CN101420749A - 无线传感网络室内节点区域的判定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无线传感网络室内节点区域的判定方法,以移动节点接收到的附近锚节点的RSSI信息作为参考,通过对RSSI信息的点过滤机制和面过滤机制实时地确定移动节点属于哪个区域,实现了对移动节点在多区域之间移动时的精确定位,为移动节点在多区域之间移动时的定位与跟踪提供了一种有效的方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的无线传感网络室内节点区域的判定方法。
背景技术
在基于无线传感网络的移动物体或人员的定位跟踪应用中,该类系统通常包含一定数量的锚节点和移动节点。其中锚节点是系统中已知自身物理位置信息的节点,如预先布置于给定的位置等,这些节点在系统中通常保持静止。锚节点周期性地发送信号探测包,而移动节点则根据接收到的探测包来计算接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)信息,并将收到的多个RSSI信息组装成一个数据包通过多跳路由发送至服务器,由服务器来计算每个移动物体当前的实时位置。
移动节点在室内(如展览馆、办公室等)多个区域(如房间、隔间、走廊等)间运动时,将接收到位于不同区域的锚节点发送的信号探测包。然而室内区域间是由墙壁、挡板、玻璃门等障碍物隔开的,因此位于不同区域的锚节点发送的探测包需经过障碍物到达移动节点,导致了这些RSSI值波动(Fluctuate)较大。若直接用于移动目标的定位跟踪,所得的跟踪误差较大。针对室内定位中存在的该问题,我们采用先通过RSSI信息确定移动节点所处的区域,再利用区域内锚节点的RSSI信息实现对移动节点的定位,这种方法的关键在于能否正确地判定节点所在区域。
在文献[Yui-Wah Lee,Erich Stuntebeck,and Scott C.Miller,“MERIT:Mesh of RF Sensors for Indoor Tracking”,Secon’06,2006;]中提出了基于RSSI信息的区域判定算法,该算法首先收集每个区域内的锚节点到移动节点的RSSI值,再计算该区域内锚节点RSSI值的平均值,平均值最大的区域即判定为移动节点所在区域。该算法的优点在于考虑到无线信号的穿墙时的信号衰减特性,但是在实际系统中若碰到墙壁对无线信号削弱不大(例如现代楼宇中很多的空心墙)、两个相通的区域(如走廊)或区域大小不一致等情况时,该算法的定位精度将大大降低。
发明内容
本发明目的是:提供一种无线传感网络室内节点区域的判定方法,以移动节点接收到的附近锚节点的RSSI信息作为参考,通过对RSSI信息的点过滤机制和面滤机制实时地确定移动节点属于哪个区域,实现了对移动节点在多区域之间移动时的精确定位,为移动节点在多区域之间移动时的定位与跟踪提供了一种有效的方法。
本发明的技术方案是:一种无线传感网络室内节点区域的判定方法,其中:移动节点(或物体)收集临近锚节点的RSSI信息,然后由跟踪服务器通过点过滤机制和面过滤机制实时地确定移动节点所处区域,进而实现对移动节点的定位跟踪,具体包括如下步骤:
步骤一:构造锚节点与区域的隶属关系数组A[id][2]中(由于锚节点可能处于区域内部或两个区域交界处,故每个锚节点将隶属于1-2个区域);为每个锚节点u构造临近节点集CA[u],即在其他区域且离该锚节点最近的锚节点集合。将移动节点收集的RSSI信息按从大到小的顺序保存于数组RSSI[nBeacon][2]中,其中nBeacon表示锚节点的个数,RSSI[nBeacon][0]存储锚节点的Id,RSSI[nBeacon][1]存储相应的RSSI信息。
步骤二:如果最大RSSI值大于等于常数MR,则直接将移动节点定位在最大RSSI值所对应的锚节点所在区域,称为点过滤机制。
步骤三:如果RSSI值最大的两个锚节点位于同一个区域s,则判定移动节点处于该区域s,算法终止。否则,记最大的RSSI值为αm,选择接收信号强度大于αm-δ对应的锚节点集合,记为HBS;将HBS中的每个锚节点所对应的区域加入到集合PAS中;若最终集合PAS只包含一个元素,则判定移动节点处于该区域。
