金彥亮， 薛 用， 張 勇

(上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)省部共建重點實驗室，上海200072)

基于RSSI的WSN節(jié)點室內(nèi)定位分析

金彥亮， 薛 用， 張 勇

(上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)省部共建重點實驗室，上海200072)

基于實驗的基礎(chǔ)，對基于接收信號強(qiáng)度(received signal strength indication，RSSI)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network，WSN)節(jié)點室內(nèi)定位的幾種不同情況進(jìn)行分析．根據(jù)室內(nèi)無線傳播模型和實際測量數(shù)據(jù)得到RSSI室內(nèi)傳播模型;比較在不同位置的未知節(jié)點定位精度的不同;針對三點定位結(jié)果不理想的問題，采用粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法對定位結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化;比較不同數(shù)量的源節(jié)點對于節(jié)點定位精度的影響．當(dāng)信標(biāo)節(jié)點數(shù)量比較多時，通過篩選一些可靠的信標(biāo)節(jié)點來提高定位精度．

無線傳感器網(wǎng)絡(luò);室內(nèi)節(jié)點定位;接收信號強(qiáng)度;粒子群優(yōu)化算法

Abstract:This paper analyzes several conditions of received signal strength indication(RSSI)indoor node localization based on experiments．An RSSI indoor propagation model is established using an indoor wireless communication model and the measured data．Different positioning precision of the unknown nodes in different locations are compared．The particle swarm optimization(PSO)algorithm is used to optimize the locating results．Experimental results show that the PSOalgorithm has good performance．The influence of different number of beacon nodes is analyzed for the node positioning accuracy．The experiment shows that the beacon node number affects the positioning accuracy to a certain extent．When there are too many beacon nodes，reliable ones should be chosen as to ensure the localization precision．Key words:wireless sensor network(WSN);indoor node localization;received signal strength indication(RSSI);particle swarm optimization(PSO)algorithm

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network，WSN)［1-2］是21世紀(jì)極具發(fā)展前景的技術(shù)．隨著該技術(shù)的不斷成熟和進(jìn)步，各行各業(yè)對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用需求正與日俱增．特別是近些年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為當(dāng)今生活中不可或缺的一部分．在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的眾多應(yīng)用中，涉及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的定位及其應(yīng)用已成為業(yè)界的一個研究重點．

基于接收信號強(qiáng)度(received signal strength indication，RSSI)［3-4］的測距技術(shù)是利用無線電信號隨距離增大而有規(guī)律地衰減的原理來測量節(jié)點間的距離．根據(jù)讀取節(jié)點射頻芯片寄存器的值，可以得到發(fā)射節(jié)點的發(fā)射信號強(qiáng)度．接收節(jié)點根據(jù)接收到的信號強(qiáng)度，計算出信號的傳輸損耗，利用理論或者經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯o線信號的傳輸損耗值轉(zhuǎn)換為距離值．該測距技術(shù)只需節(jié)點具備無線收發(fā)器即可完成，不需要增加額外的硬件，應(yīng)用成本較低，是WSN定位較常采用的方法．

在室內(nèi)封閉或者半封閉環(huán)境內(nèi)，無線信號由于受到諸如反射、多徑、室內(nèi)墻壁和障礙物阻擋等多種因素的干擾，RSSI值會出現(xiàn)很大的不穩(wěn)定性，而RSSI值的偏差會對未知節(jié)點的定位產(chǎn)生很大影響，這也是長期以來基于RSSI值定位精度不高的主要原因，如何解決這一問題是提高基于RSSI室內(nèi)定位精度的關(guān)鍵．本研究通過實驗對比了不同情況下WSN節(jié)點室內(nèi)定位的結(jié)果，比較了未知節(jié)點放置在不同位置時定位誤差的不同，分析了將PSO算法應(yīng)用于節(jié)點定位的效果，以及信標(biāo)節(jié)點數(shù)量對定位誤差的影響，并提出了一種提高室內(nèi)定位精度的方法．

1 室內(nèi)無線傳播模型

通過大量工程實踐可以發(fā)現(xiàn)，無線信號傳播服從概率分布，并可歸納出無線信號傳播的概率模型——Shadowing 模型［5-6］，其一般形式為

式中，pr(d)為收發(fā)節(jié)點距離為d時的接收信號強(qiáng)度(單位為dBm)，d0為收發(fā)節(jié)點的參考距離，n為由環(huán)境決定的路徑損耗指數(shù)．

