基于RSSI的ZigBee定位技術研究

侯啟真 史秉鑫 劉衍帆

基于RSSI的ZigBee定位技術研究

侯啟真 史秉鑫 劉衍帆

(中國民航大學航空自動化學院 天津 300300)

ZigBee定位技術常常采用基于RSSI測距的原理。在研究傳統的定位算法基礎上，提出一種三邊-加權質心定位算法，改進的算法以減小定位面積為目的，采用三邊法確定定位三角形，在三角形中再根據以測試距離按影響大小設置的權值變量計算出未知節點的估計值。在基于ZigBee的硬件平臺之上，驗證了該算法較傳統算法的誤差更小，在測量距離較大時，優勢更加明顯。同時采用終端計算機進行算法處理，使各節點硬件結構簡單，適合通信開銷小、硬件要求低的節點使用。

RSSI ZigBee 質心算法 室內定位技術

0 引 言

定位導航技術正逐漸成為人們生活中一種主要的輔助工具，在衛星定位導航領域里以美國GPS及國產北斗系統為代表的定位系統在室外環境下能達到10 m左右的精度。但是在室內環境下，由于大型樓宇內部結構復雜，衛星信號通過障礙物經過了衰減、折射等一系列的破壞，所以衛星定位不能滿足室內環境下的操作需求。近年來，隨著室內定位技術的研究逐漸發展，出現了一系列的室內定位技術，主要包括RFID技術、UWB技術、紅外定位技術、超聲波定位技術、藍牙定位技術、Wi-Fi定位技術及ZigBee定位技術等，可以說以上的各種室內定位技術在不同環境下有各自的優缺點。本文以ZigBee定位技術為研究對象，在理解了ZigBee的工作原理基礎上，針對其定位算法進行了改進，提高了定位的精度。

ZigBee是近年來一種發展很快的新興無線網絡技術，它作為一種短距離無線通信技術，具有通信效率高、低功耗、低成本、高安全等優勢，同時采用自組網，節點之間跳動傳輸無線電信號的方式，使得通信距離能夠無限擴展，在采用ZigBee協調器鏈接到Internet網絡之上，使得有形的物體與無形的數字世界連接到一起。ZigBee定位技術一般采用基于接收信號強度指示(RSSI)的定位跟蹤技術[1]，ZigBee的未知節點通過測量接收到的錨節點信號強度，根據已知的無線電信號衰落模型估算出節點之間的距離，再利用已有的定位算法計算出節點的坐標位置[2]。

1 RSSI定位算法

1.1 無線電傳播路徑損耗模型

無線電信號在空間傳播的過程當中，會因為環境的差異會產生不同程度的損耗。常用的幾種無線電傳播路徑損耗模型[3]包括：自由空間傳播模型、對數距離路徑損耗模型、哈它模型及對數-常態分布模型等。其中對數-常態分布模型在實際的應用環境下更加適用，式(1)給出了對數-常態分布的數學模型。

PL(d)=PL0+10nlg(d/d0)+Xσ

(1)

其中：PL(d)為信號傳輸距離d后的路徑損耗，單位為dBm；PL0為信號傳輸d0的路徑損耗，通常取d0=1m；n為路徑衰減因子，一般取2～5；Xσ為平均值為0的高斯分布隨機數，其標準差范圍為4～10[4]。由此得到節點接收到的RSSI值為：

RSSI=PS+PA-PL(d)

(2)

式中RSSI表示接收到的信號強度；PS為發射信號的功率值；PA為天線的增益；PL(d)為路徑損耗。IEEE 802.15.4協議的標準信號模型符合無線電對數-常態模型，在IEEE Standards[5]中對IEEE 802.15.4標準模型信號做出了如下規定：

(3)

其中接收靈敏度為-85 dm，因此當所測到的接收強度小于-85 dm時，誤差較大，數值不可信，因此在實際測量中要把范圍控制在-85 dm以內。圖1為實際測量得到的ZigBee接收信號強度曲線。

圖1 ZigBee信號強度實測曲線

根據圖1中可以看出，ZigBee實際接收強度值在20 m以內的距離基本符合IEEE802.15.4的理論衰減曲線趨勢，因此在實際測量中要盡量控制在20 m以內的距離，以保證數據相對可靠。

1.2 三邊-質心定位算法模型

在基于RSSI的定位算法模型中，最傳統的算法模型包括三邊測量法、三角形面積法、質心定位算法及加權質心定位算法。本文提出的三邊-質心定位算法將三邊測量法與加權質心定位算法結合使用，先將未知節點所在的定位區域縮小，再對加權值做出相應的改進，達到未知節點的估計值與實際值盡量相近的目的。傳統的三邊測量法是在理想的情況下能夠應用的，當已知3個錨節點和待求未知節點的距離時可列方程組求得未知節點的位置[6]。

(4)

