基于RSSI優化的模型參數改進室內定位算法

程俊 游穎 劉豐琴 周鵬

摘 要：定位技術在無線傳感器網絡中越來越引起人們的重視。針對傳統基于RSSI測距的室內定位算法中，RSSI值易受環境影響、最小區域傳播損耗模型參數不精確的問題，提出了一種RSSI值優化處理、模型參數進行改進的定位算法。該算法先用高斯模型對節點收到的所有RSSI值進行加權處理，然后根據RSSI值對傳統最小區域損耗模型參數進行了改進，最后通過選出的三個錨節點，討論了三圓相交于一點、一個區域的二種不同情況，并用區域質心算法得到了估計位置。實驗結果表明：經過RSSI優化處理的模型參數改進定位算法，優化了測距值，使三邊-區域質心定位算法的定位誤差維持在1.0～1.6m，提高了定位的穩定性和精確度。

關鍵詞：接收信號強度指示;測距;高斯模型;傳播模型;區域質心算法

中圖分類號：TP393文獻標識碼：A

無線傳感網絡（WSN）的室內定位技術是目前的研究熱點。

基于測距的RSSI室內定位算法操作簡單，無需額外大量硬件，但其易受環境影響，使得其測距值存在很大誤差。針對RSSI值不準確的問題，文章[1]采用高斯濾波對其進行改進，優化了RSSI值。文章[2]將將整體環境進行分區，在不同區域進行模型參數的擬合，提高了測距精確度。文章[3]先獲得未知節點所在的最小子區域，然后用路徑損耗模型對參數進行了實時估計，提高了模型參數的精確度。受上述相關研究的啟發，本文先對獲得的RSSI值進行高斯加權處理，然后根據RSSI值對傳統最小區域損耗模型參數進行改進，最后通過采用三邊-區域質心算法[4]的得到所要的定位值。

1 高斯加權處理優化RSSI值

根據文獻[4]，我們知道室內外環境下RSSI值與距離存在衰減關系。當較近距離傳輸時，RSSI值衰減較快，接收強度RSSI值相對傳輸距離的變化表現明顯，參考價值大。因此實驗只取前10m的數據以滿足更為精確的定位要求。

本實驗接收到RSSI值有200個，對其進行高斯濾波，留下中間120個，對它們進行從大到小排序，平均分為4組，編號為A、B、C、D，對各組的數據求平均值，分別記作RSSIA，RSSIB，RSSIC，RSSID。

4 實驗結果與分析

本文以TI公司的CC2430和CC2431為通信模塊（錨節點采用CC2430模塊，未知節點采用CC2431模塊），進行了室內實驗。設計實驗環境如下：選擇存在電腦信號干擾、一定人員走動的實驗室，室內大小為10m×8m，在四個角落布置4個錨節點，其坐標分為（0，0），（0，8），（10，0），（10，8），錨節點和未知節點的采樣頻率都為5次/s，同一段連續時間后，未知節點采集到錨節點發送的200次RSSI信號，每個錨節點采集到其他不同錨節點發送的200次RSSI信號，然后改變未知節點位置，重復上述實驗10次，獲得10組不同的數據。

將采集的RSSI信號進行高斯加權處理，分別用傳統的最小區域損耗模型方法和改進了的模型參數方法來計算模型參數，進而用對數模型將它們分別轉化為距離，然后通過三邊-區域質心算法進行室內定位。本實驗引用定位誤差e作為定位性能的判定，其公式為：e=（x-x0）2+（y-y0）2

由圖3可以看出，與傳統最小區域傳播損耗模型相比，改進算法的定位誤差明顯減少。定位誤差的范圍由1.1m到2m不等變為1m到1.6m不等;定位誤差小于等于1.5m由原來的50%變為80%;10組實驗的定位誤差均值也由1.56減少為1.29。

5 結語

實驗表明，優化了測距的三邊—區域質心算法的定位誤差為1～1.6m，有效提高了室內定位的精確度和穩定性。

參考文獻：

[1]陳麗，王學東，孫晶晶.基于改進高斯濾波的室內無線定位算法[J].電氣自動化，2014，36（3）：31-33.

[2]張蒼松，郭軍，崔嬌.基于RSSI的室內定位算法優化技術[J].計算機工程與應用，2015，51（3）：235-238.

[3]李瑤怡，赫曉星，劉守印.基于路徑損模型參數實時估計的無線定位方法[J].傳感器學報，2010，23（9）：1328-1333.

[4]徐久強，劉偉.基于RSSI的WSN抗干擾定位算法[D].東北大學，2010.

基金項目：國家自然科學基金資助項目（41374039）;國際科技合作項目（35-14）

作者簡介：程俊（1989-），男，漢族，碩士，主研方向：物聯網、無線傳感網。