在實際應(yīng)用中，可采用簡化的 Shadowing模型［7］:

式中，d0=1 m;PRSSI為節(jié)點接收到的RSSI值(單位為dBm)，P0為信號傳輸1 m遠(yuǎn)處接收信號的功率．

相關(guān)研究表明，RSSI和無線信號傳輸距離之間有確定關(guān)系．在實際應(yīng)用環(huán)境中，多徑、繞射、障礙物等不穩(wěn)定因素都會對無線信號的傳輸產(chǎn)生影響，在充分研究環(huán)境因素的影響后，RSSI可以用來進(jìn)行室內(nèi)和室外的測距及定位．

2 三點定位算法、質(zhì)心算法和PSO算法簡述

本實驗以基本的三點定位法［8］和質(zhì)心算法［9］作為參考．三點定位法的原理如下:當(dāng)有3個以上信標(biāo)節(jié)點向未知節(jié)點發(fā)送無線信號時，可以通過3個以信標(biāo)節(jié)點為圓心、信標(biāo)節(jié)點與未知節(jié)點之間距離為半徑的圓的交點來求得未知節(jié)點的坐標(biāo)．但在實際測量時，由于受到各種環(huán)境因素的影響，通常3個圓無法相交于一點，而是相交于一個區(qū)域．

目標(biāo)函數(shù)的計算如下:假設(shè)n個錨節(jié)點的坐標(biāo)分別為 m1(x1，y1，z1)，m2(x2，y2，z2)，…，mn(xn，yn，zn)，可以把未知節(jié)點的坐標(biāo)估計問題看作一個優(yōu)化問題，通過迭代方法計算目標(biāo)函數(shù)的最小值．通過RSSI方法測量得到的包含噪聲信息的距離值為di，定位優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)為

3 實驗分析

本實驗是在空曠的室內(nèi)完成的，除墻壁外，室內(nèi)無其他障礙物，室內(nèi)實驗場地平面圖如圖1所示．發(fā)射與接收芯片選擇TI公司的CC1100芯片．

圖1 實驗場地平面圖Fig．1 Planar gragh of experiment room

查詢CC1100的datasheet，可以得到 RSSI運(yùn)算公式為

式中，PRSSI的單位為dBm，PRSSI_dex為從 CC1100芯片寄存器中讀取的十六進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換成的十進(jìn)制數(shù)值，PRSSI_offset為一些典型值，在本實驗中取為75 dB．

實驗采取單節(jié)點發(fā)送單節(jié)點接收的模式，發(fā)送節(jié)點每隔1 s發(fā)送一個數(shù)據(jù)包，接收節(jié)點通過USB 2．0把收到的數(shù)據(jù)包傳給筆記本電腦．發(fā)射節(jié)點與接收節(jié)點的放置高度一致為離地面1 m，發(fā)射功率為0，無線信號的發(fā)射頻率為433 MHz．每次實驗測量多組數(shù)據(jù)，并剔除其中的少部分不可靠數(shù)據(jù)．實驗結(jié)論是在多次測量的基礎(chǔ)上得到的．

3．1 室內(nèi)無線信號傳播模型

室內(nèi)無線信號傳播模型(見圖2)使用Shadowing模型［12］．取 d0=1 m，經(jīng)過多次實驗測量，求平均得到P0= －35．6 dBm，n=3．1，代入式(2)，可得

圖2縱坐標(biāo)為接收節(jié)點接收功率的平均值，圖3為接收節(jié)點接收功率的方差．從圖2可以看出，當(dāng)收發(fā)節(jié)點的距離大于5 m時，接收功率與理想lg曲線的偏差總體是比較大的，說明室內(nèi)定位的誤差比較大．從圖3可以看出，當(dāng)收發(fā)節(jié)點的距離大于5 m時，其方差總體上也是比較大的，說明RSSI室內(nèi)定位不太穩(wěn)定．這是由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，無線信號受到反射、多徑、室內(nèi)墻壁和障礙物阻擋等多種因素的干擾影響，從而使RSSI值出現(xiàn)較大的波動．

