CN102647785A - 一种在无线信号强度测距技术中区分无线传输多径的方法 - Google Patents

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刘云淮
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Abstract

本发明涉及一种在无线信号强度测距技术中区分无线传输多径的方法。本发明利用了频率的多样可调性,既不同的频率下在接收方得到的信号强度会有不同,来分析不同路径中信号传递的相位信息。具体方法是将每一条路径用自由空间传输模型(Friis)描述,并用曲线拟合的非线性优化方法求解出视线距离路径(Line-Of-Sight)的信号,将该信号从接收方的多径信号中分离出来。使视线路径信号可以直接运用到定位当中,不需要额外的硬件成本,即可大幅度提高用无线信号强度测距技术在动态的多径环境中定位的精准性。

Description

一种在无线信号强度测距技术中区分无线传输多径的方法
技术领域
本发明涉及一种利用信号强度测距技术来区分无线传输多径的方法。该方法可以使得在视线(line-of-sight)路径的信号可以从多径信号强度的组合中分离出来,从而提高在动态环境下的定位精度。 
背景技术
基于接收信号强度(RSS)的测距和定位技术在近几年得到了广泛的关注。其主要方法是基于接收信号强度的大小来得到相应的距离信息。与其他定位技术相比,基于信号强度的定位技术有很多自己的优势。它需要很少的硬件支持,而且可以应用在各种不同的无线节点设备上。因为对信号强度的测量非常简单方便,所以找到距离和信号强度的关系就是其中主要的工作。理论上,这种关系是单调的,正如在路径衰减模型提出的,能量的损失与距离的平方成一定比例关系。但是这个模型是理想化的状态,实际中距离和信号强度的关系受许多方面的影响,其中最为大的影响是多径现象。 
多径现象是指传输的无线信号到达接收方经过了两条或者多条路径,因为实际环境中(尤其是室内环境中)有许多的物品,如楼房,桌子,墙壁,甚至空气中的悬浮颗粒,都会使无线信号反射或折射。在实际环境中,传统的接收信号强度实际上是多个路径信号的一个组合叠加。根据不同路径到达的信号通常会有不同的相位,因此在接受方会起到加强或者减弱信号的效果。一般来说发射的信号到达接受方得路径分为两类,一类称为视线距离LOS(Line-Of-Sight)路径,一种称为非视线距离NLOS(Non-LOS)路径。非视线距离路径一般是由反射和折射造成的。 
而现有的基于信号强度的定位技术主要就是基于接收到的信号强度和距离的关系。理论上来说,信号强度和距离是成一定比例关系的,一般随着距离的增大,信号强度也随之减小。通过对信号强度的测量可以得到发射信号源和接收信号源之间的距离。例如,如果知道物体和三个已知位置的距离就可以用三角定位确定物体的位置,这种方法叫做三角定位。 
另一类方法是采用在不同的位置建立接收信号强度的分布图,然后利用这个分布图和接收到的信号强度的匹配关系得到距离,这里面一个关键的假设就是信号强度的分布在环境中是不会变化的。不过在动态的环境中,这种假设不总是成立的,由于动态环境会产生新的信号传播路径,或改变原有的信号传输路径,导致这种信号强度分布图变化很大,所以定位的精度受环境的影响很大。有的方法利用密集的布置节点获得高精度的定位效果,但是需要增加额外的成本。另外有些方法用建立的概率模型去反应信号强度,但是接收到的信号的强度的变化不是可以准确的用概率模型来描述的,因为信号在多径传输路径叠加的效果受环境的影响很大,所以这类方法也有一定的局限性。 
还有一些方法在定位中考虑到了频率的多样性,利用不同工作频率下接收信号强度的平均值来进行计算。但是不同频率下的信号强度值是确定的产生误差的根本是因为信号在多径传输后叠加的不确定性,所以这个方法不能从根本上解决问题。此外还有的方法利用正交频分复用(OFDM)技术在信号中抽取出信号在不同路径传输后到达接收方相位信息,但是这种方法需要得到物理层的信息,从而提高了定位的成本。 
本发明在多径的实际环境下不需要任何额外的硬件成本即可将视线路径的信号从多路信号的组合中分离出来,本发明仅仅依靠接收到的信号强度值而不去要额外的硬件或者底层的物理信息。有效的提高了在严重的多径现象下的定位问题。 
发明内容
本发明要解决的技术问题是,在多无线传播路径存在的情况下,只利用接收信号强度(RSS)的信息, 将视线(LOS)路径信号从叠加的信号中分离出来,进而提高定位的精度。 
