一种办公室智能照明系统的协同定位算法技术方案

一种办公室智能照明系统的协同定位算法，属于分析及测量控制技术领域，该算法利用加权质心算法对未知节点进行初始定位，再将其作为泰勒级数展开算法的初值，精确估计未知节点的位置，最大定位误差小于1.8m，平均定位误差可以达到0.7m。该算法解决了传统定位方法中收敛性差、误差大、精确度差产生严重影响的问题，这种定位算法应用于办公室智能照明控制系统中，有利于精确快速地对灯节点进行控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种办公室智能照明系统的协同定位算法，属于分析及测量控制

技术介绍
在现有的多数智能照明控制中，需要预先设定好节点的编码，在安装时还需要记录节点编码对应的位置信息，设置相对复杂。采用ZigBee无线传感网络构建的智能照明系统，在照明设备上安装ZigBee就可以将灯节点转换为对无线网络节点的控制，如果能够通过信号的强弱及方位来获取灯的物理位置，将有利于对灯进行可视化设置。对于无线传感网络节点的定位技术国内外专家学者提出了很多算法。根据是否需要测量节点间的距离分为两类：一类是基于测距的定位算法；另一类是无需测距的定位算法。基于测距的节点定位算法，对节点时间的同步性要求高，且耗能大；基于非测距的节点定位算法，误差较大、定位精度不高。对于办公室无线智能照明系统来说，对灯节点的定位精度要求较高，然而上述的定位算法误差较大。针对上述问题，对办公室无线智能照明提出了一种基于加权质心和泰勒级数展开相结合的协同定位算法。解决了传统定位算法收敛性差、定位精度不高的技术缺陷问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种办公室智能照明系统的协同定位算法，解决了传统定位方法中收敛性差、误差大、精确度差的问题。这种定位算法应用于智能照明控制系统中，有利于精确地对灯节点进行控制。为达到此目的，本专利技术采用以下方法：1.产生信标节点和未知节点的坐标集。根据办公室的实际情况在MATLAB中产生信标节点的坐标(xi，yi，zi)与未知节点坐标(X，Y，Z)。2.确定与未知节点具有通信能力的信标节点坐标。由于在实际环境中RSSI的测量具有不确定性，相同距离的同一个位置所测得RSSI都有很大的区别，所以利用公式RSSI＝PL(d0)-10nlog(d)(其中d0表示参考距离，一般取1m；PL(d0)表示距离为1m时的接收信号强度；n表示路径损耗系数)计算未知节点(X，Y，Z)与信标节点(xi，yi，zi)距离为d时的RSSI，如果RSSI大于所设的限值-90，则认为未知节点在信标节点的通信范围内，记录此时的信标节点的坐标。用于后面的加权质心算法进行计算。3.求出未知节点与能与其通信的信标节点的距离。根据第2步求得的RSSI与公式求得未知节点与信标节点的距离di。4.确定未知节点的初始坐标。把第2步求得的信标节点坐标与第3步求得的未知节点与信标节点的距离di代入加权质心算法的公式和(其中N表示与未知节点能通信的信标节点的坐标；wi表示信标节点的权重)求出未知节点的初始坐标。5.确定未知节点的坐标。选取加权质心算法来定位未知节点的初始位置，然后利用泰勒级数展开法来更精确地定位未知节点的坐标。用函数fi(X，Y，Z)来表示信标节点与未知节点测量距离和估计距离之间的差值，假设根据加权质心算法得到未知节点坐标为(X0，Y0，Z0)，把它代入公式fi(X，Y，Z)中的X，Y，Z再将公式fi(X，Y，Z)在(X0，Y0，Z0)点处用泰勒级数展开到一阶导数，忽略后面的高阶项，得到。当fi(X，Y，Z)足够小时定位的节点就是实际的节点，所以令fi(X，Y，Z)＝0，可得求解矩阵f＝AΔ，其最小二乘解为Δ＝(ATA)-1ATf。根据第4步求出的初始坐标代入公式Δ＝(ATA)-1ATf，求出修正量ΔX，ΔY，ΔZ的值。在判断是否满足ΔX2+ΔY2+ΔZ2≤ε，ε＝0.001，如果满足则记录此时ΔX，ΔY，ΔZ的值，代入公式X＝X0+ΔX，Y＝Y0+ΔY，Z＝Z0+ΔZ得到未知节点的最终坐标(X，Y，Z)。附图说明图1为定位流程图具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步说明：本专利技术是一种办公室智能照明系统的协同定位算法，该算法首先利用RSSI测距模型计算节点间的距离，然后利用加权质心算法估计未知节点的大概位置，最后用泰勒级数展开精确的定位未知节点的位置，此算法使节点定位更加稳定与精确。在整个ZigBee网络中，终端节点以路由的方式加入，同时具有终端节点采集和控制的功能。上位机找到未知节点，然后进行控制。方法步骤如下：协调器在完成自组网的情况下广播发送查询未知节点(不知道具体坐标位置的节点)的命令，未知节点在收到查询命令后，向周围的信标节点(已知坐标位置的节点)发送8次blast信号，信标节点在收到未知节点的blast信号后，记录下与该未知节点的RSSI值，然后对这8个RSSI值取平均，最后所有信标节点通过ZigBee网络把处理器得到的RSSI平均值发送给协调器节点，协调器节点在通过串口将数据传给上位机，上位机经过协同定位算法处理后，求出未知节点的坐标。然后把未知节点的坐标显示在监控软件上，以便于对终端节点进行操作。图1是定位流程图。该流程图描述该算法节点定位的逻辑方法，核心思想是利用加权质心算法对未知节点进行初始定位，再将其作为泰勒级数展开算法的初值，精确估计未知节点的位置。具体步骤如下：产生信标节点和未知节点的坐标集、确定未知节点具有通信能力的信标节点坐标、求出未知节点与能与其通信的信标节点的距离、确定未知节点的初始坐标、确定未知节点的坐标。加权质心算法定位误差较大，而协同定位算法定位误差较小，完全符合智能照明系统中灯具节点定位精度高的要求。加权质心算法的最大定位误差为5.7m，平均误差为3.4m；协同定位算法的最大定位误差为1.8m，平均误差为0.7m，对比上述结果可以发现协同定位算法的最大定位误差都比加权质心算法的平均定位误差要小。由此可见，协同定位算法明显提高了定位的精确度，证明了算法的优越性。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种办公室智能照明系统的协同定位算法，其特征在于：利用加权质心算法对未知节点进行初始定位，再将其作为泰勒级数展开算法的初值，精确估计未知节点的位置。

【技术特征摘要】
1.一种办公室智能照明系统的协同定位算法，其特征在于：利用加权质心算法对未知节点进行初始定位，再将其作为泰勒级数展开算法的初值，精确估计未知节点的位置。2.一种办公室智能照明系统的协同定位算法，其特征在于：包括下列步骤：1)产生信标节点和未知节点的坐标集2)确定未知节点具有通信能力的信标节点坐标3)求出未知节点与能与其通信的信标节点的距离4)确定未知节点的初始坐标5)确定未知节点的坐标。3.一种办公室智能照明系统的协同定位算法，其特征在于：考虑到信标节点离未知节点的远近程度对未知节点定位的影响，在质心算法的基础上加一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亮，杨家军，丁玲慧，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33