一种基于rssi无线网络定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及无线网络管理定位技术，具体设及一种基于RSSI无线网络定位方法。
【背景技术】
[0002] 无线网络管理系统，作为迎客无线方案、医疗、教育WLAN方案的必要配套产品，无 论从招投标，还是客户的实际使用上来说都具有极大的价值。从无线网络管理应用角度来 看，用户最关注和市场最紧迫的功能有无线监控，无线资源管理，无线安全等。而精确的无 线定位会使各功能更加有扩展性及商业机遇。
[0003] 当前无线定位主要依赖于无线传感器网络。无线传感器网络(WirelessSensor 化twork，WSN)由部署在监测区域内大量的微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成一 个多跳的自组织网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的 信息。目前传感器信息获取技术已经从过去的单一化向集成化、微型化和网络化方向发展， 传感器产品的应用越来越广泛。尤其在工业自动化控制领域，各种各样的无线传感器网络 几乎无处不在，已经成为工业自动化系统中不可或缺的重要组成部分。在无线传感器网络 中，节点的位置信息对无线传感器网络应用的监测活动至关重要，它是传感器节点监测消 息中包含的重要信息，同时也是基于位置信息的路由算法的基础。因此，无线传感器网络的 定位技术广泛应用于仪器仪表、工业控制、医疗、军事、航空、航天等领域。
[0004]目前无线传感器网络领域定位算法主要分两大类:基于测距(Range-based)的定 位算法和无需测距(Range-打ee)的定位算法。基于测距的定位算法主要通过测量节点间的 距离或角度信息，用=边测量、=角测量或最大似然估计定位法计算节点位置。常用的测距 技术有RSSI，T0A(Timeofarrival)，TD0A(Timedifferenceofarrival)和A0A(Angle ofarrival);无需测距定位算法无需距离和角度信息，仅根据网络连通性等信息来实现节 点定位。相比之下，基于距离的定位算法测量精确度较高，无需测距的定位算法对硬件要求 较低。
[000引信号强度会受到比如反射、多径传播、非视距、天线增益等问题的影响而产生传播 损耗。因为理论和经验模型的估测性质，故而RSSI具有较大定位误差，如何提高于RSSI的定 位精度是一个比较有意义的问题。
[0006]当前技术领域研究成果中，无线信号衰减模型的基本模型是：
[000引其中RSSId表示目标物体在距离APd处的信号强度，RSSIdO表示参考物体在距离APdo处的信号强度，A是一个信号衰减指数，一般根据具体的环境情况而设定，属于经验值， 一般取(2,5)之间。在已知目标物体的信号强度RSSId,可W得到目标结点离AP的距离d。
[0009]已知目标点T(x、y)到S个APAl(xl、yl)、A2(x2、y2)、A3(x3、y3)的距离分别为dl、 d2、d3,如图3所示：
[0010] 贝Ij下列方程组成立；
[0014] 解该方程组(2)(3)(4)可得到目标点T的x、y坐标，此计算目标点T的方法为；边测 量法。
[0015] 《无线网络定位技术研究》主要针对RSSI定位算法的距离容易受影响而导致定位 精度低的问题，提出了在RSSI定位算法的基础上，利用高斯滤波，选取合适范围内的RSSI 值，对运些RSSI值进行几何平均，最终得到最优的RSSI值。通过高斯滤波过滤掉噪音数据的 方式是可取的，但将通过过滤的数据只做几何平均的结果，有可能会产生误差。同时，该方 案中没有明确说明信号衰减模型的参数A如何确定，只是凭借经验来随机取值，运也会导致 后面计算结果的偏差。
[0016] 专利《基于RSSI校正的无线传感器网络质屯、定位算法》在RSSI定位算法的基础上， 通过校正RSSI测距技术测量节点间点到点的距离，采用S角形质屯、算法进行定位，减小 RSSI的测量误差。该算法在最后一步只根据S个节点坐标，利用质屯、算法，得到目标点的坐 标，如果在=个节点相距较远的情况下，会产生较大的误差。当然专利中提到，该方案适用 于野外，只需要知道节点的大概区域就可W满足需求，并不适合室内定位。同样，该方案也 存在参数A取值的问题。
[0017]为便于理解，下面对本发明中可能设及的技术术语进行说明：
[001引 1、STA(Station)，即WLAN中的站;STA在WLAN中一般为客户端，可W是装有无线网 卡的计算机，也可W是WiFi模块的智能手机。STA可W是移动的，也可W是固定的，是无线局 域网的最基本组成单位元。
