一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法技术

本发明专利技术公开了一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法，包括自适应校准定位装置，所述自适应校准定位装置包括位于ZigBee无线网络中的数个终端节点、数个待测节点和一个协调器节点，其中，终端节点和协调器节点均设置在室内固定位置，相互距离已知；本发明专利技术采用ZigBee无线组网，并结合混合滤波法，可以有效降低由于环境因素造成的测距不准，能克服因室内障碍造成的信号阻隔等，能有效提高抗干扰性和准确性；而且适用性强，在不同的应用场景下，免去了事先测量路径衰减因子的麻烦，同时也使得测距成本大大降低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种定位方法，尤其涉及一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法。
技术介绍
在首都国际机场、成都新会展中心这样的大型单体建筑内，找到方位不是一件容易的事情，人们常常在里面丢失了方向，无法知道自己具体在什么地方。所以需要有效精确的定位方法。室内定位有很多种方法，Zigbee模块体积小、自动组网，所以非常灵活，而Zigbee定位中，会用到RSSI定位方法。基于RSSI(Received Signal Strength Indication接收的信号强度指示)的定位技术，在无线传感器网络的应用中，占据了非常重要的地位。RSSI定位是一种低成本、低功耗、无需额外的硬件开销的定位技术，只需要对接收信号强度的判断，便可通过数学模型得出距离。但是实际应用中RSSI极易受到环境的干扰，产生较大波动，使得定位结果不理想。为了将波动对测量结果产生的影响减小，需要对RSSI值进行数字滤波，目前常用的有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波模型。均值滤波法是指接收一组RSSI信号，求其算术平均值作为估算值，只有当测量数据足够多时，才能减小波动，但这也对设备的实时处理能力提出了较高的要求，同时当数据波动较大时，偏差仍然较大。中值滤波法是接收一组数据，按照数据的大小进行排列，然后取中间的数值作为估算值,其取值少，不能真实反映RSSI值的情况。高斯滤波法是剔除波动较大的异常数据，筛选出这些大概率数值，求算术平均，作为滤波后的估算值。它提高了测距的抗干扰性和稳定性，但是对于能量反射等长时间干扰处理效果欠佳。通常情况下，接收信号平均功率的衰减与距离，表现出一种指数形式的关系。目前常用的无线电信号传播损耗模型为对数-常态分布模型： P ( d ) = P ( d 0 ) - 10 * η * lg d / d 0 + X σ - - - ( 4 ) ]]>η为路径衰减因子，不同环境下取值不同；P(d0)是距离为d0时信号的强度，通常情况下，d0典型值为1m。Xσ为服从高斯分布的随机噪声，其均值为零，标准差为σ；P(d)为距离为d时的信号强度，即RSSI值。将式①进行转换得到式②，如下： d = 10 P ( d 0 ) - P ( d ) + X σ 10 * η - - - ( 5 ) ]]>由式(5)可以看出，P(d0)、P(d)、路径损耗因子η以及高斯噪声Xσ决定了距离d。测距误差便是从这其中产生。实际测量时会提前测量P(d0)的值，相距1m时不易受到环境因素干扰，其值较为准确；高斯噪声Xσ对RSSI的影响较小，为了简化算法，通常会将其忽略。所以误差的主要来源是P(d)和路径损耗因子η。由于RSSI的取值与路径衰减因子有关，而路径衰减因子因环境不同而改变，所以这些滤波方法还是不能避免受它的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的就在于提供一种解决上述问题，能够有效避免因路径衰减因子造成测距不准，能提高抗干扰性和准确性的一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是这样的：一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法，包括自适应校准定位装置，所述自适应校准定位装置包括位于ZigBee无线网络中的数个终端节点、数个待测节点和一个协调器节点，其中，终端节点和