CN101394676B - 一种在无线网络中实现精确几何定位的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在无线通讯网络中实现精确几何定位的方法，包括：a筛选出无线网络中待测点的最具代表性的RSSI值；b通过RSSI值测算距离，计算出待测点同参考点间的距离；c通过待测点同两个参考点的距离信息和两个参考点位置信息，确定待测点的位置信息；d通过多组待测点的位置信息，确定出待测点的最终定位信息。本发明较之以往的区域定位和简单加权平均定位精度有了质的提高，采用最基本的几何方法实现待测点的定位。使用圆方程同三角方程结合的方式，将二元二次方程组，转化为一元二次方程组，简化了程序实现的难度。根据圆相交的不同形式采用不同的处理方式，尽可能将实际应用中可能出现的情况都进行了处理，使得该方法具备了实际使用的能力。

Description

一种在无线网络中实现精确几何定位的方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及一种在无线网络中定位的方法，尤其是一种在无线网络中实现精确几何定位的方法。

背景技术

RSSI(Received Signal Strength Indicator)接收信号强度指示，是用来对信道链路质量进行检测的，当信道链路质量发生变化时，RSSI也随之变化。即当不考虑干扰的情况下距离越远RSSI越小，反之亦然。

现今大多数无线网络设备都提供链路检测功能，通过RSSI的变化，计算出待测点同参考点间的距离，再通过与多个参考点的距离计算出待测点的定位信息已成为无线网络的一项重要功能。

然而多数无线网络的定位功能仅限于区域定位，即通过对RSSI值大小的简单比较，获取最大RSSI的参考点的位置做为待测点的位置，或者将两个参考点的RSSI进行简单的加权平均计算再直线上的两点间的平均值做为待测点的位置。其定位精度很低，基本不能满足应用需求。也有一部分定位的产品使用E-Euclidean集中式定位算法，极大似然算法，但其算法相对比较复杂，不易理解和计算机编程。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种在无线网络中实现精确几何定位的方法，该方法可以将实际应用中可能出现的待测点的情况都进行处理，实现精确定位各种情况下的待测点，较之以往的区域定位和简单加权平均定位精度有质的提高，并且具备实际使用的能力。

本发明的目的是通过以下技术方案来解决的：

这种在无线网络中实现精确几何定位的方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)采集样本RSSI数据：

以已知坐标的点作为参考点，当每个参考点上具有链路检测功能的无线网络设备接收到待测点上的无线网络设备发出的无线信号时，能够检测出RSSI值，通过比较多次采集的多个RSSI值的大小，选择RSSI最大的值做为最具有代表性的样本RSSI数据；

2)根据样本RSSI数据，计算待测点同参考点之间的距离：

根据采集到的样本RSSI数据，利用理论和经验传播损耗模型，将传输损耗转化为距离，具体根据下式计算：

$P\left(d\right)\left[\mathrm{dBm}\right]=P\left(d_0\right)\left[\mathrm{dBm}\right]-10\·n\·\log \left(\frac{d}{d_0}\right)-X_{\mathrm{\σ}}$

其中，P(d)表示参考点接收到待测点发送回来的信号强度；P(d₀)表示参考点在点d₀处接收到标签发送的信号强度，所有待测点的初始发送信号强度相同；n表示路径长度和路径损耗之间的比例因子，依赖于障碍物的结构和使用的材料，它的范围在2至5之间；X_σ是平均值为0的高斯分布随机变数，也就是信号穿过障碍物的衰减，其标准差范围为4到10；d₀表示设备出厂时确定的保持相同初始发送信号强度的距离；d表示需要计算的待测点和参考点间的距离；

3)通过参考点与待测点间的距离以及对应的参考点的坐标，计算出待测点的坐标集：获取多次检测的距离，计算其平均值，将每个待测点同参考点的距离信息，以及参考点的坐标信息作为待测点的信息集合；

4)从待测点的信息集合中选择出最少三个以上的最具影响力的待测点坐标集做为定位数据：

以每个参考点的坐标为圆心，以待测点到该参考点的距离为半径画圆，各圆之间相交点即为待测点的定位坐标。

交点的计算分为以下几种情况，

①当圆相离或者圆相含时使用以下公式：

$\left\{\begin{array}{c}(Y-y1)\÷(X-x1)=(y2-y1)\÷(x2-x1)\\ {(X-x2)}^2+{(Y-y2)}^2={\left(r2\right)}^2\end{array}\right.$

②当圆相切或者圆相交时使用以下公式：

$\left\{\begin{array}{c}{(X-x2)}^2+{(Y-y2)}^2={\left(r2\right)}^2\\ Y=r1\sin \mathrm{\θ}+y1\\ X=r1\cos \mathrm{\θ}+x1\end{array}\right.$

其中以上公式中X，Y为要计算的待测点坐标；(x1，y1)和(x2，y2)为圆1和圆2的圆心坐标；r1，r2为圆1，圆2的半径，也就是RSSI计算出的距离；θ为圆心到交点的直线与横坐标的角度；

