溫拓樸 丁文浩 潘長勇

關鍵詞： 室內定位; 藍牙信號; 定向天線; 高精度定位; RSSI; 最小二乘估計; 距離度量

中圖分類號： TN92?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）03?0006?04

Abstract： Bluetooth， known as an inexpensive wireless communication scheme， plays a prominent role in indoor localization scheme based on received signal strength indicator （RSSI）. However， the Bluetooth signal may result in low measurement precision in indoor environment with a large number of multipath reflection. Therefore， a method to improve the effect of Bluetooth indoor localization is proposed emphatically in this paper. The directional antenna is added as the receiving antenna of the inexpensive Bluetooth transceiving module. The inexpensive directional antenna as an assistant means can restrain the long?distant Bluetooth signal， and improve the signal?to?noise ratio （SNR） of short?distance Bluetooth receiving signal， so as to get a more reliable RSSI value as the reference value of distance. The proper number of reference points is selected and the least square method is used to estimate the plane position of transmitting signal. The accuracy of the proposed Bluetooth positioning method is increased by about 45% than that of the Bluetooth positioning method based on omnidirectional antenna.

Keywords： indoor localization; Bluetooth signal; directional antenna; high?precision positioning; RSSI; least square estimation; distance measurement

0 ?引 ?言

室內定位技術一直有著廣大的需求與前景，精確的室內定位技術能極大程度地創(chuàng)造更精確的位置服務。目前的室內定位技術并沒有得到廣泛普及，主要由于高精度的定位方式（如超寬帶等）存在造價較高、部署不易等問題。另一方面，對于價格低廉的藍牙基站，WiFi定位方式同樣也存在困難與挑戰(zhàn)?；赗SSI的定位算法是藍牙與WiFi在室內定位中較為簡易而有效的手段[1]，然而由于室內環(huán)境中障礙物較多，信號在受限的空間中傳播容易發(fā)生多次反射與折射。此時，利用藍牙的RSSI進行距離估計會存在較大偏差。針對這個問題，藍牙指紋[2?4]，WiFi融合定位[5?6]，可見光定位[7?8]等方式也先后被提出。更進一步，采用基于濾波的定位算法[9?10]，以及增加行人航位預測[11?12]等輔助方式來提高定位精度。但其算法本身過于復雜，難以實際使用。本文系統(tǒng)的設計主要將定向天線的技術引入藍牙設備模塊，通過定向天線能量更集中的波束，減少藍牙多徑的干擾，從而克服室內環(huán)境的復雜因素，提供更加穩(wěn)定的RSSI指標，再通過最小二乘估計，在價格低廉的情況下，提高藍牙在室內定位的精度。

1 ?定位算法

傳統(tǒng)的藍牙節(jié)點常用全向天線作為發(fā)射天線，其特點是天線的方向圖在空間上呈球形狀，即理想模型下在任意方向信號強度相等。而在該系統(tǒng)中，藍牙的發(fā)射天線為波束較小的定向天線，其近似模型在角度[（-α，α）]內發(fā)射功率較大，而在方向角度[（-α，α）]之外發(fā)射功率迅速衰減。

可以看到，全向天線由于在距離較遠、方向角較大的地方無法快速衰減，在近距離時波束不集中，從而導致接收的遠處發(fā)射信號與近處發(fā)射信號的RSSI值較難區(qū)分，信噪比較低。而定向天線恰好能彌補這些缺點，將遠處發(fā)射信號與近處發(fā)射信號的RSSI值更好地區(qū)分開。因此得到的RSSI結果在均方誤差的指標下要比全向天線有更好的表現(xiàn)。從曲線結果來看，最優(yōu)的情況下，定向天線的定位誤差大約在[（36±6） ?cm]，相比全向天線，誤差降低了約45%。

另一方面，從參考點的數(shù)量角度觀察，可以發(fā)現(xiàn)隨著參考點數(shù)量的增加，定向天線的解決方案在12個參考點之后誤差逐漸上升。這是因為隨著參考點數(shù)量的增多，越來越多距離較遠的參考點也被納入計算。由于藍牙的RSSI的最大表示范圍為127，而定向天線在遠距離處的接收值迅速衰減，無法準確刻畫微弱信號強度的RSSI。因此，遠處的參考點RSSI值偏差嚴重，造成精度的損失。

