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基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法技术

技术编号:21205901 阅读:26 留言:0更新日期:2019-05-25 03:04
本发明专利技术涉及一种基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法,以信号最强节点为基准提取多邻居节点的RSSI差异特征,使用此特征对无线节点进行筛选,充分利用多个邻居无线节点间的RSSI差异,在保证最近节点包含在最终结果的同时提高邻近度估计精度和减小时间复杂度,大大提高了与移动设备位置相关的各类服务的效率。

Estimation of adjacent wireless nodes in mobile devices based on RSSI differences of multi-neighbor nodes

The present invention relates to a method for estimating the adjacent wireless nodes of mobile devices based on RSSI differences of multi-neighbor nodes. The RSSI differences of multi-neighbor nodes are extracted from the signal strongest node as the benchmark, and then the wireless nodes are filtered by using this feature. The RSSI differences among multi-neighbor wireless nodes are fully utilized to improve the proximity estimation while ensuring that the nearest node contains the final results. Accuracy and reduced time complexity greatly improve the efficiency of various services related to the location of mobile devices.

【技术实现步骤摘要】
基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法
本专利技术涉及邻近度估计
,具体涉及一种基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法。
技术介绍
随着工业物联网技术的高速发展,移动设备在邻近度估计应用中扮演着越来越重要的角色。在工业现场,工程师经常使用移动设备与其最近的无线节点进行连接,以此完成与无线节点之间的信息交换,进而对工业控制器进行监控并检查其工作状况,能够应用于与移动设备位置相关的各类服务。考虑到在邻近度估计的应用中常常具有大量的无线节点,移动设备接入到与其最近距离的无线节点的技术具有重要应用价值。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法,充分利用多个邻居无线节点间的RSSI差异,在保证最近节点包含在最终结果的同时提高邻近度估计精度和减小时间复杂度,大大提高了与移动设备位置相关的各类服务的效率。为实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案:一种基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法,包括以下步骤:(一)离线测量步骤S1:无线节点开启广播模式,移动设备开启扫描模式;通过移动设备对无线节点的RSSI进行采样并记录,设置对每个无线节点的采样次数为m次。(m越大,估计精度越高,但是算法执行时间越长。)步骤S2:定义无线节点为i,记R(i)为无线节点i的RSSI值;多邻居节点的RSSI差异记为ΔR+(i,d),表达为其中d为无线节点i的邻居范围步骤S3:距离移动设备的最近无线节点的ΔR+(i,d)的最大值记为U(ΔR+(k)),最小值记为L(ΔR+(k));除了最近无线节点以外的其他所有节点的ΔR+(i,d)的最大值记为U(ΔR+(M-)),最小值记为L(ΔR+(M-));统计上述参数并进行记录。(二)在线估计步骤Z1:移动设备对每个无线节点都采样1次得到它们的RSSI,通过这些数据计算每个无线节点的ΔR+(i,d)。对这些ΔR+(i,d)进行排序从而得到的最小值,记为L(ΔR+(i,d))。步骤Z2:借助离线测量中得到的L(ΔR+(k))、U(ΔR+(M-))对每个在扫描范围内的无线节点进行筛选,对于第一步中计算得到的ΔR+(i,d),如果L(ΔR+(k))≤ΔR+(i,d)≤U(ΔR+(M-)),保留该无线节点,否则移除该无线节点。如果剩余无线节点个数为1,则给出估计结果;如果剩余无线节点个数大于1,则再利用第一步得到的L(ΔR+(i,d))以及离线测量得到的U(ΔR+(k))、L(ΔR+(M-))进行筛选,如果无线节点的ΔR+(i,d)满足L(ΔR+(i,d))≤ΔR+(i,d)≤L(ΔR+(i,d))+U(ΔR+(k))-L(ΔR+(M-)),则保留该无线节点,否则移除该无线节点。将剩余的无线节点存成候选者列表。步骤Z3,对候选者列表进行判断,并给出估计结果推送给用户。进一步的,当移动设备已通过一次离线测量获取到U(ΔR+(k))、L(ΔR+(k))、U(ΔR+(M-))和L(ΔR+(M-));如果网络的节点部署和物理空间未发生改变,那么连接算法可以略过离线测量,直接进行在线估计。本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果:1、本专利技术在现场情况复杂,无线节点的数量多、密度大,且用户需要频繁地与各个无线节点进行连接的情况下,能够大大提升估计精度,把候选的无线节点缩小到一个很小的范围之内,进而减轻了用户管理大量无线节点的负担,为用户带来更好的使用体验。2、本专利技术以信号最强节点为基准提取多邻居节点的RSSI差异特征,充分利用了多个邻居无线节点RSSI之间的差异来进行邻近度估计,有效地解决了由RSSI不稳定导致估计精度不高的问题。附图说明图1是本专利技术方法流程图;图2是本专利技术一实施例中应用实例图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。在本实例中,应用场景示例如图2所示,通过移动设备与工业控制柜上布设的无线节点进行连接,无线节点与工业控制器相连。基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法的工作流程如图1所示,硬件平台:移动设备一台(Nexus6P手机);无线节点16个(使用的无线通信协议是wifi协议);可编程逻辑控制器(PLC)16台,包括离线测量和在线估计(一)离线测量第一步,通过移动设备对无线节点的RSSI进行采样,设置对每个无线节点的采样次数为30次。移动设备接入最近无线节点的最大距离设置为0.9m;各无线节点间距1.5m;执行重复次数100。第二步,取d=2,计算第三步,根据30次采样结果,计算U(ΔR+(k))、L(ΔR+(k))、U(ΔR+(M-))和L(ΔR+(M-)),结果如下表:U(ΔR+(k))L(ΔR+(k))U(ΔR+(M-))L(ΔR+(M-))83475表1(二)在线估计第一步,移动设备对每个无线节点都采样一次并得到它们的RSSI,通过这些结果计算每个无线节点的ΔR+(i,d),并计算出这些ΔR+(i,d)的最小值,记为L(ΔR+(i,d))。第二步,借助离线测量的L(ΔR+(k))、U(ΔR+(M-))进行筛选,对于第一步计算中得到的ΔR+(i,d),如果满足L(ΔR+(k))≤ΔR+(i,d)≤U(ΔR+(M-)),即满足3≤ΔR+(i,d)≤47,则保留该无线节点,否则移除该无线节点。运用第一步得到的L(ΔR+(i,d))以及离线测量得到的U(ΔR+(k))、L(ΔR+(M-))进行筛选,如果无线节点的ΔR+(i,d)满足L(ΔR+(i,d))≤ΔR+(i,d)≤L(ΔR+(i,d))+U(ΔR+(k))-L(ΔR+(M-)),即L(ΔR+(i,d))≤ΔR+(i,d)≤L(ΔR+(i,d))+3,则保留该无线节点,否则移除该无线节点。将筛选结果保存到候选者列表中,结果如下表:表2第三步,对候选者列表进行判断,从表2中可以看出,经过第二步筛选后,候选者列表中只剩下1个无线节点的概率为80%,移动设备将全部直接与无线节点连接,无需用户进行手动选择,仅存在20%的概率剩下2个无线节点,在这种情况下,移动设备会把这2个无线节点都推送给用户,供用户进行选择。一种基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法执行时间如下:表3从上表可以看出基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法的连接时间均值只需0.794s,连接时间最大值只需1.686s,故该方法的时间复杂度较低。以上所述仅为本专利技术的较佳实施例,凡依本专利技术申请专利范围所做的均等变化与修饰,皆应属本专利技术的涵盖范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法,其特征在于,包括离线测量和在线估计,具体包括以下步骤:离线测量:步骤S1:通过移动设备对待测无线节点的RSSI进行m次采样并记录;步骤S2:根据得到的采样数据,定义无线节点为i,记R(i)为无线节点i的RSSI值,多邻居节点的RSSI差异记为ΔR

