碍物会丢失、反射形成虚假信号以及高频噪声的干扰等，另外，需要大量的基础设施才能获得很高的定位精度，成本昂贵。 (2)IEEE802(11:RADAR是一个基于射频的室内定位和跟踪系统，采用标准的IEEE802(11网络适配器，在指定的区域，通过测试多个已定位的提供重叠覆盖的基站的信号强度来进行定位。这种技术结合了经验测试和信号传播模型。以决定用户的位置，因此，它可以实现定位服务。它的主要优点是系统容易建立，要求很少的基站，并且采用相同的构架就可以在室内提供通用的无线网络。但是， 到目前为止， 大部分使用802(11技术的系统的定位精度未能达到理想的尺度。 (3)射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)技术:一个著名的采用RFID技术的定位系统是SpotON。SpotON根据无线信号强度分析，采用聚合算法进行三维定位。SpotON 系统中硬件标签成网络状分布，无需中央控制单元，通过标签检测到的信号强弱来估计交互标签的距离。然而，完整的SpotON系统到目前为止还没有建成。 (4)超宽带UWB:使用非常宽的频带来收发数据的技术。它的最大数据传输速度可超过100Mbps。UWB在民用领域是一项新技术，FCC直到2002—02—14才下令开放UWB的民用用途。目前的使用范围暂限制在3(1, 10(6GHz。UWB技术特别适合室内使用，它具有抗多径衰落的固有鲁棒性。其定位精度小于几个cm， 并通常遵循自由空间传播规律。低成本和低系统复杂性，可全数字化实现。 RFID技术同其它技术比较而言，具有成本上的优势，而且RFID定位技术对环境的要求和受到的环境影响都很小， 定位精度较高，传输范围大;RFID技术在定位物体的同时还从定位目标中读取有关该对象的大量信息。针对这种情况，本系统设计基于射频识别技术，采用基于信号强度与到达时间差的复合定位算法，对车场车辆进行无线定位引导。通过停车场的计算机管理系统获得停车场停靠车辆的个体信息。包括空余停车位的数量与分布情况，方便车主顺利地找到停车位置;在停车场的人口处可以通过终端查询系统很方便地查询到自己的车辆在停车场中的具体位置;在出口处，根据车载卡报告时记录的起始停靠时间，可以很方便地得出车辆停靠时间及应付费用。本系统的特点是电子系统复杂性低，容易实现且成本低;定位精度高，抗干扰能力强。 1 定位系统的硬件组成 射频识别技术(Radio Frequency Identification，RFID)是从2O世纪8O年代起走向成熟的一项自动识别技术_2]。它利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据以达到识别目的。和传统的磁卡、IC卡相比， 射频卡最大的优点就在于非接触，因此完成识别工作时无须人工干预，适合于实现系统的自动化且不易损坏。目前，RFID技术在应用中研究的热点和难点是读写冲突、RFID安全和隐私保护、天线和RFID定位等问题。最基本的RFID系统由3部分组成:电子标签(Tag)、读卡器(Reader)和在标签与读卡器之间传递射频信号的微型天线(Antenna)。 1(1 系统硬件组成 停车场车位定位系统是基于主动射频识别校验的动态定位识别系统， 由标签(车载卡)、读写器(Reader)、微型天线和计算机系统这4个主要部分组成，如图1所示。其标签的读写工作范围为200m。 图1 系统硬件框图 标签(车载卡)的电路由单片机控制模块、信号强度测算模块、射频收发模块及无线唤醒电路几部分组成。单片机用于控制射频收发模块和保存与车载卡ID 相关的信息;射频收发模块则负责接收和发射读写器送来的信号;无线唤醒电路则在收到读写器发送的特定信号后产生一个中断信号唤醒休眠的单片机和射频收发模块;信号强度测算模块主要完成接收信号强度的测量，采用ADI公司生产的对数放大器AD8313来实现其功能。标签固定在车前的玻璃上。 读写器的电路由单片机控制模块、射频收发模块、接口控制及定位解算模块几部分组成， 其中接口控制及定位解算模块具有极强的计算能力，用于控制定位系统中射频信号发射和接收。单片机模块采用Microchip公司的PIC16F系列， 射频收发模块采用美国模拟器件公司推出的低功耗ISM 频段收发器ADF7020，其特点是:(1)频移键控调制，收发合一，工作在431,478MHz和862,956MHz的ISM 频段， 工作速率最高可达200Kbit,s， 电源电压在2(3,3(6V 内均可正常工作;(2)接收模式的功耗为20mA，lOdBm 输出的发送模式的功耗为30mA，关断模式的电流小于1 μA;(3)可编程配置载波频率和数据率等内容。有关ADF7020的详细内容见参考文献。其工作频率采用跳频机制，发射功率都预先确定并可调。 读写器和标签都有工作及休眠二种工作模式。读写器的工作模式由接口控制模块控制，而标签的工作模式由读写器控制。计算机系统负责后台数据存储和管理，发出定位控制请求，将定位解算出的数据与车场的位置地图比较后，确定车的位置并在显示屏上显示结果。 (2 低功耗设计 1 本无线定位系统的车载卡采用电池供电， 而电池是一种消耗性的电源，工作时间短。为了延长车载卡的工作时间，需要进行电源管理，以降低功耗。当前大多数的电源管理方法采用一种周密设计的唤醒、休眠方法。但大多数情况下，唤醒周期的大部分时间是徒劳无用的， 消耗能量。本系统中采用一种无线触发唤醒的电源管理方法。在这种方法中，车载卡进人休眠模式后就会一直保持睡眠状态，在读写器没有发送出特定频率的无线信号时，它是不会被唤醒的。当然，这个特定频率的无线信号会立即地唤醒休眠的车载卡。这样，就节省了在唤醒前和监测期间的电源消耗。唤醒脉冲通过特定频率传送，而数据通信采用另外的无线频率传送。一旦读写器与标签建立通信连接后，双方便跳到由读写器指定的固定频率上工作，这样， 即使车场中其它标签在无线通信范围内也不会被唤醒，避免了同频干扰。无线触发唤醒电路主要由无源元件构成，其基本电路图如图2所示。 图2 无线触发唤醒电路 2 定位方法 对车辆进行定位前，首先根据停车场的实际情况规划出停车场的车位位置分布图，存人信息处理的数据库;然后根据停车场的情况布置读写器，最少需要布置3个读写器。同时，在停车场中还布置一个位置固定的参考标签，作为一个测量基准点来帮助位置校准，布设的读写器数量依据停车场环境而定。读写器与标签分布示意图如图3所示。 图3 车场车位定位引导系统读写器和标签分布示意图 当车进人停车场或者车停放在某个车位后，计算机发出一个中断信号唤醒车场中的某一个读写器，再由读写器发出一个无线唤醒信号，唤醒标签。标签接收到信号后，从睡眠模式中唤醒，然后， 比较自身ID号与接收信号中的ID号是否一致，ID号不相符的标签再次进入休眠模式，而ID相符的标签则进入工作模式，接收信号并定位解算出其位置数据，最后上传其位置数据给计算机。 由于多径效应和非视距传输所带来的传输延时使定位精度不高。系统采用基于信号强度和到达时间差的复合定位算法对车辆进行位置计算，获得车辆的位置数据。定位算法在接口控制及定位解算模块中完成。基于信号强度的定位算法是用一个位置已知的参考标签与待定位的标签接收同一个读写器的定位信号。参考标签所测得的位置与该点已知值进行比较后，获得读写器定位数据的校正值，然后及时将此校正值发送给待定位的标签，修正标签所测得的实时位置信息S，并将此信息上传给读写器。在此过程中始终保持只有一个读写器工作，其余的读写器处于休眠中。当一个读写器完成位置信息采集后，再由其它读写器完成同样的过程，这种定位方式下至少需要进行3次位置信息的采集。假设信号强度公式与读写器和标签之间的距离有关，则简单信号传播模型可用式(1)表示。 式中，P (r)是标签接收到的功率，其与读写器的距离为r; r0为相对于读写器的参考距离;P (r0)为该参考点的信号功 率。参数a为路径损耗随着距离r的增加而增加的速率。该模型计算出的某个位置信号强度往往被估计得过高，实用性不大，比较实用的信号强度模型在文献中有比较详细的介绍。 采用到达时间差(TD0A)算法是通过测量不同读写器接收到同一标签的定位信号的时间差，并由此计算出标签到不同读写器间的距离差。标签到任何两个读写器的距离差D为定值，标签必定位于以两个读写器为焦点的双曲线上， 当同时有N个读头参与测距时(N? 3)， 由多个双曲线之间的交汇区域就是对标签位置的估计。TDOA 只是测量各读写器接收到同一标签定位信号的到达时间差，参加定位的各个读写器在时间上不要求严格同步。假定测量 第i个读写器和第j个读写器的到达时间分别为TA i和TA j，那么信号到达第i个和第j个读写器的时间差就是TAji =TAi -TAj。它们的距离差Rji=C*TAji则标签坐标与读写器坐标存在如下关系: 解上述方程组，利用基于信号强度定位算法解算出的坐标值及一些先验知识(如停车场半径等)从其两个解中分辨出标签具体的位置。 3 定位系统的软件实现 系统的定位解算软件构架分为基于信号强度的定位算法和到达时间差定位算法二个模块，二者过程相似，只是测算对象不同在到达时间差定位算法过程中，不需要唤醒参考标签，只有待定位标签向读写器发送信号，保持只有一个标签发信号;基于信号强度的定位算法过程中，首先在标签上完成信号强度的测量，然后再上传给计算机系统，将信号强度信息转化为几何距离，解算出待定位标签的位置数据，在信号强度的测算过程中保持只有一个读写器工作。基于信号强度的程序框图如图4所示。 图4 基于信号强度的定位解算算法模块框图 4 实验结果及结论 基于这样一个实验环境:一个近似矩形的露天停车场，在其4角各布置一个读定器，在车场中央位置布置一个参考标签，对本定位系统做了实际应用实验。实验结果表明，无线触发唤醒电源方式的工作时间要比周期查询方式、待机方式下的工作时间长好几倍，大大减少了系统在等待状态下的功耗，提高了电池的使用寿命。基于信号强度和到达时间差的复合定位算法下的定位精度可达到1m左右，读写器与参考标签的数量和布置位置影响定位精度，外界环境因素对定位精度的影响大大降低。定位精度可以满足停车场的车辆定位要求。