由于在實際測量當中經計算得到的距離通常會比實際距離偏大，因此式(4)通常會存在無解的情況。這時往往使用最小二乘估計(或最大似然估計)的方法，通過引進多個錨節點的位置信息，以達到減少誤差的影響[6]。通過對式(4)的改進得到最大似然估計的方程。

(5)

使用最大似然估計法要計算多個非線性方程，對于n值的選擇沒有一個明確的結論，同時在計算距離dn時也存在n值越多計算的個數越多的問題，進而引進的誤差也會偏大。本文提出的三邊-加權質心算法在只采用3個錨節點的基礎上，利用修正的質心算法求得未知節點的坐標。

如圖2所示，已知3個錨節點A、B、C，待定的未知節點測得距離錨節點的距離分別為RA、RB、RC，通常情況下的RA、RB、RC比實際距離dA、dB、dC偏大。

圖2 三邊—質心算法原理圖

分別以A、B、C為圓心，RA、RB、RC為半徑做圓。3個圓的交集區域內，兩兩圓的交點設為O1、O2、O3，則O1、O2、O3的坐標滿足以下方程組：

(6)

(7)

(8)

(10)

2 ZigBee定位系統的結構設計

本文設計了一個硬件結構簡單的ZigBee定位系統，該系統由參考節點、未知定位節點、CAN總線傳輸模塊及終端計算機構成。未知定位節點在進入定位區域內會周期性的向周圍參考節點發送自身的ID信號，參考節點在接收到未知節點的ID信號后，根據信號強弱轉換為RSSI值，連續接收5次后取RSSI的均值；然后將自己的位置坐標、RSSI值(5次的均值)、未知節點的ID號打包為一個數據包通過CAN總線發送到監控終端。為了有效利用計算機的強大計算功能，同時減小硬件結構的復雜度，該系統采用在終端計算機中對未知節點進行定位算法計算，而沒有采取如文獻[8]中采用的定位節點自己計算的方法[8]。系統的結構設計如圖3所示。

圖3 ZigBee定位系統結構圖

系統選用了Chipcon公司的CC2430芯片作為ZigBee模塊的核心器件，CC2430片上系統集成了CC2420RF收發器、增強工業標準的8051MCU、32/64/128KB Flash及8KB SRAM等高性能的模塊，具有極高的靈敏度和抗干擾性能，支持2.4GHz IEEE 802.15.4的ZigBee協議。相比CC2420，其內嵌入的8051MCU簡化了需外部控制器進行應用設置的硬件電路結構。節點ZigBee模塊硬件結構簡單，主要包括電源模塊、電壓轉換模塊、時鐘模塊、CAN總線模塊及用來起指示作用的LED指示燈。節點的硬件結構單元如圖4所示。

圖4 節點硬件結構單元

在ZigBee網絡協議規范中，IEEE 802.15.4標準只定義了物理層協議和MAC層協議，后來成立的ZigBee聯盟對網絡協議和API進行了標準化，形成了ZigBee協議棧，簡稱Zstack。本文中的ZigBee網絡協議采用的標準的Zstack協議。在節點上電工作后，先關閉中斷函數，進行內部初始化；初始化結束后，打開中斷函數，輪詢判斷有無事件發生；當有系統中有多個事件請求工作時，通過比較各事件的優先級來判斷調用處理程序的順序。圖5描述了ZigBee節點發送數據包的工作流程。

圖5 ZigBee節點發送流程圖

3 ZigBee定位試驗分析

為了有效地驗證基于RSSI的ZigBee定位技術的實際使用狀況，本文沒有采用軟件隨機生成錨節點坐標、RSSI值的方式，而采用簡易的鋪設硬件系統獲取事實數據的方法。本文采用了14個CC2430 ZigBee錨節點模塊及1個ZigBee未知節點模塊，在空曠的區域里，將14個ZigBee錨節點設置為兩排，同時為了減少CAN總線電纜的鋪設，總共鋪設距離為0～30 m，間隔距離取5 m，從而形成了一條長為30 m，寬為5 m的定位區域，并取修正系數為n=3。整個測試步驟如下進行：

(1) 在進入定位區域前打開未知節點的電源，未知ZigBee節點系統進行初始化，然后不斷的向四周發送自己的ID信息。

(2) 定位區域中的錨節點在收到未知節點的ID信號后，將信號強度轉換為RSSI值，每個錨節點連續接收5次后，對所接收到的RSSI值取平均，作為該錨節點接收到的RSSI值。

(3) 14個錨節點將自己的位置坐標、RSSI值及未知節點的ID號打包為一個Data數據包；本實驗中選取的距離相近，因此每個錨節點都會有RSSI值，如圖5步驟完成?？紤]到如果在限定的時間里沒有接收到未知節點的信號，則RSSI值及ID號均以00表示。Data數據包通過CAN總線傳輸到監控終端計算機上。