协调器节点均设置在室内固定位置，相互距离已知；定位方法包括以下步骤：(1)在室内布设N个终端节点B1-BN，和协调器节点B，终端节点与协调器节点的相互距离已知，分别为d1-dN；(2)组网：协调器上电启动，探测是否有待测节点加入网络，若有，则与协调器连接；(3)设待测节点为A，计算AB间的距离d；(31)利用混合滤波法求AB间的RSSI的值h；所述混合滤波法为：A接收B发送的信息，从中提取一组RSSI的值，剔除两个端值，剩下的数值经高斯模型进行滤波处理，再求平均值；(32)利用混合滤波法求AB1间的RSSI的值k1；(33)利用公式(1)求出AB之间的第一个估值D1； D 1 = d 1 h - P ( 1 ) k 1 - P ( 1 ) - - - ( 1 ) ]]>其中，P(1)为任意两个终端节点在上述室内相距1米时的RSSI平均值；(34)重复上述步骤(32)、(33)，依次得出AB2到ABN间的RSSI值k2-kN，并得出估值D2-DN，再根据式(2)，求出AB间的距离； d = 1 N Σ 1 N D n - - - ( 2 ) . ]]>作为优选：所述高斯模型为： f ( x ) = 1 2 π 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法，其特征在于：包括自适应校准定位装置，所述自适应校准定位装置包括位于ZigBee无线网络中的数个终端节点、数个待测节点和一个协调器节点，其中，终端节点和协调器节点均设置在室内固定位置，相互距离已知；定位方法包括以下步骤：(1)在室内布设N个终端节点B1‑BN，和协调器节点B，终端节点与协调器节点的相互距离已知，分别为d1‑dN；(2)组网：协调器上电启动，探测是否有待测节点加入网络，若有，则与协调器连接；(3)设待测节点为A，计算AB间的距离d；(31)利用混合滤波法求AB间的RSSI的值h；所述混合滤波法为：A接收B发送的信息，从中提取一组RSSI的值，剔除两个端值，剩下的数值经高斯模型进行滤波处理，再求平均值；(32)利用混合滤波法求AB1间的RSSI的值k1；(33)利用公式(1)求出AB之间的第一个估值D1；D1=d1h-P(1)k1-P(1)---(1)]]>其中，P(1)为任意两个终端节点在上述室内相距1米时的RSSI平均值；(34)重复上述步骤(32)、(33)，依次得出AB2到ABN间的RSSI值k2‑kN，并得出估值D2‑DN，再根据式(2)，求出AB间的距离；d=1NΣ1NDn---(2).]]>...

【技术特征摘要】
1.一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法，其特征在于：包括自适应校准定位装置，所述自适应校准定位装置包括位于ZigBee无线网络中的数个终端节点、数个待测节点和一个协调器节点，其中，终端节点和协调器节点均设置在室内固定位置，相互距离已知；定位方法包括以下步骤：(1)在室内布设N个终端节点B1-BN，和协调器节点B，终端节点与协调器节点的相互距离已知，分别为d1-dN；(2)组网：协调器上电启动，探测是否有待测节点加入网络，若有，则与协调器连接；(3)设待测节点为A，计算AB间的距离d；(31)利用混合滤波法求AB间的RSSI的值h；所述混合滤波法为：A接收B发送的信息，从中提取一组RSSI的值，剔除两个端值，剩下的数值经高斯模型进行滤波处理，再求平均值；(32)利用混合滤波法求AB1间的RSSI的值k1；(33)利用公式(1)求出AB之间的第一个估值D1； D 1 = d 1 h - P ( 1 ) k 1 - P ( 1 ) - - - ( 1 ) ]]>其中，P(1)为任意两个终端节点在上述室内相距1米时的RSSI平均值；(34)重复上述步骤(32)、(33)，依次得出AB2到ABN间的RSSI值k2-kN，并得出估值D2-DN，再根据式(2)，求出AB间的距离； d = 1 N Σ 1 N D n - - - ( 2 ) . ]]>2.根据权利要求1所述的一种自适应校准的大型室内RSSI混合滤波定位方法，其特征在于：所述高斯模型为： f ( x ) = 1 2 π...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾维，陈小波，黄亚辉，冯坤，杨明翰，王子旭，邱玉泉，刘世伟，
申请(专利权)人：成都理工大学，曾维，
类型：发明
国别省市：四川;51