本发明的基本思想利用频率多样性(Frequency Diversity)来解决这个问题。频率多样性是指给定一个固定的发射信号强度,当工作在不同的频率上,接收方收到的信号强度会有一定的差异。这种现象也叫选择性衰减(selective fading)。通常接收信号的强度是由无线电波在多径传播后的一个组合, 这种特性可以给我们带来潜在的无线电波相位信息,从而可以利用它分离出视线距离路径的无线信号。 
在无线信号的单个传播路径中,信号波会随着距离的增大而变弱。在自由空间中(没有多径信号的存在,只有视线路径的无线信号传播),信号的衰减遵循一定的传播模型,一般是和距离的平方成反比。在Friis模型中,接受的信号强度可以表达成发射的信号强度、天线的增益、波长、以及距离的函数。因此对于视线(LOS)的传播路径,我们采用Friis模型来描述,然而对于无线电波在非视线(NLOS)路径上的传播会由于折射,反射等造成部分能量的损失。我们用反射(折射)相关系数( )来衡量这种损失。 
根据这些物理性质,给定一对节点和静态的周围环境,附近频率信号的传播路径是不太可能发生很大的变化,因为折射和反射主要是由于信号的波长决定的,但是当临近的工作频率差别不大的时候,相应的波长也不会有太大的变化。比如Telosb节点,它最高工作在2.4835G赫兹的频段。2.4G赫兹对应的波长是0.125米,2.4835G赫兹对应的是0.1208米,只有4.7毫米的差别。所以已经存在的路径消失或者新路径的产生可能性是非常小的。所以我们可以通过衡量不同频率下的信号强度值来分析其中隐含的不同频率下的相位差。 
因此,我们可以将问题转化为曲线拟合的非线性优化问题,并可以证明该曲线拟合问题有可信稳定的解,只要其中的参数(发射的信号强度和天线的增益)可以得到一个准确的值。我们采用三种方法确定这个未知的常量的值,他们分别是(1)直接查看硬件数据表(2)利用暗室进行训练测试,因为暗室的物理特性本身使得信号在接收端只有视线距离的信号,而非视线距离的信号将不被反射,于是我们可以根据已知的距离计算出该常数的值(3)在真实情况中在线的训练,根据已知相对距离的节点通过求解非线性最优化问题,这样就可以得到视线距离的长度。另一个重要的参数是如何确定传输模型函数中路径的个数。虽然包括所有非视线传播路径的个数是很多的,但是实际中可以假设只有有限多的路径而不牺牲太多的精准度。首先,当非视线信号经过三次或以上反射可以忽略不计,因为每次反射会损失50%左右的能量,也就是说在传播过程中会消耗掉87.5%的能量。注意到视线路径总是一对传输节点中最短的一条,因此它的能量在路径中得消耗是最小的。再次,我们忽略那些传输距离过长的路径,大概超过视线路径3倍的那些。因为在传输模型中,信号能量会随着与距离的平方成反比关系衰减。假设一条非视线路径的长度是视线路径的两倍那么信号的强度只有其的四分之一,再考虑反射能量的消耗得到的能量不会超过原来的八分之一。 
和传统的基于信号强度的定位方法相比较,该定位技术具有以下优势:(1)该系统在动态环境下也很稳定,比如在有移动的人或者物体的情况下也能保持很好的定位准确性。(2)不需要太多的人工参与,硬件相关的参数只需要一次在线的计算。(3)最少只需要3个节点作为参考节点就可以做到精准的定位。                                                                          
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。 
图1为多径现象的示意图。 
图2为区分多径的流程图。 
图3为暗室环境。 
具体实施方式
如果改变了信号的频率,路径的相位也会有相应的改变。信号波的向量可用来表示,
Figure 156769DEST_PATH_IMAGE003
是信号波的振幅,
Figure 622386DEST_PATH_IMAGE004
是信号波的相位。对应于某固定频率的波长λ和传输路径的长度d, 其到达接受方的相位可用如下计算公式, 
Figure 445110DEST_PATH_IMAGE005
对于视线路径信号,其到达接受方的信号强度能量依据Friis模型为:
Figure 261757DEST_PATH_IMAGE006
P t 是发射功率,G t G r  是信号发射方和接受方的天线增益。因为对于一对固定的无线信号发射和接受方,P t G t G r  是固定值的,因此我们可以用常量c=
Figure 61085DEST_PATH_IMAGE007
来表示。
而对于其他反射路径信号,其到达接受方的信号强度能量为: 
Figure 646788DEST_PATH_IMAGE008
Figure 640414DEST_PATH_IMAGE001
