[發明專利]一種基于藍牙協議的測距方法在審
| 申請號: | 201410244131.4 | 申請日: | 2014-06-04 |
| 公開(公告)號: | CN104053230A | 公開(公告)日: | 2014-09-17 |
| 發明(設計)人: | 仇悅;席今;沈海斌;朱超越 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | H04W64/00 | 分類號: | H04W64/00;H04B5/00;G06F17/30;G01S11/02 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人: | 邱啟旺 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 藍牙 協議 測距 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種基于藍牙協議的測距方法。
背景技術
眾所周知,應用無線技術測量距離的裝置有很多種。如大家都熟悉的GPS定位系統,里面就應用到了測距技術;當然,應用藍牙協議的測距裝置同樣存在。它們的基本原理是利用藍牙設備主從機交互時的RSSI值,應用RSSI值與距離的衰落模型,從而換算得出距離。但是,GPS定位方法不適用于室內測距,測距精度很差;而部分藍牙測距裝置應用的是2010年以前的藍牙協議版本(藍牙3.0版本及以下),已經不再適用,并且它們都有共同的缺點:定位精度差,近距離測距功能缺失。
發明內容
本發明的目的是針對現有技術的不足,提供一種基于藍牙協議的測距方法。
本發明的目的是通過以下技術方案實現的:一種基于藍牙協議的測距方法,該方法在基于藍牙協議的測距系統上實現,所述測距系統包括單片機、第一藍牙模塊和安卓系統智能手機,所述安卓系統智能手機具有第二藍牙模塊,該方法包括以下步驟:
(1)單片機設置第一藍牙模塊為可見狀態,第一藍牙模塊發射信號;
(2)安卓系統智能手機通過手機上的第二藍牙模塊接收第一藍牙模塊發出的信號;
(3)從第二藍牙模塊接收到的信號中提取RSSI值;
(4)將提取的RSSI值設為初始的集合,然后應用K-means聚類算法消除多徑效應對RSSI值的干擾,得到消除干擾后的RSSI值;
(5)將步驟(4)得到的RSSI值代入RSSI與距離的衰落模型當中,從而求得距離d,所述RSSI與距離的衰落模型為:
;
所述衰落模型中的A為第一藍牙模塊和安卓系統智能手機的距離為1米時的信號接收強度,為信號參數因子,A與通過以下方式得到:
(5.1)將單片機和第一藍牙模塊置于距離安卓系統智能手機1m、2m、3m、4m、5m、6m、7m處;單片機設置第一藍牙模塊為可見狀態,第一藍牙模塊在距離安卓系統智能手機的1m、2m、3m、4m、5m、6m、7m處發射信號;
(5.2)重復步驟(1)-(4),對應不同的距離得到不同的RSSI值;
(5.3)根據步驟(5.2)得到的7個RSSI值和步驟(1)中相應的7個已知距離,通過最小二乘法,得到,A與。
本發明的有益效果是,運用數據挖掘技術,可以有效地消除多徑效應對RSSI值造成的干擾,從而提高測距精度。
附圖說明
圖1是軟件的主要模塊;
圖2是實驗測試結果圖。
具體實施方式
一種基于藍牙協議的測距方法,該方法在基于藍牙協議的測距系統上實現,所述測距系統包括單片機、第一藍牙模塊和安卓系統智能手機,所述安卓系統智能手機具有第二藍牙模塊,該方法包括以下步驟:
(1)求取RSSI與距離的衰落模型中的參數因子A與:
(1.1)將單片機和第一藍牙模塊置于距離安卓系統智能手機1m處;
(1.2)單片機設置第一藍牙模塊為可見狀態,第一藍牙模塊在距離安卓系統智能手機1m處發射信號;
(1.3)安卓系統智能手機通過手機上的第二藍牙模塊接收第一藍牙模塊發出的信號;
(1.4)從第二藍牙模塊接收到的信號中提取RSSI值;
(1.5)將提取的多個RSSI值設為初始的集合,然后應用K-means聚類算法消除多徑效應對RSSI值的干擾,得到距離為1m時,消除干擾后的RSSI值為-53.3dBm;
(1.6)將單片機和第一藍牙模塊置于距離安卓系統智能手機2m、3m、4m、5m、6m、7m處,重復步驟(1.1)-(1.5),對應不同的距離得到不同的RSSI值:?距離為2m、3m、4m、5m、6m、7m時的RSSI值依次為-60.4dBm,-62.8dBm,-65.4dBm,-69.4dBm,-72.6dBm,-75.1dBm;
(1.7)根據步驟(1.6)得到的7個RSSI值和步驟(1.1)中相應的7個已知距離,通過最小二乘法,得到,A=?-52.4007與=?2.4901。
(2)將第一藍牙模塊置于待測距離處,單片機設置第一藍牙模塊為可見狀態,第一藍牙模塊發射信號;
(3)安卓系統智能手機通過手機上的第二藍牙模塊接收第一藍牙模塊發出的信號;
(4)從步驟(3)中第二藍牙模塊接收到的信號中提取RSSI值;
(5)將步驟(4)提取的RSSI值設為初始的集合,然后應用K-means聚類算法消除多徑效應對RSSI值的干擾,得到消除干擾后的RSSI值;
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