通过以上方程式计算出交点坐标值，该坐标与所有参考点距离的方差最小的点即为最具影响力的待测点坐标，最具影响力的待测点坐标集就是最具影响力的坐标的集合；

最后对定位坐标集合进行加权平均，计算出待测点的位置坐标，从而进行定位。

本发明实现了待测点的精确定位，较之以往的区域定位和简单加权平均定位精度有了质的提高，采用最基本的几何方法实现待测点的定位。使用圆方程同三角方程结合的方式，将二元二次方程组，转化为一元二次方程组，简化了程序实现的难度。根据圆相交的不同形式采用不同的处理方式，尽可能的将实际应用中可能出现的情况都进行了处理，使得该算法具备了实际使用的能力。

附图说明

图1是定位算法实现的流程；

图2是定位算法中圆相交的几种方式；

图3为圆相交，圆相切时的几何原理图；

图4为圆相离，圆相含时的几何原理图；

图5是三点定位示意图。

具体实施方式

以下结合附图详细说明本发明的具体实施方式：

图1为定位算法实现的流程，其中：

步骤101筛选出无线网络中待测点的最具代表性的RSSI值参与定位算法的计算。当每个参考点上的无线接收模块接收到待测点发出的无线信号时，能够检测出RSSI的值，通过比较RSSI值的大小，选择RSSI最大的值做为最具有代表性的样本RSSI数据；

步骤102通过RSSI值测算距离，计算出待测点同参考点之间的距离。根据采集到的样本RSSI数据信号的强度，利用理论和经验传播损耗模型，将传输损耗转化为距离，具体根据下式计算：

$P\left(d\right)\left[\mathrm{dBm}\right]=P\left(d_0\right)\left[\mathrm{dBm}\right]-10\·n\·\log \left(\frac{d}{d_0}\right)-X_{\mathrm{\σ}}$

其中，P(d)表示参考点接收到待测点发送回来的信号强度；P(d₀)表示参考点在点d₀处接收到标签发送的信号强度，所有待测点的初始发送信号强度相同；n表示路径长度和路径损耗之间的比例因子，依赖于障碍物的结构和使用的材料，它的范围在2至5之间；X_σ是平均值为0的高斯分布随机变数，也就是信号穿过障碍物的衰减，其标准差范围为4到10；d₀表示设备出厂时确定的保持相同初始发送信号强度的距离；d表示需要计算的待测点和参考点间的距离；

步骤103通过待测点同两个参考点的距离信息和两个参考点位置信息，确定待测点的位置信息。通过参考点与待测点间的距离以及对应的参考点的坐标，计算出待测点的坐标集：获取多次检测的距离，计算其平均值，将每个待测点同参考点的距离信息，以及参考点的坐标信息作为待测点的信息集合；

从待测点的信息集合中选择出最少三个以上的最具影响力的待测点坐标集做为定位数据：

以每个参考点的坐标为圆心，以待测点到该参考点的距离为半径画圆，各圆之间相交点即为待测点的定位坐标。

图2为定位算法中圆相交的几种方式，理想的无线网络中的RSSI值换算出的距离形成的待测点与参考点的位置应该两圆相切201所示，而在实际的无线网络中由于干扰，障碍物的存在，RSSI换算出的距离信息不一定形成两圆相切201所展示的理想效果。它可能产生如两圆相离202、两圆相交203和两圆相含204所示的图形，不同图形所对应的处理方程式也不相同。

因此交点的计算分为以下几种情况：

①如图2中的两圆相离202和两圆相含204所示，当圆相离或者圆相含时使用以下公式：

$\left\{\begin{array}{c}(Y-y1)\÷(X-x1)=(y2-y1)\÷(x2-x1)\\ {(X-x2)}^2+{(Y-y2)}^2={\left(r2\right)}^2\end{array}\right.$

②如图2中的两圆相切201和两圆相交203所示，当圆相切或者圆相交时使用以下公式：

$\left\{\begin{array}{c}{(X-x2)}^2+{(Y-y2)}^2={\left(r2\right)}^2\\ Y=r1\sin \mathrm{\θ}+y1\\ X=r1\cos \mathrm{\θ}+x1\end{array}\right.$

其中以上公式中X，Y为要计算的待测点坐标；(x1，y1)(x2，y2)为圆1和圆2的圆心坐标；r1，r2为圆1，圆2的半径，也就是RSSI计算出的距离；θ为圆心到交点的直线与横坐标的角度；

