一种基于rssi的室内三维定位方法
【专利摘要】本发明提供一种基于RSSI的室内三维定位方法。包含有用于组建网络的网关，用于收发无线数据包的读卡器和多个移动标签,定位时网关组建无线网络，读卡器和移动标签都加入无线网络后，通过上位机软件对各个读卡器的位置坐标进行设定；利用读卡器间互相发送数据包，计算出相对应的传播参数；将定位区域的空间分成N×K×P个小区域，形成完整的N×K×P维的Radio?Map；利用移动标签各读卡器向其发送数据包，测得各读卡器的信号强度RSSI值后，然后利用k?Nearest?Neighbor算法算出计算结果和Radio?Map进行匹配；不匹配的需要使用差分校正算法对移动标签的位置进一步计算。本发明节点数较少，成本低廉，能够减小室内干扰因子的影响力，提高定位稳定性和精确性。
【专利说明】一种基于RSSI的室内三维定位方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及无线通讯【技术领域】，尤其涉及到一种基于RSSI的室内三维定位方法。
【背景技术】
[0002]近年来，无线传感器网络技术发展迅速，室外的定位系统已经相当成熟，广泛应用于矿井人员定位、抢险救灾、环境监测等领域，对人们的生活和工作产生了重大的影响。由于室内定位难度较大，有许多干扰因素，且室内定位技术尚不够成熟，缺陷较多，以至于室内定位精度难以和室外定位相比，并且稳定性很差。
[0003]当前的大多数定位算法只是针对无线传感器的二维网络展开研究的，然而在实际应用中并非总是如此，无线传感器网络节点也会经常处于三维环境中，如矿井、森林、海洋和复杂的建筑物等，这些场合下都是需要提供节点的三维位置信息。
[0004]但是由于三维空间运算更为复杂，相关的三维定位技术的研究有待深入。目前已有部分文献对三维定位算法进行研究，可是为了提高定位精度，大多数算法采用了增加节点数量，提高成本来实现，如基于RSSI差分修正的WSN定位算法，立体式RSSI无线传感器网络定位算法，基于RSSI差分修正的加权质心定位算法等。但是如果控制成本，减少节点数量时，运算量会增加，且定位误差较大，定位精度得不到保证。由于室内干扰因子较多，会大大影响定位精度，然而目前的算法基本没有对路径损耗因子进行修正，导致个别误差较大。目前的室内三维定位系统要么定位精度不高，要么稳定性不高，要么成本太高，且没有明确的方法去减小室内干扰因子的影响力，所以暂无一种定位精度高，误差小，稳定性强，节点数量少的定位方法。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是正对上述存在的技术不足，提供一种节点数较少，成本低廉，减小室内干扰因子的影响力，提高定位稳定性和精确性的基于RSSI的室内三维定位方法。
[0006]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
[0007]一种基于RSSI的室内三维定位方法，其特征在于:包含有用于组建网络的网关，用于收发无线数据包的读卡器和多个移动标签，其定位步骤为:
[0008]网关组建无线网络，读卡器和移动标签都加入无线网络后，通过上位机软件对各个读卡器的位置坐标进行设定，其中读卡器的位置坐标需要保证任意4个读卡器不能处于在X、Y、Z方向的水平面上；设定读卡器的传输参数a和η的初始值及数据包的收集时间，a代表传输损耗，η代表环境对信号的衰减系数，根据具体环境而不同；
[0009]利用读卡器间互相发送数据包，包括RSSI值、自身ID和位置信息；读卡器根据接收到其它读卡器的RSSI值，由以下公式分别计算出作为差分修正参考节点时相对应的传播参数a和η ;
【权利要求】
1.一种基于RSSI的室内三维定位方法，其特征在于:包含有用于组建网络的网关，用于收发无线数据包的读卡器和多个移动标签，其定位步骤为: 网关组建无线网络，读卡器和移动标签都加入无线网络后，通过上位机软件对各个读卡器的位置坐标进行设定，其中读卡器的位置坐标需要保证任意4个读卡器不能处于在X、Y、Z方向的水平面上；设定读卡器的传输参数a和η的初始值及数据包的收集时间，a代表传输损耗，η代表环境对信号的衰减系数，根据具体环境而不同； 利用读卡器间互相发送数据包，包括RSSI值、自身ID和位置信息；读卡器根据接收到其它读卡器的RSSI值，分别计算出作为差分修正参考节点时相对应的传播参数a和η ; 将定位区域的空间分成NXKXP个小区域，记录当前环境下各小区域中心接收到各读卡器发送的RSSI值，形成完整的NXKXP维的Rad1 Map ； 将移动标签放入各区域，利用移动标签各读卡器向其发送数据包，测得各读卡器的信号强度RSSI值后,然后利用k Nearest Neighbor算法算出计算结果和Rad1 Map进行匹配，当有3个及以上的读卡器信号强度RSSI值匹配成功时，则确定移动标签的位置区域；否则需要使用差分校正算法对移动标签的位置进一步计算； 最终得出目标的准确定位坐标。
2.如权利要求1所述的基于RSSI的室内三维定位方法，其特征在于:所述的差分校正算法为: 首先将各读卡器A、B、C、D、E轮流作为差分修正参考节点，并得出偏移量(Δ χΑ, Δ yA, ΛζΑ);先以A作为差分修正参考节点，其中cU，dAC, dAD, dAE分别表示A点到B、C、D、E的测量距离，根据最小二乘法，计算出A的坐标(x’A，y’A，z’A)，即可以得出偏移量(Δχα, ΔΥα, Δζα);同理，求出B、C、D、E的自身定位坐标及偏移量； 然后读卡器向区域内的移动标签发送RSSI值、自身ID、定位偏移量、相对应的传输参数a和n，移动标签根据接收到的数据，利用以下公式求出A作为差分修正参考节点时，未知节点M的初步定位坐标(X’ mi, y’ M1, z’ M1);同理，分别求出B、C、D、E作为差分修正参考节点时，未知 T1 点 M 的初少定似坐标(X Jffil, y 1B1) Z Jffil)，(X Md, y MCI，Z MCI)，(X MDD I MDD Z MDl)，(X MED Υ MED Z MEl); 根据之前求出的偏移量，得到差分修正参考坐标(％?，y.，zM1);同理，分别求出差分修正坐标(xMBD Ymbd zmbi) ? (xmci，Ymcd zmci) ? (xmdi，Ymdd zmdi)，(xmei，Ymed zmei); 利用迭代次数的思想，重复执行以上步骤r次，对得到的r个差分修正参考坐标求均值，得到(-xMA，y MAi 2 ma).冋理，分别求出修正坐标CjcMB ，)^ΜΒ 9 ZMB ) iXMC s y.MC ’ ZMC ) ， , ，(xMD，y.W) 9-Ml> ) (-ΥΛ?/*；，，zAfK ).7* 利用加权算法的思想，计算出最后的定位坐标(X，y, Z)。
【文档编号】G01S5/02GK104198988SQ201410305657
【公开日】2014年12月10日 申请日期:2014年6月27日 优先权日:2014年6月27日
【发明者】赵东明, 徐进, 吴小军, 周子麟 申请人:武汉理工大学