基于无线传感器网络的无线层析成像定位技术的研究

发布时间：2020-07-31 14:27

【摘要】：近年来,室内定位技术成为无线传感器网络领域的研究热点之一,被广泛应用于智能家居,物流,医疗监护,紧急救灾等领域。其中,许多定位系统需要目标携带电子标签积极参与定位,并不断地向定位系统报告自己的位置信息来完成最终的定位任务。这使得此类定位系统不适用于紧急部署定位(火场救灾)或者目标不愿意配合定位的情形中(恐怖袭击中定位恐怖分子)。无线层析成像定位技术是一种无需目标携带任何电子标签即可对目标定位的无源被动定位技术,该技术利用目标引起的无线射频信号接收信道强度的变化定位目标。但现有无线层析成像定位系统在Wi Fi及多径干扰的室内环境定位时,面临定位精度恶化问题。目前国内外相关研究工作并未有效解决此问题。本文以解决室内定位环境中Wi Fi及多径干扰造成的定位精度恶化为研究背景,通过双频段无线层析成像数据融合算法,及基于2.4GHz的多信道动态权重模型算法提高Wi Fi干扰环境下定位精度。现场实验证明本文提出的定位算法不仅可行有效,而且优于目前国内外此方面的研究工作。论文完成的主要工作如下:(1)通过现场实验的方法指明了,2.4 GHz频段无线层析成像定位技术在Wi Fi干扰环境下,定位精度恶化的根本原因在于无线通信链路丢包率的增加,而非Wi Fi干扰引起的接收信号强度值(RSS:Received Signal Strength)强度值的改变。在此基础之上提出使用2.4GHz频段的丢包率来标识Wi Fi干扰强度。(2)提出了一种双频段数据融合的无线层析成像定位算法:该算法的核心是充分利用2.4GHz频段及433MHz频段的优势(2.4GHz频段对目标的遮挡更敏感,433MHz频段不受Wi Fi干扰影响),以及双频段测量信息的冗余,即使在较强Wi Fi干扰环境中,仍能获得目标精确位置的无线层析成像矩阵。该算法首先从433MHz频段及2.4 GHz频段分别获得各自的无线层析成像矩阵;其次根据环境中Wi Fi干扰强度,确定433MHz及2.4GHz图像的权重值,进而通过本文提出的双频段图像融合算法得到一个更能精确获知目标位置的无线层析成像矩阵。本定位算法可提高无线层析成像定位技术在严重Wi Fi干扰环境下的定位精度,同时因融合了双频段测量的冗余信息,使得无Wi Fi干扰环境下的定位精度亦得到提升。(3)提出了基于时间戳的双频段数据时间同步协议:双频段无线层析成像定位技术在定位过程中,2.4 GHz传感器节点及433MHz的传感器节点,分别周期性地测试各自所有通信链路的接收信号强度,并产生各自通信链路的层析成像。为了保证2.4 GHz频段与433MHz频段的层析成像对应相同的目标位置,这两个测量频段的所产生的无线层析成像需保持时间同步。若不能保证2.4 GHz频段与433MHz频段RTI的时间同步,当目标以很快的速度移动时,双频段无线层析成像定位技术会产生较大的定位误差。假定这两个频段针对相同目标位置,产生的RTI的时间差为t,目标移动的速度为v,则两幅RTI的位置偏移为v*t,若直接用此结果进行融合,则会导致定位系统产生很大定位误差,基于时间戳的双频段数据同步协议可有效解决此问题。(4)为了解决室内定位环境中多径及Wi Fi干扰造成的RTI定位精度恶化问题,提出一种多信道动态权重无线层析成像定位算法。首先,该算法提出使用信道衰减尺度作为通信链路选择最优测量信道的评判机制,同时提出了一种信道衰减尺度的简易计算方法,在此基础之上提出了通信链路各测量信道丢包率及测量信道衰减尺度的联合动态权重模型,并利用该动态权重模型计算所有通信链路RSS的衰减变化;其次,根据通信链路的衰减变化估算出无线层析成像图像。现场实验证明在轻度Wi Fi干扰环境中,相比于双频段RTI定位算法,多信道动态权重RTI可进一步提高室内Wi Fi干扰环境下定位精度。(5)为构建上述两种定位算法的实验平台,本文为测量节点设计了跳频令牌环通信协议及串口跳频令牌环通信协议,为基站节点设计了跳频令牌环接收通信协议。
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【图文】：

通信链路,目标位置,尺度

图1-6 椭圆模型Figure 1-6 Ellipse model图1-7 通信链路RSS衰减尺度与目标位置的关系Figure 1-7 Relationship between RSS attenuation and target’s position2011 年基于粒子滤波定位及跟踪技术，被应用到 RSS 无源被动定位系统中[57, 64, 65]。如图 1-6 所示，发送与接收传感器节点分别为椭圆的两个焦点，发送节点与接收节点到目标的距离分别为 ( )si kd x 和 ( )ri kd x ，传感器节点间的距离为id ，目标节点间通信链路的距离为 ( ) ( )i s rk i k i k i d x d x d。文献[65]通过空旷室外环境下大量实验数据得出，随着目标与通信链路距离的增加，通信链路 RSS 的衰减符合指数分布的关系，如图 1-7 所示。在此工作基础上，文献[64]使用在线最大期望（On-line EM）算法

节点,传感器,发射功率,信道

5 现场实验验证选型及配置，符合 2.4GHz IEEE802.15.4 标准的无le[122]，433MHz 传感器节点选用 Betty 节点30 的基础上增加了 USB 模块的新一代 2.4G051 内核及 2.4GHz IEEE 802.15.4 射频收发并可通过 USB 接口直接与电脑连接。实验发射功率设定为 4.5 dBm（最大发射功率 18、信道 21 及信道 26。感器节点选用 Betty 节点，核心处理器单元频芯片，所有 Betty 节点的设定为最大发射

双频段,现场实验,环境,预标定

70定位精度。图5-8 双频段RTI现场实验环境Figure 5-8 Field experiment environment of Dual-band RTI图5-9 双频段RTI的现场实验环境中CC2531节点及预标定位置部署Figure 5-9 The deployment of CC2531 nodes and predeterminedlocations in the field experiment of dual-band RTI5.3.2 多信道动态权重 RTI 算法实验场景部署0 1 2 3 4 5012345678910

【参考文献】