圖2 室內(nèi)無線信號傳播模型Fig．2 Indoor wireless signal propagation model

圖3 接收功率的方差Fig．3 Variance of receive power

3．2 不同位置未知節(jié)點定位誤差的比較

當(dāng)源節(jié)點數(shù)量為3個時，未知節(jié)點定位的方案如圖4所示，源節(jié)點的位置為S1，S2，S3，未知節(jié)點的位置為A，B，C，D．通過式(7)可得到所求出的信標(biāo)節(jié)點與未知節(jié)點的距離，并采用質(zhì)心算法定位得到未知節(jié)點的坐標(biāo)．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．94，4．12)，B(3．50，2．50)，C(4．45，0．87)，D(1．25，7．35)，其中 A 點的定位誤差為0．96，B 點為 0．62，C點為1．56，D 點為1．84．可以看出，不同位置未知節(jié)點的定位誤差也不同，B點的定位誤差最小，A點和C點次之，D點的定位誤差最大．

由于B點處于3個信標(biāo)節(jié)點之中，距離3個信標(biāo)節(jié)點都比較近，因此定位效果較好;A點和C點都偏離某一個信標(biāo)節(jié)點較遠(yuǎn)，因此定位效果沒有B點好;D點的位置最偏，偏離其中兩個信標(biāo)節(jié)點都很遠(yuǎn)，因此定位效果最差．由此可見，不同位置的未知節(jié)點定位結(jié)果有一定的差別，位置比較偏的未知節(jié)點的定位效果往往不太理想．

圖4 3個信標(biāo)節(jié)點時定位方案Fig．4 Indoor node location scheme with three beacon nodes

3．3 PSO算法對定位結(jié)果的優(yōu)化

由于質(zhì)心算法只是簡單地對相交圓采用質(zhì)心運(yùn)算，將得到的質(zhì)心作為未知節(jié)點的定位坐標(biāo)，因此其定位精度一般不高．PSO算法通過粒子搜索來尋求區(qū)域內(nèi)對于目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，因此可以用來優(yōu)化質(zhì)心算法得到的定位結(jié)果．

將質(zhì)心算法定位結(jié)果經(jīng)過PSO算法優(yōu)化，采用式(5)所示的優(yōu)化函數(shù)，得到的坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．38，3．73)，B(3．52，2．00)，C(4．70，0)，D(0，5．00)，其中 A 點的定位誤差為 0．69，B 點為0．50，C點為1．47，D點為1．00．相對于采用 PSO算法優(yōu)化前，A點的定位精度提高了28．1%，B點提高了19．3%，C 點提高了5．8%，D 點提高了45．7%．可以看出，定位精度有明顯改善，證明了PSO算法可以提高室內(nèi)RSSI定位的精確度．

3．4 源節(jié)點數(shù)對未知節(jié)點定位的影響

當(dāng)源節(jié)點數(shù)量為4個時，定位方案如圖5所示，源節(jié)點的放置位置為S1，S2，S3，S4;未知節(jié)點的位置為 A，B，C，D．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．71，4．06)，B(3．55，2．04)，C(4．38，0．82)，D(0．61，7．08)，其中A點的定位誤差為0．75，B點為0．46，C點為1．62，D點為1．25．相對于圖4中3個信標(biāo)節(jié)點的情況，除了在C點的處定位誤差略微增大外，在其余三點的定位誤差都有一定程度的減小，其中A點的定位精度提高了21．9%，B點提高了25．8%，C點降低了3．8%，D 點提高了32．0%．

圖5 4個信標(biāo)節(jié)點時定位方案Fig．5 Indoor node location scheme with four beacon nodes

當(dāng)源節(jié)點數(shù)量為5個時(定位方案見圖6)，源節(jié)點的放置位置為 S1，S2，S3，S4，S5，未知節(jié)點的放置位置為 A，B，C，D．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．52，3．77)，B(3．53，2．09)，C(4．50，0．82)，D(0．69，7．02)，其中 A 點的定位誤差為 0．74，B 點為 0．41，C點為1．50，D點為1．23．相對于圖4中3個信標(biāo)節(jié)點的情況，A，B，C，D 4個未知節(jié)點的定位精度都有比較大的提升，其中A點的定位精度提高了22．9%，B點提高了33．9%，C點提高了4．9%，D點提高了33．2%．相對于圖5中4個信標(biāo)節(jié)點的情況，A，B，C，D 4個未知節(jié)點的定位精度也有提升，但是幅度不是很大，其中A點的定位精度提高了1．3%，B點提高了12．2%，C 點提高了7．4%，D 點提高了1．6%．