(4) 由于一般計算機沒有連接CAN通信的接口，因此在終端計算機與CAN總線間連有CAN-RS232的轉換器。終端計算機調用Matlab軟件完成如圖6的數據處理。

圖6 Matlab數據處理轉換圖

如圖6中所述，終端計算機先接收14個錨節點的Data數據包后，先對數據包解壓，然后根據其中RSSI值的大小排序，將RSSI值最大的三個錨節點數據包保留。然后分別建立兩組集合：

錨節點的位置坐標集合：

P_set={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3)}

錨節點接收的RSSI集合：

R_set={RSSI1,RSSI2,RSSI3}

在計算數據之前，在Matlab中建立質心算法函數和三邊-質心算法函數的M文件，之后在Matlab中需要用兩種算法時，直接調用函數即可。

按照以上的測試步驟，先后在6個區域中得到了6次測試結果。得到了如表1和表2所示的坐標集合和RSSI值的集合。

表1 錨節點發送數據包

表2 錨節點發送數據包

由試驗得到的圖7可知，當定位區域越小，且未知節點的未知越靠近三邊的質心時，由質心定位算法得到未知節點估計值誤差與三邊-質心算法估計的節點位置相差不大；但考慮到室內大距離范圍內的定位中，質心算法具有局限性，相反提出的三邊-質心定位算法將距離作為權值因子，使得在大區域里定位誤差得到有效的減小。

圖7 未知節點定位示意圖

4 結 語

在研究了基于RSSI定位原理的基礎上，結合ZigBee技術特點，改進了RSSI的定位算法，提出先通過三邊法定出三角形區域，再通過改進的質心算法得到未知節點的估計坐標。相比較傳統的質心算法，本文提出的改進算法將質心到三點的距離分別按影響因數大小的原則加入到權值變量中，提高了未知節點估計的精度，而且減小了由于ZigBee系統在測量中由于某個錨節點誤差較大時造成估計值偏大的情況。同時本文為驗證算法而搭建的硬件結構系統，由于計算的工作在終端計算機中完成，因此結構非常簡單，相對于靠軟件生成隨機函數做驗證的方法，更具有實際應用性。

[1] 崔璐,蔡覺平,趙博超,等.基于ZigBee技術的井下人員定位安全監測系統[J].大連理工大學學報,2011,51(S1):101-106.

[2] 屈巍,李喆.基于RSSI的無線傳感器網絡節點定位技術[J].東北大學學報:自然科學版,2009,30(5):656-660.

[3] Bulusu N,Heidem J,Estrin D.GPS-Less Low Cost Outdoor Localization for Very Small Devices[J].IEEE Personal Communications Magazine,2000,7(5):28-34.

[4] 陳維克,李文鋒,首珩,等.基于RSSI的無線傳感器網絡加權質心定位算法[J].武漢理工大學學報:交通科學與工程版,2006,32(2):265-268.

[5] IEEE Standard for Information technology-Telecommunications and information exchange between systems-Local and metropolitan area networks-Specific requirements Part 15.4：Wireless Medium Access Control and Physical Layer Specification for Low-Rate Wireless Personal Area Networks(LR-WPANs)[S].LAN/MAN Standards Committee,2003:640-642.

[6] 呂睿,陽憲惠.減少無線傳感器網絡節點定位誤差的方法[J].清華大學學報:自然科學版,2008,48(S2):1839-1843.

[7] 劉運杰,金明錄,崔承毅.基于RSSI的無線傳感器網絡修正加權質心定位算法[J].傳感技術學報,2010,23(5):717-720.

[8] 劉玉峰.基于ZigBee無線傳感器網絡的室內定位系統研究與設計[D].遼寧:東北大學,2010.

ON RSSI-BASED ZIGBEE LOCALISATION TECHNOLOGY

Hou Qizhen Shi Bingxin Liu Yanfan

(CollegeofAeronauticalAutomation,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)

ZigBee localisation technology frequently adopts teh RSSI ranging-based principles. On the basis of studying the traditional localisation algorithms, we proposed a trilateral-weighted centroid localisation algorithm. The improved algorithm targets at diminishing the area of positioning and utilises the trilateral method to determine the positioning triangle. In a positioning triangle, it calculates the estimated value of unknown node according to the weight variables set in test distance and based on the degree of influence. On a ZigBee-based hardware platform we validated that this algorithm had smaller error than traditional algorithms. When the test distance is larger, this advantage is clearer. At the same time, we used terminal computer to run the algorithm processing, and made the hardware structure of each node simple, this was suitable for those nodes with small communication cost and low hardware requirements to use.

Received signal strength indicator (RSSI) ZigBee Centroid algorithm Indoor localisation technology

2014-10-09。2014年民航安全能力建設基金項目(20 600223)。侯啟真，副教授，主研領域：機場電氣。史秉鑫，碩士生。劉衍帆，碩士生。

TN925 TP391

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.032