基于藍牙信標的室內(nèi)定位

李輝　秦興琳　郭浩琰　蔣焜　張怡杰

摘要：近年來隨著技術(shù)的進步和人們生活水平的提高，人們生活中的大多數(shù)時間都是在室內(nèi)度過的，所以對室內(nèi)定位的各種需求在不斷增長，逐漸成為一個研究的熱點。因此，本文設計了一種基于藍牙信標的室內(nèi)定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)在分析了藍牙信標的RSSI信號的分布特點的基礎(chǔ)上，采用高斯濾波和卡爾曼濾波融合使用的方式來對接收到的信號實行濾波處理，接著在大量地實地測試的基礎(chǔ)上，建立了RSSI信號的測距模型，最后使用三邊質(zhì)心算法作為定位算法。

關(guān)鍵詞：藍牙信標;室內(nèi)定位;RSSI

中圖分類號：TP311? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）02-0240-02

Abstract： In recent years， with the progress of technology and the improvement of people's living standards， and people spend most of their lives indoors， the various demands for indoor positioning are also increasing and gradually become a research hot spot. Therefore this paper designs an indoor positioning system Based on Bluetooth beacon. Based on the analysis of the distribution characteristics of the RSSI signal of the Bluetooth beacon， the system uses the method of Gaussian filtering and Kalman filtering to filter the received signals. then Based on a large number of field tests， the system establishes the ranging model of the RSSI signal， and finally uses the trilateral centroid algorithm as the positioning algorithm.

Key words： Bluetooth beacon; Indoor positioning; RSSI

1 概述

近年來，隨著現(xiàn)代化建設的不斷推進，人們對室內(nèi)定位的需求也在不斷增加。與室外定位相比，對室內(nèi)定位的研究開始得較遲，并且目前也還沒有發(fā)展出一種廣泛應用的定位方案。在面對室外的定位需求時，GPS定位技術(shù)的10m定位精度尚可為人們所接受，但是面對復雜的障礙物多的室內(nèi)環(huán)境，這種定位誤差會給使用者帶來相當大的困擾。因此室內(nèi)定位比室外定位要有更準確的定位精度。同時由于室內(nèi)環(huán)境的錯綜復雜，在不同的室內(nèi)場所中也許需要采用不同的定位方式。

而在多種室內(nèi)定位技術(shù)中，藍牙因為功耗低、傳輸距離遠、連接速度快等優(yōu)點成為一種十分流行的無線技術(shù)，因此本文在安卓平臺上設計出了一套基于藍牙信標的室內(nèi)定位系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，我們通過獲取的藍牙信標的RSSI信號，使用了高斯濾波和卡爾曼濾波相結(jié)合的方式對RSSI信號進行濾波，接著確立了信號強度與距離的關(guān)系模型，最后使用三邊質(zhì)心算法作為定位的算法，給出定位結(jié)算。

2 設計方案

2.1 室內(nèi)定位技術(shù)選擇

當前社會隨著技術(shù)的進步以及人們生活水平的提高，筆記本、手機、平板電腦等智能移動終端開始廣泛存在于人們的日常生活中，而這些移動設備又都配備了WIFI模塊和藍牙模塊。因此如果使用WIFI定位或藍牙定位，可減少部署其他設備的成本，使用自己的手機或其他移動設備作為接收設備即可實現(xiàn)接收信號、信號分析、定位結(jié)算的效果，這樣便可極大降低系統(tǒng)復雜度和建設成本。

而相較于WIFI定位技術(shù)，藍牙室內(nèi)定位又具有如下幾個明顯的優(yōu)勢：1）功耗低。2）藍牙信標體積小，部署簡便。3）穩(wěn)定性高。因此，在本室內(nèi)定位系統(tǒng)中使用藍牙定位技術(shù)，并且采用的藍牙信標是由瑞迪萊科技使用nRF52832藍牙芯片制作的iBeacon藍牙設備。

2.2 信號濾波方式的選擇

如果想給接收到的RSSI信號進行正確的濾波處理，就必須要了解信號的分布特點。我們在同一地點獲取了55次藍牙信標的信號，得到了這些信號的55個RSSI強度值并使用Matlab軟件中的ksdensity函數(shù)，對這55個樣本數(shù)據(jù)進行分析，可以得到藍牙信標的RSSI信號總體上有服從于高斯分布的特點。基于此采用了以下兩種濾波過程：高斯濾波和卡爾曼濾波。