圖6 5個信標(biāo)節(jié)點時定位方案Fig．6 Indoor node location scheme with five beacon nodes

可以看出，源節(jié)點數(shù)量對定位精度有一定的影響．隨著源節(jié)點數(shù)量的增加，個別節(jié)點定位精度可能有所降低，但總體上都得到了提高．

3．5 一種提高室內(nèi)定位精度的方法

從室內(nèi)無線信號傳播模型可以看出，當(dāng)源節(jié)點與目標(biāo)節(jié)點之間的距離大于5 m時，RSSI測距有比較大的誤差，并且隨著距離的增加，測距誤差有增大的趨勢．這些信標(biāo)節(jié)點包含的位置信息比較不可靠，如果將這些不可靠的測距信息作為定位參考將會給節(jié)點定位帶來比較大的誤差，因此，可以考慮舍去這些距離比較遠(yuǎn)的信標(biāo)節(jié)點．

本實驗從5個接收節(jié)點中篩選出3個比較大的RSSI值作為參考節(jié)點，將得到的定位結(jié)果與圖5和圖6 進(jìn)行對比．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．09，3．36)，B(3．64，2．06)，C(4．51，0．97)，D(0．16，7．02)，其中A點的定位誤差為 0．72，B 點為 0．46，C 點為 1．50，D點為1．03．相對于圖5中4個信標(biāo)節(jié)點參與定位的情況，篩選后的定位精度均有比較大的提升，特別是C點和D點，提升效果尤其明顯．相對于圖6中5個信標(biāo)節(jié)點參與定位的情況，A點定位精度略有提升，B點則稍有降低，C點幾乎沒有變化，D點有比較大的提升，總體來說，篩選后的定位精度還是有所提升的．

本實驗最多只考慮了5個信標(biāo)節(jié)點，沒有涉及大量的信標(biāo)節(jié)點的情況．如果涉及大量信標(biāo)節(jié)點，也可以考慮采用同樣的方法，即剔除一些測距誤差比較大的信標(biāo)節(jié)點，來提高定位精度．對于大量信標(biāo)節(jié)點的情況，有待于進(jìn)一步進(jìn)行實驗驗證．

4 結(jié)束語

由于室內(nèi)環(huán)境比較復(fù)雜，RSSI測距受到各種因素的影響，會產(chǎn)生比較大的誤差．本研究通過實驗數(shù)據(jù)分析了室內(nèi)無線信號的傳播規(guī)律，說明了室內(nèi)定位精度不太高，且不同位置的未知節(jié)點定位精度有一定的差別．在本實驗中，離源節(jié)點距離比較遠(yuǎn)的未知節(jié)點的定位精度比較低，而比較靠近源節(jié)點的未知節(jié)點的定位精度相對較高．采用PSO算法能夠優(yōu)化未知節(jié)點的定位結(jié)果，提高定位精度，尋找到合適的目標(biāo)函數(shù)能提高優(yōu)化效果．源節(jié)點數(shù)量也對定位結(jié)果有一定的影響，隨著源節(jié)點數(shù)量的增多，個別節(jié)點的定位精度可能有所降低，但大多數(shù)未知節(jié)點的定位精度都得到了提高．當(dāng)源節(jié)點數(shù)目較多時，可以通過篩選出一些比較可靠的源節(jié)點來提高定位精度．本實驗選擇了靠近目標(biāo)節(jié)點的源節(jié)點，實驗證明定位精度有了一定程度的提高．

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Localization of RSSI-Based Indoor WSN Nodes

JIN Yan-liang， XUE Yong， ZHANG Yong
(Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks，Shanghai University，Shanghai 200072，China)

TP 393

A

1007-2861(2012)05-0470-05

10．3969/j．issn．1007-2861．2012．05．006

2011-09-21

上海市重點學(xué)科建設(shè)資助項目(S30108);上海市科委重點實驗室資助項目(08DZ2231100);上海市科委重點資助項目(10511501303)

金彥亮(1973 ～)，男，副教授，博士，研究方向為無線傳感網(wǎng)等．E-mail:jinyanliang@staff．shu．edu．cn