是反射(折射)相关系数,是用来衡量无线信号因为反射(折射)造成的能量损失。
如图1所示,假定在信号波从信号发射方到信号接收方有2条传输路径,一条是视线路径a,一条是反射路径b,信号接收方是这2条信号的一个叠加,当采用工作频率λ1时,如果这2条信号的相位差为0,那么接受方收到的信号强度
Figure 678777DEST_PATH_IMAGE009
,因为其矢量方向一致,可以等同于2个标量的叠加。而当采用工作频率λ2时,如果这2条信号的相位差不为0 (例如相差1.6π-π=0. 6π), 那么接受方收到的信号强度
Figure 281796DEST_PATH_IMAGE010
,就是一个完全矢量的叠加。 
那么根据以上分析,当改变发射信号的频率时,相位信息会有所不同,因此多路径信号叠加的效果会不同,如果我们采用多个发射信号的频率,就会有多个信号叠加的结果。假设包括视线路径在内一共有n条传播路径,对于每个频率对应的信号波长λ ,接收端我们可以通过正交分解得到如下的信号强度组合的表达式: 
Figure 987584DEST_PATH_IMAGE011
这里未知参数是(c 2, …,
Figure 615454DEST_PATH_IMAGE001
n d 1, …,d n ), 
Figure 756585DEST_PATH_IMAGE001
1-=1,因为对于视线路径来说没有折射(反射)损耗,因此不是未知数。其他的反射系数
Figure 316880DEST_PATH_IMAGE001
, 其值是小于等于1的。
我们可以根据这个公式,把分离视线路径信号的问题转换成求解非线性曲线拟合的问题。假设我们有m个工作频率, [1,m], 对于每一个工作频率我们都有一个信号接收强度的值 P j , 我们的目的就是使实际测量的接收到的信号强度与模型得到的信号强度之间的误差r j 最小。我们将这个问题定义成如下一个非线性优化问题: 
Figure 885264DEST_PATH_IMAGE012
其中
Figure 665264DEST_PATH_IMAGE013
是个体拟合误差,P(x j )是在之前定义的模型函数。 我们只要解决这个问题,那么视线路径的距离和在视线路径上的接收信号强度也就可以确定。
我们可以证明,只要m>=2n, 并且常量c有准确的值,该优化问题可以有稳定的解。我们采取三种不同的方式得到常量c的值。 
第一种方法我们可以直接查阅硬件的相关数据,常数
Figure 610086DEST_PATH_IMAGE014
是由发送方的信号强度P t ,天线增益G t 以及接收方的天线增益G r 。发送的信号强度可以从能量等级转化成dBm单位(
Figure 24887DEST_PATH_IMAGE015
)。这种方法虽然简单方便,但是由于不同硬件的差异,该值不会非常准确。 
第二种方法是利用在暗室里面训练得到的数值。暗室主要是用来研究信号是如何传播的,如图3所示在它内壁的四周都是一些吸收无线电波的材料使他们失去反射的功能,所以暗室是一个理想的可以使用Friis自由空间模型的地方。在暗室中视线距离的长度是已知的,于是在模型中只剩下一个未知数。对于给定的一对发射接收方我们可以通过设定确定的发射能量强度,通过衡量接收到的信号强度来确定常量c的值。 
第三种方法是通过训练得到常数
Figure 29752DEST_PATH_IMAGE014
的值。在最开始信号发送方和接收方会放在给定的位置,因此他们之间的距离d是已知的。对于给定的视线距离我们可以利用解非线性最优值的方法得到常数
Figure 43187DEST_PATH_IMAGE014
的值。在随后的实验中我们将这个值带入到方程中进行计算。 
整个的方法流程如图2所示,分为:计算模型中的未知数,信号收集,数据分析三个部分。我们首先计算在模型中的未知数,然后将得到的结果代入方程,并在信号收集阶段通过改变发射信号的频率得到相位信息(例如我们实验采用的Telosb节点共有16个可调信道),最后在数据分析的阶段通过非线性曲线拟合的方法得到视线路径的距离和信号在该路径传播到达接受方的信号强度。接下来,我们采用最简单的三角定位方法就能够很好的对目标物体进行定位。 
另一个重要的参数是传播路径的条数n,它决定了方程的最基本的样式。这个参数是完全受制于环境的影响。在实际中,我通过实验发现当假设路径的个数等于4的时候不会牺牲太多的定位精准性。首先那些多于三次或以上的反射次数的非视线距离路径可以完全忽略。因为对于一般的材料来说反射系数
Figure 526121DEST_PATH_IMAGE001