【技术特征摘要】
1.一种基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线节点的估计方法,其特征在于,包括离线测量和在线估计,具体包括以下步骤:离线测量:步骤S1:通过移动设备对待测无线节点的RSSI进行m次采样并记录;步骤S2:根据得到的采样数据,定义无线节点为i,记R(i)为无线节点i的RSSI值,多邻居节点的RSSI差异记为ΔR+(i,d);步骤S3:将距离移动设备最近无线节点的RSSI差异ΔR+(i,d)的最大值记为U(ΔR+(k)),最小值记为L(ΔR+(k));并将除了最近无线节点以外的其他所有节点的ΔR+(i,d)的最大值记为U(ΔR+(M-)),最小值记为L(ΔR+(M-));在线估计:步骤Z1:通过移动设备对每个无线节点都采样1次得到它们的RSSI,计算得到每个无线节点的ΔR+(i,d),并对ΔR+(i,d)进行排序从而得到的最小值,记为L(ΔR+(i,d));步骤Z2:根据离线测量得到的L(ΔR+(k))、U(ΔR+(M-))对每个在扫描范围内的无线节点进行筛选,得到候选者列表;步骤Z3:根据候选者列表,得到估计结果。2.根据权利要求1所述的基于多邻居节点RSSI差异的移动设备邻近无线...

【专利技术属性】
技术研发人员:徐哲壮张宇隆王荣凯刘安国
申请(专利权)人:福州大学
类型:发明
国别省市:福建,35

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