[0019] 2、NMS(化tworkManagementSystem)，网络管理系统；NMS是移动通信网中的网络 管理系统，它的管理对象可W包括网络中所有的实体，如：网络设备、应用程序、服务器系 统、路由器、交换机、HUB、辅助设备等，给网络系统管理员提供一个全系统的网络视图。
[0020]3、AP(WirelessAccessPoint)，即无线访问接入点;AP相当于一个连接有线网和无 一网的桥梁，其主要作用是将各个无线网络客户端连接到一起，然后将无线网络接入W太 网。
[0021]4、AC(AccessControlIer或AccessPiontController)，即无线控制器，是一种网 络设备，负责管理某个区域内无线网络中的AP。
[0022] 5、RSSI(ReceivedSi即alShengthIndication),接收信号强度指不；通过接收 到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技 术。
[0023] STA(如手机等无线终端)通过接收AP发射的无线信号而接入网络，所接收的信号 强度单位为分贝（DB),分贝值越大，信号越强，AP可W检测到其覆盖范围内所有STA的RSSI 值，网管系统可W通过AC获取所有AP下所有STA的RSSI值。
【发明内容】
[0024]本发明所要解决的技术问题是:提出一种基于RSSI无线网络定位方法，减小无线 网络管理系统中基于RSSI无线网络定位算法的误差，得到STA的精确位置。
[0025] 本发明解决上述技术问题所采用的方案是，一种基于RSSI无线网络定位方法，该 方法包括W下步骤：
[0026]a.在某一平面的无线网络区域建立坐标系，确定所有AP的位置；
[0027]b.计算无线信号衰减模型中的信号衰减指数M直，获得优化后的无线信号衰减模 型；
[0028]C.筛选目标STA在不同AP的最优RSSI值，并结合优化后的无线信号衰减模型求解 目标STA的位置。
[0029]进一步的，步骤b具体包括：
[0030]bl.在无线网络区域中确定已知位置的两个STA和1个AP:
[0031 ]假设两个STA的坐标分别为8141(姑，73)，5142(乱，7〇,4?的坐标为(虹，心；
[0032]b2.计算STA到AP之间的距离：
[003引其中，da、山分别为STAl、STA2到AP的距离；
[0036] b3.在一段时间内，从AP中获取STAUSTA2的RSSI值集合：
[0037] {Rai，Ra2...Ran}
[003引{肺1，肺2...肺。}
[0039]b4.分别对STAl和STA2的RSSI值集合进行高斯过滤；
[0040]b5.分别对经过高斯过滤后的STAl和STA2的RSSI值集合进行聚类计算，获得对应 的最优均值态r、
[0041]b6.将瓦T、凉T、da、db代入无线信号衰减模型的基本模型中计算信号衰减指数入 值，获得优化后的无线信号衰减模型。
[0042]进一步的，步骤b4中，对STAl的RSSI值集合进行高斯过滤的方法是：
[0043] 首先，假设STAl的RSSI值集合中的RSSI值满足高斯分布，其高斯分布密度函数为：
.打
[004引其中山是{1?曰1，1?曰2..节曰。}的几何平均值，/< =玄巧";； !-''=I
[0046]5是标准差
[0047] 然后，选取范围在[0.15S+u，3.09S+u]范围内的RSSI值，得到STAl新的RSSI集合{R(i、，Ra:…Ra,,,]。
[0048] 进一步的，步骤b4中，对STA2的RSSI值集合进行高斯过滤的方法是：
[0049]首先，假设STA2的RSSI值集合中的RSSI值满足高斯分布，其高斯分布密度函数为：
TL
[005。 其中，y是(肺1，肺2...Rbn}的几何平均值，二ZRb,; 中二1
[0052] 5是标准差：
[0053] 然后，选取范围在[0.15S+u，3.09S+u]范围内的RSSI值，得到STA2新的RSSI集合 {而，而…而}<.
[0054]进一步的，步骤b5中，对经过高斯过滤后的STAl的RSSI值集合进行聚类计算，获得 对应的最优均值哀之的方法是：
[005引1)随机在集合r及而，友心…扁;；}中取k个种子点，作为初始聚类中屯、 {诉谷1 :，疏2…頗* };'
[0056] 2)计算集合{而^'，'京;；…而j至晦一个聚类中屯、的距离，将集合中的RSSI值划分 到距离聚类中屯、最近的类中去，形成新的聚类群；
[0057] 3)重新计算每个聚类的均值聚类中屯、并进行均值估计，获得平均RSSI值；
[0058] 4)采用均方差作为标准测度函数，不断重复2)、3)步，直至标准测度函数开始收 敛；
[0059] 5)对最新的聚类集合作几何平均，获得[化/|，抵i!。:…於?& '}的最优平均值化3。
[0060]进一步的，步骤b5中，对经过高斯过滤后