從計算復雜度的角度來看，參考點數(shù)量的增多會要求更大的計算量。最小二乘估計時的計算復雜度約為[O（n3）]，從而參考點數(shù)量的變化與計算量之間的曲線如圖3所示。因此，選取的參考點數(shù)量需在計算量與精度之間進行權衡。在本文實驗中，選取[8]個參考點的數(shù)量是一個較為合理的選擇。若環(huán)境更加復雜，選取更少、信噪比更高的參考點納入計算是更加合理的選擇。

3 ?硬件設計

本課題的硬件部分分為三部分，包括定位的目標發(fā)射器，在固定位置呈網格狀排列的帶有定向天線的藍牙接收器以及負責定位解算的計算中心。對于發(fā)射器和接收器采用藍牙芯片CC2540/CC2541作為藍牙收發(fā)模塊的主體。CC2540集成了2.4 GHz射頻收發(fā)器，是一款完全兼容8051內核的無線射頻單片機，它與藍牙低功耗協(xié)議棧共同構成高性價比、低功耗的片上系統(tǒng)（SoC）解決方案，非常適合藍牙低功耗應用[15]。在數(shù)據(jù)傳輸方面，選取CAN總線的通信協(xié)議實現(xiàn)計算中心與藍牙接收模塊之間的快速通信。發(fā)射節(jié)點在測試環(huán)境下按照一定的時間間隔進行廣播數(shù)據(jù)，同時接收節(jié)點得到廣播信號的RSSI值，并且通過CAN總線將接收到的RSSI值送入計算中心進行計算，得到的結果則儲存到數(shù)據(jù)中心，以做下一步的應用。整體系統(tǒng)框架如圖4所示。

4 ?實物測試

根據(jù)上述的硬件設計搭建一個簡易的測試場景。實驗場地為辦公區(qū)的空地，天花板離地面高度約為2.5 m。硬件設計實物如圖5所示。其中定向天線3 dB寬度為[60]°。

藍牙與定向天線的測試場景如圖6所示。藍牙接收點之間間隔3 m，定向天線垂直向下，覆蓋一個半徑約為1.5 m的區(qū)域。圖6中上方的框為定向天線及藍牙接收模塊，下方的框表示藍牙的簡易發(fā)射模塊。

實驗中發(fā)現(xiàn)，相比于全向天線的接收模塊而言，裝載定向天線的接收模塊在近距離時信號強度能得到約7～12 dB的提高。而在距離稍遠于4 m處，其接收到的信號強度十分微弱，接收機基本沒有收到信號RSSI的數(shù)值。由此可見，定向天線本身帶有的空間濾波特性使得收到的信號RSSI值在近處更為可靠，過濾遠處的信號，從而讓后續(xù)的計算結果魯棒性更好。最終的實驗定位結果誤差在0.6 m以內。

5 ?結 ?語

本文通過在藍牙接收端添加一個波束更為集中的定向天線，從而抑制較遠距離的（方向角更大的）信號，增大較近距離（方向角更小的）信號的信噪比，優(yōu)化RSSI值在室內復雜環(huán)境中的表現(xiàn)，為距離度量提供更可信的參考。通過估計藍牙信號功率隨距離變化模型中的衰減參數(shù)，以及最小二乘估計的算法，解算發(fā)射信號在平面坐標下的位置。通過仿真發(fā)現(xiàn)，定向天線的藍牙定位方式相比全向天線的藍牙而言，能獲得更加精確的定位結果。最后完成了該方案的硬件設計，并提供了整個系統(tǒng)的工作流程以供參考。

參考文獻

[1] 王益健.藍牙室內定位關鍵技術的研究與實現(xiàn)[D].南京：東南大學，2015.

WANG Yijian. Research and implementation on key technologies of Bluetooth indoor positioning [D]. Nanjing： Southeast University， 2015.

[2] 陳國平，馬耀輝，張百珂.基于指紋技術的藍牙室內定位系統(tǒng)[J].電子技術應用，2013，39（3）：104?107.

CHEN G P， MA Y H， ZHANG B K. Bluetooth indoor positioning based on fingerprinting technology [J]. Electronic technology applications， 2013， 39（3）： 104?107.