大概是在0.5左右,或者更小,这主要是由材料的反射特性决定。也就是说每一次反射会损失大约50%的无线信号能量,大于三次反射的会损失87.5%的能量。所以我们忽略这些非视线路径以降低曲线拟合问题的复杂性。其次,我们忽略那些有着非常长度的路径,也就是大于视线路径两倍的那些。从无线信号传播模型中我们可以看出,信号的能量与距离的平方成反比。于是加上反射系数的影响,无线信号的能量在这样的路径长度上只会有12.5%的能量剩余。我们为此做了验证性实验,对于一对给定的节点,我们测试了32组不同距离的数据从1m到8m每隔0.25m做一次测量。我们假设存在多径的个数从2到5,分别代入方程进行计算。我们发现,多径的个数为5的定位精度虽然最好,但是当多径的条数大于4的时候对定位精度的提高是有限的。因为实际中我们并不知道多径的确切条数,所以我们只有假设并进行分析。但是假设的多径条数也不是越多越好,因为这会造成该非线性优化问题没有稳定和置信解。所以在实验中我们都将假设多径的条数为4。 

Claims (12)

1.一种在无线信号强度测距技术中区分无线传输多径的方法,其特征是:在室内信号传输会产生多径效果的环境下,利用频率多样性带来的潜在的无线电波相位信息分离出视线距离路径的无线信号,通过直接查看硬件数据表、或在没有多径现象的暗室环境中获得或通过训练得到不同硬件的常数,利用曲线拟合的非线性优化得出传输的视线路径(Line-Of-Sight)信号,使视线路径信号可以直接运用到定位当中,不需要额外的硬件成本,即可大幅度提高用无线信号强度测距技术在动态的多径环境中定位的精准性。
2.根据权利要求1所述的基于无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:利用频率的多样性,将无线信号在不同的频率上进行传输,借此得到不同的无线接收信号强度。
3.根据权利要求1所述的在无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:利用频率的多样性,将无线信号在不同的频率上进行传输,借此得到不同的无线接收信号强度,从而在多无线传播路径存在的情况下,只利用接收信号强度(RSS)的信息, 将视线(LOS)路径信号从叠加的信号中分离出来。
4.根据权利要求2所述的在无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:对于视线(LOS)的传播路径,我们采用Friis模型来描述,然而对于无线电波在非视线(NLOS)路径上的传播会由于折射,反射等造成部分能量的损失,我们用反射(折射)相关系数(Γ)来衡量这种损失。
5.根据权利要求1所述的在无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:只要发射的信号强度和发射接收方的天线增益可以得到一个准确的值,曲线拟合的非线性优化问题有可信稳定的解。
6.根据权利要求4所述的在无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:可以采用直接查看硬件数据表获得不同硬件的常数。
7.根据权利要求5所述的在无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:利用暗室中几乎没有多径现象的特性,在暗室中通过已知的路径长度和接收信号强度,得出不同硬件的常数。
8. 根据权利要求5所述的在无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:利用在线训练的方法得到硬件常数。
9.根据权利要求3所述的基于无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:每条无线传输路径用自由空间传输模型进行描述并加上反射(折射系数),并将每条路径的传输信号正交分解成正弦和余弦信号。
10.根据权利要求2所述的基于无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:通过曲线拟合的非线性优化方法得出传输的视线路径(Line-Of-Sight)信号。
11.根据权利要求2所述的基于无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:利用频率的多样性不需要额外的硬件成本。
12.根据权利要求1所述的在无线信号强度测距技术中区分多径的方法,其特征是:所以我们可以通过衡量不同频率下的信号强度值来分析其中隐含的不同频率下的相位差。
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