基于ZigBee技术的室内定位系统研究与实现 - 硕士学位论文 - 图文(11)

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隔进行数扼采集。每组采集200个RSSI值。每组RSSI求平均后的值作为在每个间隔点

上的实际信号强度值，可得到如图3 3中所示的空旷场地RSSI衰减曲线。

在室内环境(走廊1中，测试节点每隔lm采集一组数据，每组采集200次数据，求平均值作为实际测试点的RSSI值，可得到如图3 3中所示的室内空I'ol RSSI衰减曲线。另外，作为比较，在图3．3中也给出了信号传播理论衰减模型。

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由3．3蔓内和空旷场地RSSI衰落曲线比鞍图

Fig．3．3 RSSI-d relation map in openfield

从实际的袁落曲线。j以看出，RSSI-d的关系存在不规则性。信号强度在10m以内的衰落和震荡较小，这和理论模型得到的结果具有一致性。但当距离加大时，实测的 RSSI衰减曲线就比较平缓，明显高于理论衰减曲线。对比圈33中的几种曲线，室内11= 境下，RSSI随距离产生的震荡和不规则性变化更明显．表明室内环境的多径效应严重影响r无线信号的传播。室内干扰因索较多，如室内障碍物、人体、墙壁等，这些都影响到了信号强度的分布。这些干扰因素使得室内信号变化更复杂。

3 2 3曲线拟合法在待定位空间中，通过少量的实测采样值，拟合出RSSI值衰减与传输距离变化的

RSSI-d曲线模型。模型建立后，其它节点的距离可以通过RSS!．d曲线获得。具体的算 法实现步骤总结如下： (1)在一个需要定位功能的空间内，布置若干数量的已知自身位置

的参考节点，选

择个移动节点，向各参考谛点发送广播包。 (2)各参考节点接收到移动竹点发米的信号，已录各帧中的RSSI值。

大连理工大学硕士学位论文

(3)记录各参考节点到移动节点的距离d，记录相应距离时的RSSI值，得到距离与 RSSI值对(d，RSSI)。不断移动待定位节点，每个待定位节点都得到一组数据“d，，RSSl，)，幢，RSSl2)，(d，，RSSI】)，忆，RSSl．)}。

(4)各参考节点根据测得的数据，以d为X轴，以RSSI为y轴，进行最小二乘曲线拟合，得到各自的参考节点的RSSI—d曲线。

(5)对于任意需要实际定位的移动节点，各参考节点所接收到的RSSI值，参照各自的RSSI—d曲线，得到相应的d值，然后根据三边定位或多边定位法进行定位。

图3．4实验空间平面田

Fig 3．4 Plansglaph ofexl舱dmented spaem

为了验证方法的可操作性，进行了实际的实验验证。实验环境为一条长39 6m、宽 2m的走廊。实验空间平面图如图3．4所示。在实验环境中，节点每隔lm采集组数据，每组采集200次RSS[值，求平均作为实际坝4试点的RSSI值。对得到的RSSI值按照衰落模型的形式分别进行一段和两段最小二乘拟合，得到如图3 5所示的RSSl衰落模型拟合曲线圈。

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图35 RSSI衰落模型拟台曲线圈

Fig 3 5 RSSI decline module fittedme

基于ZigBee技术的室内定位系统研究与实现

一段拟合曲线的方程式为：

RSSI(d)=-45．7714-18．845l甙d)

(3．18)

两段拟合曲线的方程式为：

f-45·7714—18·84519(d)d<10m

RSSI(d)={

I_41．591—21．976lg(d)d>=10m

～

(3．19)

实际应用中，通过进行曲线拟合，得到RSSI和距离的关系式，其它未知信号强度值可以通过这些关系式转化为相应的距离d。有了节点间距离信息，使用某种基于距离的定位方法就可获得未知节点的位置坐标。

3．2．4基于数值匹配的定位算法由于室内无线信号的传输容易受到多种因素的影响，有时候

接收信号强度与参考节

点和盲节点间的距离没有一致的变化关系，所以用数学方法很难精确描述，曲线拟合法 有时会出现估测不准的地方。此时，一个可行的办法是构建采样值数据库。这种定位算法通过在采样点收集的无线信号的某种与位置有关的特性信息来建立有关目标场景数据库，并以此来估计未知节点的位置。它不强制要求待定位的环境一定是视距(LOS)环境，可以在非视距(NLOS)情况下获得更好的效果。因此，本方法特别适用于室内定位场合。但这种方法也有一定的局限性，就是必须事先在所需定位空间进行大量测量，位置测量的代价比较大。 …… 此处隐藏：65字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……