ZigBee定位技术在珍贵物品监测中的应用

随着定位服务的兴起,越来越多的人和公司注重对其所拥有的珍贵物品的管理与保护,通过对其位置的确定达到管理的目的。目前主要的定位方式是利用全球卫星导航系统(GNSS)。但是许多所要定位的珍贵物品储存于室内,而室内很难接收到卫影信号,所以无法对其进行准确定位。ZigBee室内定位技术作为目前一种新兴的短距离无线数据网络通信技术,具有低功耗、低成本、低速、高容量、高安全性、高可靠性和短时延等特点非常适合对室内珍贵物品定位。在ZigBee室内定位技术的众多定位算法中RSSI测量技术现代化无线模块已经具有对RSSI的测量功能,不需要额外硬件支持,同时误码率可以被用来估计信号衰减。同时大多数珍贵物品的所存储房间大多室内结构简单,环境因素对其影响较大,信号干扰影响基本很小。所以利用ZigBee定位算法中RSSI测量技术对室内存放的珍贵物品进行定位是可行的。     

一种基于低功耗蓝牙的室内定位技术

本文提出了一种基于蓝牙基站的室内定位解决方案。该技术方案中,蓝牙基站由低功耗蓝牙模块组成,在需要定位的室内空间均匀部署一定数量的蓝牙基站,每个蓝牙基站可以创建一个信号区域,并周期性地向外界广播自己独有的与位置信息对应的mac(media access control)地址和RSSI(Received Signal Strength Indication)值。当携带有蓝牙终端设备的用户进入该信号区域,就会接收蓝牙基站广播的RSSI值和mac地址,然后通过基于泰勒级数线性化的最小二乘迭代算法进行精确定位。实验结果表明,该系统定位精度在2.5 m以内,满足绝大多数的室内定位需求。     

一种改进的RSSI室内加权质心定位算法

针对现有基于信号强度的质心算法定位精度不能满足特定场景下对高精度室内定位需求的问题,该文提出了一种改进的接收信号强度(RSSI)室内加权质心定位算法。该算法通过RSSI测距得出4个已知锚节点到待测点的距离,以相应的锚节点为圆心画圆弧,得到由4段圆弧相交的四边形,其任取3个顶点可以组成一个三角形,然后以距离平方倒数之和作为权值计算4个三角形质心坐标,再以4个三角形质心坐标作为初始值以信号强度之和作为权值求解待测点坐标。实验结果表明:该算法最大误差值为1.02m,最小误差值为0.21m,平均误差值为0.68m;该算法室内定位精度比基于RSSI的质心算法最大提高24cm,最小提高12cm,平均提高了18cm;比加权质心算法最大提高10cm,最小提高3cm,平均提高了8cm。     

ZigBee网络中RSSI的测距模型分析

本文在分析常规的RSSI对数模型下,提出一个新的路径损耗因子动态变化模型(N-Model):在室外空旷地带用ZigBee节点获取RSSI数据,分别用对数模型、多项式模型以及本模型做曲线拟合,结果表明在短距离(15m)情况本模型优于另两种模型。在中长距离(15m～110m)的情况下,多项式模型能达到较好的效果。     

一种 RSSI 不同特征值融合的提取算法

室内WIFI指纹位置定位一般取RSSI的平均值作为其定位特征值,但考虑到室内环境的复杂性和动态性,平均值并不能准确地反映RSSI信号特征值。通过对不同外界干扰因素下RSSI的概率分布特征研究的基础上,提出一种RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法。给出算法实现的步骤,并且在稳态环境下和动态环境下分别进行指纹定位在线端的数据采集实验。实验结果表明:RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法的定位精度优于均值指纹定位算法的定位精度。     

基于WIFI的位置指纹参考节点密度与定位精度关系研究

为探究基于WIFI的位置指纹室内定位中定位精度与离线数据库参考节点密度关系,本文采用待测节点与参考节点位置关系原理理论推导、正方形、三角形和六边形三种不同参考节点的排布方式的计算机拟合并以正方形排布方式为例进行实际验证的方法,对参考节点密度与定位精度关系开展研究。回归分析结果表明,参考节点密度与定位精度在不同排布方式下均呈现显著正相关线性关系。     

融合小波变换与神经网络的RSSI室内测距算法

提出一种融合小波变换与神经网络的基于WiFi的RSSI室内测距算法,该方法通过小波变换与神经网络对RSSI数据、路径损耗模型进行修正。利用小波分解与单支重构方法,只对低频的近似部分进行单支重构,舍弃高频细节部分,同时使用神经网络训练特定环境下的路径损耗模型。通过实例验证表明,该算法最大测距误差、最小测距误差、平均测距误差分别为1.206、0.037、0.692 m;平均测距误差比路径损耗模型、BP神经网络模型分别提高了1.846、0.469 m。     

改进加权距离定位算法在室内定位中的应用

基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的距离测量技术是一种新型低成本的距离测量技术,并且在距离定位的领域中得到广泛的运用。针对常规的Zigbee指纹定位的加权最邻近定位算法较为复杂且精度低下的问题,该文对基于RSSI的Zigbee指纹数据库定位算法中加权最邻近算法进行了研究,提出了利用一种新的加权距离定位算法,并且使用Zigbee无线网络系统进行实验。结果表明,使用加权定位算法后,与常规的3种定位算法相比,Zigbee定位系统的定位偏差得到一定程度的提高且优于1.57m。     

温变环境下RSSI测距温度改正建模

现有RSSI测距中的路径损耗模型多依赖于经验模型,其环境适应能力较差。温度变化是影响RSSI观测的主要因素之一,进而影响RSSI测距精度。因此,构建包括温度改正项的信号传播路径损耗模型是温变环境下提高RSSI测距精度的关键。本文基于对数距离路径损耗模型,分析了将路径损耗指数视为温度函数和RSSI直接温度改正的两种温度改正建模方法,并提出了3种具体的RSSI测距温度改正模型。利用温变试验的RSSI实测数据,分析了RSSI随温度变化的特性,建立了RSSI测距温度改正模型。结果表明,RSSI测距温度改正的多项式改正项和混合改正项所建立的模型均具有较高的测距改正精度;但随着节点间距的增大,建模的误差也随之增大。