步骤四:对于一些RSSI值较小的锚节点,我们认为移动节点并不在这些锚节点所在的区域,据此对步骤三计算的区域集合进行筛选。具体的方法如下:设定另一个阀值LR,选择接收信号强度小于该阀值的节点集合,记为LBS;将集合LBS中节点所对应的区域从集合PAS中筛除。若筛选过后集合PAS只包含一个区域,则判定移动节点处于该区域。
步骤五:若此时区域集合中存在邻接区域不能判别,则采用一种基于邻接锚节点信息的综合判别机制,从而实现对区域的精确判定。具体的方法如下:对PAS中每个区域A,从集合HBS中找出属于A的锚节点,计算这些锚节点的邻近节点中最大的RSSI值,记为mRSSI,得到数对(A,mRSSI)对所有的数对按照mRSSI进行排序,最大值对应的区域A存于集合S1。若最后的集合S1只有一个元素,则判定移动节点处于该区域;否则放弃该包,移动节点区域不变。上述步骤三至五称为面过滤机制。
本发明的优点是:
1.点过滤机制:利用接收信号强度在两个节点距离很近的情况下大于某个阀值的特性进行定位,定位结果误差极小;
2.面过滤机制:利用RSSI值较大的节点构造候选区域,再通过RSSI较小值及邻接节点RSSI值进行筛选,其区域判定结果出错概率较小。
3.本发明特别适合于移动目标在室内多个区域间移动的定位与跟踪应用,如办公室人员定位管理系统、监狱人员实时管理系统等。由此可见,本发明为本领域的技术进步拓展了空间,实施效果好。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图1为PAS集合计算的实施方式;
图2为PAS集合筛选实施方式;
图3为邻接区域判定实施方式;
图4为实施例中的锚节点放置位置示意图;
图5为实施例中的测试位置及定位结果示意图。
具体实施方式
实施例:一种无线传感网络室内节点区域的判定方法,首先进行RSSI信息收集,然后将收集的RSSI信息组装成一个信息包发送至定位服务器,接着由服务器对RSSI信息进行处理,最后得到移动节点的区域位置,其特别之处在于:采用点过滤机制和面过滤机制来对移动节点进行区域判定。
具体来说,RSSI信息收集是指:锚节点周期地(例如周期为2秒)广播信号探测包,移动节点收到锚节点的探测包后获取RSSI信息,将多个RSSI信息组装成一个数据包通过多跳路由机制发送至基站节点,并最终传输至跟踪系统服务器。
进一步来看,定位服务器每收到一个RSSI数据包,便对节点进行定位计算。由于RF信号在传播过程中存在衰减及多路径干扰,因此我们对收集到的RSSI信息采用点过滤机制和面过滤机制进行区域判定,提高室内定位跟踪的正确率。
在两个节点距离很近的情况下,接收信号较强,其RSSI值也较大。因此,对于那些比较特殊的极强信号强度值,即如果最大RSSI值大于等于常数MR(在系统中取195),可以认为两个节点相距很近,则直接将移动节点定位在最大RSSI值对应的锚节点所在区域,该方法称为点过滤机制。
然而,在多数情况下,收集的RSSI信息并不满足极强信号强度判断条件,因此接下来采用面过滤机制来实现区域判定。首先,构造锚节点与区域的对应数组A[id][2]中(由于锚节点可能位于区域内部或两个区域交界处,故每个锚节点对应1-2个区域);并为每个锚节点u构造最近锚节点集CA[u],即在其他区域且离该锚节点最近的锚节点集合。RSSI[nBeacon][2]数组则按序保存移动节点收集的RSSI信息,其中nBeacon是收集的RSSI信息数,RSSI[nBeacon][0]存储锚节点的id,RSSI[nBeacon][1]存储对应的RSSI。
紧接着,如果RSSI值最大的二个锚节点位于同一个区域s,则判定移动节点处于该区域s。否则,我们认为移动节点位于RSSI值较大的某个锚节点所在区域。具体实施方式如下:记最大的RSSI值为αm,然后选择接收信号强度大于αm-δ对应的锚节点集合,记为HBS。在具体实施时,如果αm>=190时,δ取8;当αm<190时,则δ取5。将HBS中的每个锚节点对应的区域加入集合PAS中;若最终集合PAS只包含一个元素,则判定移动节点处于区域,见图1所述。
随后,我们认为移动节点不可能位于RSSI值较小的锚节点所在区域,据此对区域集合PAS进行筛选。具体实施方式如下:设定另一个阀值LR(系统实施时取170,甚至更小),选择接收信号强度小于该阀值的节点集合,记为LBS。然后将集合LBS中节点所对应的区域从集合PAS中筛除。若最终PAS只包含一个区域,则判定移动节点处于该区域,见图2所描述。