1） 高斯濾波

具體的高斯濾波過程如下：設RSSI信號服從期望為u，標準差為[σ]的高斯分布。由標準正態(tài)分布得知，[x]出現(xiàn)在區(qū)域[[u-σ，u+σ]]的概率為0.684，所以在對信號進行濾波時可以只采用滿足[u-σ≤RSSI≤u+σ]的RSSI的值作為濾波后的RSSI信號。高斯濾波中，左右閾值設置為1是標準差規(guī)則濾波，左右閾值設置為0.85是常規(guī)的高斯濾波。

2） 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波的原理是根據(jù)系統(tǒng)的實際測量值和預估值對狀態(tài)向量重新構(gòu)造，并以預估-校正的模型思想進行遞歸，通過系統(tǒng)的實際測量值和預估值來消除隨機噪聲，重新構(gòu)造系統(tǒng)狀態(tài)[10]。卡爾曼濾波的實現(xiàn)分為預測階段和更新階段，在預測階段時依據(jù)上一時刻的值推斷出下一時刻的值，更新階段時通過分析觀測狀態(tài)和估計狀態(tài)，求出當前時刻的最佳狀態(tài)。

2.3 RSSI測距模型的確立

2.4 基于RSSI測距的定位算法

基于RSSI測距的定位法是一種簡單易實現(xiàn)的室內(nèi)定位方法。在定位區(qū)域布設好藍牙信標后，移動設備會收到每個藍牙信標的RSSI強度信息，我們可以建立一個信號強度與距離的關(guān)系模型，把移動設備接收到的RSSI信號強度轉(zhuǎn)換為移動設備與信標之間的距離，接著再應用三邊質(zhì)心定位法就可以來實現(xiàn)室內(nèi)定位。該方法假設要定位的點在三圓相交的一個三角形區(qū)域，而移動設備的位置就位于該三角形的質(zhì)心之內(nèi)。選取兩圓圓心連線與兩圓交點連線的交點為策略點，三個圓一共可以得到3個策略坐標，再求出三個圓的策略坐標，最后取這三個坐標的質(zhì)心，即為這三個相交圓的定位坐標。

3 設計實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)的運行流程

本系統(tǒng)在安卓平臺的運行流程：首先程序判斷手機藍牙有沒有打開，如果沒有就申請打開手機藍牙，如果已經(jīng)打開了手機藍牙就開始掃描藍牙信標的RSSI信號;如果因為未知原因藍牙掃描失敗，則程序顯示藍牙掃描失敗;如果順利接收到信標的RSSI信息，則使用前文中的卡爾曼濾波以及高斯濾波對藍牙信標的RSSI信號進行濾波，接著將濾波后的RSSI信號轉(zhuǎn)換為對應的距離，再使用該距離和三邊質(zhì)心定位算法，進行定位運算，給出用戶的坐標信息。

3.2 軟件的設計

將該軟件按照功能模塊區(qū)分，大致可以將它劃分為藍牙模塊、數(shù)據(jù)管理模塊以及UI模塊這三個模塊。其中每一個模塊還可再細分為相應的子模塊，如圖2所示。

藍牙模塊的主要作用是依據(jù)藍牙信標的MAC地址來捕獲對應的信標的信號強度。點擊UI界面的開始按鈕，則此時軟件會不斷地掃描周圍的藍牙設備，并根據(jù)設備的MAC地址判斷搜索到的藍牙設備是否為自己需要的信標設備;如果是的話就不斷地地對藍牙信標設備進行掃描，然后將一段時間內(nèi)掃描到的藍牙設備的RSSI信息送到數(shù)據(jù)管理模塊進行數(shù)據(jù)的處理。

數(shù)據(jù)處理模塊將對每一個藍牙信標的RSSI數(shù)據(jù)，進行標準差規(guī)則高斯濾波以及常規(guī)高斯濾波，再進行卡爾曼濾波，再對這些RSSI數(shù)據(jù)取均值，接著用建立好的測距模型將RSSI強度轉(zhuǎn)換為距離，并對每三個藍牙信標進行組合，計算出他們的質(zhì)心值即為移動設備在該次定位請求中獲得的坐標值。

UI模塊包括了開始按鈕和停止按鈕，按鈕的下面是可設置衰減因子數(shù)值和定位區(qū)域邊長的兩個控件，用戶點擊哪一項即可進行相關(guān)的操作。

4 結(jié)束語

本文設計的基于藍牙信標的室內(nèi)定位系統(tǒng)對RSSI信號的分布特點進行了研究分析，采用高斯濾波和卡爾曼濾波相結(jié)合的方式對信號濾波，然后在大量的實地測量的基礎(chǔ)上，建立了信號強度與距離的關(guān)系模型，然后使用該模型，使用三邊質(zhì)心定位法作為定位算法。本系統(tǒng)的總體定位精度在1m左右，基本滿足了對室內(nèi)定位精度的要求。

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【通聯(lián)編輯：梁書】