通过以上方程式计算出交点坐标值，该坐标与所有参考点距离的方差最小的点即为最具影响力的待测点坐标，最具影响力的待测点坐标集就是最具影响力的坐标的集合。

步骤104通过多组待测点的位置信息，确定出待测点的最终定位信息。

图3为圆相交时的几何原理图。当圆相交时，对应方程式如下：

上式展示了待测点坐标X，Y的几何计算方法。

其中式子302展示了通过三角方程列出的待测点坐标X的计算公式；式子303展示了通过三角方程列出的待测点坐标Y的计算公式；式子304展示了通过圆方程列出的待测点坐标X，Y的计算公式将式子302和式子303代入到式子304中进行合并同类项，再进行三角公式替换就可得到一个一元二次方程，解出该方程就可获得待测点的坐标X，Y。

图4为圆相离时的几何原理图，当圆相离时，对应的方程式如下：

上式展示了待测点坐标X，Y的几何计算方法，其中402式展示了通过直线方程列出的猜测点坐标X，Y的计算公式；403式展示了通过圆方程列出的待测点坐标X，Y的计算公式；将402式进行转换代入403式进行合并同类项，即可得到一元二次方程，解出该方程即可获得猜测点坐标X，Y。

图5为三点定位的示意图。

其中点501、点502、点503和点504为圆A，圆B相离计算获取的待测点坐标(X，Y)。通过与圆C圆心坐标的比较(差值的绝对值，最小的两个点为待测点坐标X，Y坐标)最终的计算结果为点点502和点503；再使用加权平均方式计算出点505做为待测点坐标(X，Y)。

点505和点506为圆A，圆B相交计算获取的待测点坐标X，Y，通过与圆C圆心坐标的比较(差值的绝对值，最小的点为待测点坐标X，Y)确定点507为待测点坐标(X，Y)。

点508和点509为圆C，圆B相交计算获取的待测点坐标(XY)，通过与圆A圆心坐标的比较(差值的绝对值，最小的点为待测点坐标X，Y)确定点508为待测点坐标(X，Y)。

然后计算点505，507和508的重心即为待测点的定位坐标信息。

以上公开的仅为本发明的一个具体实施例，但是本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化，都应落在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种在无线网络中实现精确几何定位的方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)采集样本接收信号的强度指示RSSI数据：

以已知坐标的点作为参考点，当每个参考点上具有链路检测功能的无线网络设备接收到待测点上的无线网络设备发出的无线信号时，能够检测出RSSI值，通过比较多次采集的多个RSSI值的大小，选择RSSI最大的值做为最具有代表性的样本RSSI数据；

2)根据样本RSSI数据，计算待测点同参考点之间的距离：

根据采集到的样本RSSI数据，利用理论和经验传播损耗模型，将传输损耗转化为距离，具体根据下式计算：

$P\left(d\right)=\left[\mathrm{dBm}\right]=P\left(d_0\right)\left[\mathrm{dBm}\right]-10\·n\·\log \left(\frac{d}{d_0}\right)-X.$

其中，P(d)表示参考点接收到待测点发送回来的信号强度；P(d₀)表示参考点在点d₀处接收到标签发送的信号强度，所有待测点的初始发送信号强度相同；n表示路径长度和路径损耗之间的比例因子，依赖于障碍物的结构和使用的材料，它的范围在2至5之间；x_σ是平均值为0的高斯分布随机变数，其标准差范围为4到10；d₀表示设备出厂时确定的保持相同初始发送信号强度的距离；d表示需要计算的待测点和参考点间的距离；

3)通过参考点与待测点间的距离以及对应的参考点的坐标，计算出待测点的坐标集：获取多次检测的距离，计算其平均值，将每个待测点同参考点的距离信息，以及参考点的坐标信息作为待测点的信息集合；

4)从待测点的信息集合中选择出最少三个以上的最具影响力的待测点坐标集做为定位数据：

以每个参考点的坐标为圆心，以待测点到该参考点的距离为半径画圆，各圆之间相交点即为待测点的定位坐标；

交点的计算分为以下几种情况，

①当圆相离或者圆相含时使用以下公式：

$\left\{\begin{array}{c}(Y-y1)\÷(X-x1)=(y2-y1)\÷(x2-x1)\\ {(X-x2)}^2+{(Y-y2)}^2={\left(r2\right)}^2\end{array}\right.$

②当圆相切或者圆相交时使用以下公式：

$\left\{\begin{array}{c}{(X-x2)}^2+{(Y-y2)}^2={\left(r2\right)}^2\\ Y=r1\sin \mathrm{\θ}+y1\\ X=r1\cos \mathrm{\θ}+x1\end{array}\right.$

其中以上公式中X，Y为要计算的待测点坐标；(x1，y1)(x2，y2)为圆1和圆2的圆心坐标；r1，r2为圆1，圆2的半径，也就是RSSI计算出的距离；θ为圆心到交点的直线与横坐标的角度；

通过以上方程式计算出交点坐标值，该坐标与所有参考点距离的方差最小的点即为最具影响力的待测点坐标，最具影响力的待测点坐标集就是最具影响力的坐标的集合；

5)最后对定位坐标集合进行加权平均，计算出待测点的位置坐标，从而进行定位。

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