最后,若此时区域集合PAS中还包含多个区域时,则采用一种基于邻接锚节点信息的综合判定机制,实现精确的区域判定。具体实施方式如下:对PAS中每个区域s,从集合HBS中找出属于s的锚节点,计算这些锚节点的邻近锚节点中最大的RSSI值,记为mRSSI,得到数对(s,mRSSI);对所有的数对按照mRSSI进行排序,最大值对应的区域s存于集合S1。若最后的集合S1只有一个元素,则判定移动节点处于该区域。否则丢弃该包,移动节点区域不变,实施方式见图3所述。
本实施例的测试程序是基于TinyOS 1.1.10系统,在micaZ平台上利用NesC语言开发的应用程序,其中RF能量级设为TXPOWER_MAX。实验是在中国科学技术大学苏州研究院亲民楼三楼进行的,实验中使用了24个crossbow公司的MicaZ节点,其中22个作为锚节点(位置见图4所示),1个用作基站通过串口与服务器相连,1个用作移动节点(可扩展至多个移动节点)。
算法实现分为两个阶段,第一个阶段是RSSI信息收集,锚节点广播信号探测包的周期为1.5s,我们记录下移动节点接收到的各个锚节点的RSSI值,并发送到基站,基站再通过串口发送到计算机端的服务器程序;第二个阶段是服务器程序利用区域判定算法对移动节点进行室内定位跟踪。
实验结果:如图5所示,移动节点处于位置1-4时,收集的RSSI信号见表1-4所示,该算法计算得到的位置分别位于A,B,C和D处,从图上显示可知该算法的区域判定结果较准确。
表1 位置1处收集的RSSI信息
节点号 | 38 | 35 | 32 | 31 | 37 | 30 | 43 | 40 |
RSSI | 190 | 186 | 182 | 180 | 178 | 177 | 174 | 167 |
表2 位置2处收集的RSSI信息
节点号 | 32 | 30 | 10 | 38 | 37 | 35 | 42 | 40 |
RSSI | 192 | 188 | 187 | 182 | 178 | 176 | 176 | 175 |
表3 位置3处收集的RSSI信息
节点号 | 23 | 24 | 32 | 25 | 28 | 30 | 40 | 10 |
RSSI | 185 | 182 | 180 | 180 | 178 | 176 | 172 | 169 |
表4 位置4处收集的RSSI信息
节点号 | 40 | 42 | 10 | 32 | 38 | 44 | 30 | 45 |
RSSI | 195 | 191 | 182 | 180 | 179 | 176 | 176 | 176 |
本发明为基于TinyOS的无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)开发的移动节点区域判定算法。其中,该协议的支撑平台的节点类型为CrossBow公司生产的Mica系列节点,如Mica2、MicaZ等,基站采用CrossBow公司生产的MIB510板。该定位算法为移动节点在多区域之间移动时的定位与跟踪提供了一种有效的方法。
综上所述,采用本发明后,能够以移动节点接收到的附近锚节点的RSSI信息作为参考,通过对RSSI信息的点过滤机制和面滤机制实时地确定移动节点属于哪个区域,实现了对移动节点在多区域之间移动时的精确定位,为移动节点在多区域之间移动时的定位与跟踪提供了一种有效的方法。由此可见,本发明具有实质性技术特点和显著的技术进步,其应用前景非常广阔。
Claims (1)
1.一种无线传感网络室内节点区域的判定方法,其特征在于:跟踪服务器在接收到移动节点与锚节点之间的RSSI信息后,采用点过滤机制和面过滤机制来判定移动节点所在区域,以实现对移动物体或人员的跟踪与管理,包括以下步骤:
步骤一:构建锚节点与区域的隶属关系数组A,构造邻接锚节点集,并将移动节点收集的RSSI信息进行排序预处理;
步骤二:如果最大RSSI值大于等于某个常数MR,则直接将移动节点定位在最大RSSI值对应的锚节点所在区域,称为点过滤机制;
步骤三:选择RSSI值大于某个阀值的锚节点,并以此构造候选区域集合PAS,如果该集合只包含一个区域,则返回该区域;
步骤四:将RSSI值较小的节点所在的区域从候选区域集PAS中删除,经过筛选后若PAS中只包含一个区域,则返回该区域;
步骤五:利用邻接锚节点集为集合PAS中的每个区域分配一个权值,返回最大权值对应的区域;上述步骤三至五,称为面过滤机制。
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