[發(fā)明專利]一種基于總體最小二乘的無線傳感器網(wǎng)絡兩步定位方法

有效

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• 申請日: 2013-07-19
• 公開（公告）號: CN103338516A
• 公開（公告）日: 2013-10-02
• 發(fā)明（設計）人: 陳喆;殷福亮;韓文婷
• 申請（專利權(quán)）人: 大連理工大學
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00;H04W84/18
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 曲永祚;李洪福

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及一種基于總體最小二乘的無線傳感器網(wǎng)絡兩步定位方法，屬于信號處理技術(shù)領域。

背景技術(shù)

定位技術(shù)在汽車、導航、智能交通系統(tǒng)、基于位置的服務、軍事偵察等領域具有廣泛的應用價值。隨著智能家居技術(shù)的發(fā)展，室內(nèi)定位需求也越來越強烈。目前大多數(shù)無線定位技術(shù)(如GPS)主要適用于室外，而對于室內(nèi)定位，紅外線、超聲等定位技術(shù)都有一定局限性，如紅外線測距誤差較大，超聲方法受氣溫、濕度的影響較大。近年來發(fā)展起來的無線傳感器網(wǎng)絡在室內(nèi)定位應用中優(yōu)勢明顯?；赯igBee短距離無線通信協(xié)議的無線傳感網(wǎng)絡具有低成本、低功耗、低復雜度等顯著優(yōu)點，可滿足小型、低成本的固定、便攜或移動設備無線網(wǎng)的要求。

目前基于無線傳感器網(wǎng)絡的定位方法，大多采用基于測距(Range-based)的方法?；跍y距的定位方法通過測量點間的距離或者角度信息，使用三邊測量、三角測量或最大似然估計定位法等來計算節(jié)點的位置。常用的測距技術(shù)有接收信號強度(RSS)、信號到達時間(TOA)、信號到達時間差(TDOA)和信號到達角(AOA)等。由于室內(nèi)環(huán)境復雜，墻壁、地板及各種物體的遮擋都將使用于定位的信號產(chǎn)生復雜的衰減。TOA、TDOA和AOA在室內(nèi)使用時誤差較大，高精度時鐘和傳感器陣列費用也昂貴，

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對以上問題的提出，而研制一種基于總體最小二乘的無線傳感器網(wǎng)絡兩步定位方法。

本發(fā)明的技術(shù)手段如下：

本發(fā)明分為三個模塊：擬合模型參數(shù)獲取模塊、距離估計模塊及位置定位模塊。擬合模型參數(shù)獲取模塊服務于距離估計及位置定位模塊，預先采集實際環(huán)境中參考節(jié)點與終端相對距離以及對應的RSS值，將兩者進行關(guān)系曲線模型擬合訓練，獲得模型參數(shù)；距離估計模塊根據(jù)擬合模型訓練得到的參數(shù)，利用實時采集的RSS值進行距離估計，根據(jù)RSS值，選擇不同的模型參數(shù)進行估計；由距離估計模塊獲得的距離及參考節(jié)點坐標作為位置定位模塊輸入，位置定位模塊輸出是未知節(jié)點坐標的估計值。

本發(fā)明原理及有益效果：利用總體最小二乘方法和分段擬合方法，可以有效地對實際環(huán)境進行建模，得到較為精確的RSS與距離的關(guān)系模型；在實時定位時，根據(jù)接收到的RSS值，選擇不同的模型來計算相應的距離，并對距離進行平均處理；在此基礎上，用加權(quán)B-box定位獲得初值，利用三邊迭代方法得到精確定位結(jié)果。而RSS數(shù)據(jù)監(jiān)測設備簡單、功耗低、節(jié)點硬件體積小、重量輕，可以通過多次測量平均獲得較準確的信號強度值，以降低多徑和遮蔽效應的影響。所以，基于RSS的測距方法是室內(nèi)ZigBee定位常采用的方法。

附圖說明

圖1本發(fā)明定位方法模塊框圖。

圖2擬合模型參數(shù)估計流程圖。

圖3Bounding-Box定位方法示意圖。

圖4節(jié)點分布圖。

圖5本發(fā)明效果結(jié)果圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步說明：

如圖1所示：本發(fā)明分為三個模塊，擬合模型參數(shù)獲取模塊、距離估計模塊及位置定位模塊。擬合模型參數(shù)獲取模塊服務于距離估計及位置定位模塊，預先采集實際環(huán)境中參考節(jié)點與終端相對距離以及對應的RSS值，將兩者進行關(guān)系曲線模型擬合訓練，獲得模型參數(shù)；距離估計模塊根據(jù)擬合模型訓練得到的參數(shù)，利用實時采集的RSS值進行距離估計，根據(jù)RSS值，選擇不同的模型參數(shù)進行估計；由距離估計模塊獲得的距離及參考節(jié)點坐標作為位置定位模塊輸入，位置定位模塊輸出是未知節(jié)點坐標的估計值。

擬合模型模塊

擬合模型參數(shù)獲取的流程圖如圖2所示。下面給出詳細步驟。

(1)訓練數(shù)據(jù)采集

在定位區(qū)域內(nèi)，分別采集不同距離d_i處的N個RSS信號。距離d_i的選取要有代表性，一般可從靠近參考節(jié)點開始到距離參考節(jié)點最遠處均勻選取M個距離值d_i,i=1,2,…,M。

(2)去除異常RSS

根據(jù)正態(tài)分布的特性，去除同一位置處的RSS異常點，具體過程為：

1)計算距離d_i(i=1,2,…,M)處測得的RSS的均值和方差