[3] 金純，馬金輝，方天恩，等.基于時空相似模型的藍牙室內定位RSSI指紋插值方法[J].科學技術與工程，2016，16（28）：264?268.

JIN C， MA J H， FANG T E， et al. A method of RSSI fingerprint interpolation based on spatial?temporal similarity model for Bluetooth indoor positioning [J]. Science technology and engineering， 2016， 16（28）： 264?268.

[4] 劉志昆.基于藍牙4.0和位置指紋的室內定位技術研究和實現(xiàn)[D].北京：中央民族大學，2017.

LIU Zhikun. Indoor positioning system implementation based on Bluetooth 4.0 and location fingerprint [D]. Beijing： Minzu University of China， 2017.

[5] 王寶晶.基于WiFi/藍牙融合的室內定位算法及實現(xiàn)[D].上海：華東師范大學，2015.

WANG Baojing. Indoor positioning algorithm and implementation based on the fusion method of WiFi and Bluetooth [D]. Shanghai： East China Normal University， 2015.

[6] 華海亮.基于WiFi和藍牙的室內定位技術研究[D].錦州：遼寧工業(yè)大學，2016.

HUA Hailiang. Study on indoor localization technology based on WiFi and Bluetooth [D]. Jinzhou： Liaoning University of Technology， 2016.

[7] 王旭東，胡晴晴，吳楠.高精度室內可見光定位算法[J].光電子·激光，2015，26（5）：862?868.

WANG X D， HU Q Q， WU N. High accuracy indoor visible light positioning algorithm [J]. Journal of optoelectronics·laser， 2015， 26（5）： 862?868.

[8] 高強，隨玉賢，余治中，等.基于RSS的室內可見光差分修正定位算法[J].半導體光電，2016，37（4）：536?539.

GAO Qiang， SUI Yuxian， YU Zhizhong， et al. Indoor visible light difference correction positioning algorithm based on RSS [J]. Semiconductor optoelectronics， 2016， 37（4）： 536?539.

[9] 田波.基于濾噪位置指紋的低功耗藍牙室內定位技術研究[D].太原：太原理工大學，2016.

TIAN Bo. Research on indoor positioning technology by low power Bluetooth based on location fingerprint with filtering noise [D]. Taiyuan： Taiyuan University of Technology， 2016.

[10] 卞合善.基于藍牙4.0低功耗室內定位研究[D].北京：北京郵電大學，2015.

BIAN Heshan. Research of low energy indoor location techno?logy based on Bluetooth 4.0 [D]. Beijing： Beijing University of Posts and Telecommunications， 2015.

[11] 趙小平，胡安冬，趙文曄. 藍牙和地圖輔助行人航位推算的室內定位系統(tǒng)[J].測繪科學，2016，41（7）：53?58.

ZHAO X P， HU A D， ZHAO W Y. An indoor location system based on Bluetooth?corrected and map?matching aided PDR algorithm [J]. Science of surveying and mapping， 2016， 41（7）： 53?58.

[12] 謝紅，曹歡，劉利國.基于iBeacon和多自由度MEMS的室內融合定位技術研究[J/OL].[2017?04?24].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1191.U.20170424.1725.010.html.

XIE Hong， CAO Huan， LIU Liguo. Indoor positioning technology research based on iBeacon fusion and multiple degree of freedom of MEMS [J/OL]. [2017?04?24]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1191.U.20170424.1725.010.html.

[13] 韓旭海，夏文龍，周淵平.基于線性加權的藍牙室內定位算法[J].計算機系統(tǒng)應用，2015，24（1）：119?122.

HAN Xuhai， XIA Wenlong， ZHOU Yuanping. Bluetooth indoor positioning based on linear weighted [J]. Computer systems and applications， 2015， 24（1）： 119?122.

[14] 王琦.基于RSSI 測距的室內定位技術[J].電子科技，2012，25（6）：64?66.

WANG Qi. Research on an indoor positioning technology based on RSSI ranging [J]. Electronic science and technology， 2012， 25（6）： 64?66.

[15] TI. SimpleLink Bluetooth smart and MCU [EB/OL]. [2015?07?13]. http：//www.ti.com.cn/product/cn/cc2541.