CN105960015B - 基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法 - Google Patents

基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，包括以下步骤：(1)由汇聚节点发送指令启动系统。(2)传感器节点在收到指令后，依次轮流发送数据包。最后一个节点发送完数据后，所有节点切换到下一个信道重复上述的数据发送与收集过程。(3)汇聚节点时刻监听无线信号传输，将数据实时发送到计算机。(4)计算机将无人状态下收集的数据存储，作为比对样本，系统开始监控指定区域。(5)计算机持续收到链路在不同信道上的能量强度数据，对一个时间窗口内的数据，按照信号多径传播公式推测出目标可能影响的传播路径。(6)计算机综合考虑多条链路的推测结果，计算出人的位置。

Description

基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法
技术领域
本发明属于无线网络技术领域，涉及无线传感器网络的无源定位方法，属于一种利用目标影响无线信号传输从而确定目标位置的定位方法，具体涉及一种基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法。
背景技术
利用无线传感器网络对目标进行定位的方法有两类，一类需要目标携带特殊无线设备，如无线传感器、射频识别标签(RFID)，称为有源定位方法，另一类不需要目标携带任何特殊设备，称为无源定位方法。无源定位的目标是人，基本原理是人影响无线信号的传播，通过实时监测无线传感器网络的多个无线链路的接收信号能量强度，可推测出人的位置。目前无源定位方法的无线链路均使用同一个信道，收集信息较少，当环境中该信道上的噪音较大时定位精度低。
克服单信道无源定位方法的缺点的一种方法是同时使用多个信道的信息。其难点在于如何保证切换信道的同步以及如何甄别噪音较高的信道。无线噪音或者人的出现均会造成传感器网络信号能量强度的改变，但二者较难区分，导致系统对目标位置的判断失误。当对信道不加以区分地使用时，多信道无源定位方法的定位精度甚至弱于单信道无源定位方法。
目前，未见有处理多信道噪音问题的无源定位方法。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种能够自动识别、过滤高噪音信道的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，该方法在定位时自动选择噪音相对较低的无线信道的测量数据，提高了无源定位的精度与实用性。该方法可用于布置了无线传感器网络的室内环境下对不携带任何特殊设备的人的定位，其中无线传感器节点可替换为能够自由选择信道传输信号的其他设备，如笔记本电脑、智能手机等。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，包括以下步骤：
(1)数据收集：无人状态下，由汇聚节点发送指令启动系统；传感器节点在收到指令后依次轮流发送数据包，不发送数据包的传感器节点接收所述数据包并记录信道RSS读数；最后一个节点发送完数据后，所有节点切换到下一个信道重复上述的数据发送与收集过程；
(2)在线监测：汇聚节点时刻监听无线信号传输，将数据实时发送到计算机；计算机将无人状态下收集的数据存储，作为比对样本，系统开始监控指定区域；
(3)路径推测：计算机持续收到链路在不同信道上的能量强度数据RSS，对一个时间窗口内的数据，按照信号多径传播公式推测出目标会影响的传播路径，并进行去噪处理；
(4)目标定位：计算机综合考虑多条链路的推测结果，根据各个路径的长度以及衰减参数信息计算出人的位置。
进一步的，所述步骤(1)数据收集的具体方法，包括以下步骤：
(1.1)布置传感器节点；
(1.2)传感器节点收集背景数据，具体方法为
(1.2.1)传感器节点初始化倒计时器：当倒计时器的值为0时节点无条件切换到下一个信道，所述倒计时器的初始值等于1.1T，其中T为所有节点都发送一次报文的时间；
(1.2.2)具有最低编号的节点即节点0在初始化倒计时器后，广播一个数据报文，所述无线数据报文包含两个字段，NodeID字段记录发送者编号，RSS字段记录已观测到的N个信号强度，其中N等于节点个数；；
所述发送者编号是在将操作系统安装到发送传感器节点时为其设置的节点编号，所述RSS向量为以NodeID字段为接收节点的所有无线链路的接收信号强度RSS值；
(1.2.3)任何节点在接收到所述广播数据报文后，记录报文的信号强度值于本地缓冲区RSS[i]中，其中i等于接收报文中的NodeID字段的值；
(1.2.4)汇聚节点监听无线信道中的所有数据传输，并将收到的数据包通过USB传输给计算机；
(1.3)计算机收集数据，并存储到本地作为背景数据。
进一步的，所述步骤(1)中，所述传感器节点为无线传感器节点，具体为TelosB节点，在2.4G频段有16个信道分，别为第11号到第26号信道，节点启动时均运行在11号信道上，信道的切换顺序为从11-26依次循环往复；所述传感器节点布置在监测区域四周，每个节点均可以接收到其他节点的无线信号。
进一步的，所述步骤(1.2.3)中，根据接收到的报文的不同，传感器节点做出不同反应，具体如下：
a)若收到报文中的NodeID比当前节点ID小1，则当前节点组织一个无线数据报文并进行广播；若当前节点的NodeID为所有节点的ID最大者，即编号为N-1，则节点在广播后切换到下一个信道；
b)若收到的报文中的NodeID为最大的节点编号，则节点切换到下一个信道；
c)所有节点一旦切换到新的信道，则重新执行步骤(1.2.1)到(1.2.3)，在(1.2.1)中重设倒计时器。
进一步的，所述步骤(1.3)中收集的数据是否足够的判断标准是：每条链路在每个信道上至少有1条记录。
进一步的，所述步骤(3)中，所述能量强度数据RSS的表述如下：在信道k上测得的背景RSS测量数据Rk由如下公式表示：
当监测区域出现目标时，在信道k上测得的实时在线RSS测量数据Sk由如下公式表示：
其中，d0，...，dl-1为无线信号传播的l条路径长度，x1，...，xl-1为无人情况时各个路径的衰减参数，y1，...，yl-1为实时在线时各个路径的衰减参数，C为天线增益参数；
由背景RSS测量数据可得到n个等式，其中n为信道个数，用第1个等式减其他等式得到n-1个方程，联立所述方程求解路径衰减参数x1，...，xl-1和路径长度d0，...，dl-1；由实时在线RSS测量数据得到n-1个方程，求解y1，...，yl-1和d0，...，dl-1；通过对比x1，...，xl-1和y1，...，yl-1，判断目标位置。一般n为16，每个信道1个等式。实际中l的值一般不超过5。
进一步的，所述步骤(3)中去噪处理的方法为：最小化以下误差度量函数以去噪：
其中，x为误差，即待求解方程的左侧减右侧，
τ为参数，α为参数控制误差的容忍程度。τ的大小设定与实际RSS误差值相关，具体而言，若测量到的RSS值的偏差大于τ，则认为该测量值异常。
进一步的，所述步骤(4)中，将监控区域离散化为M个像素点，像素点i的位置Li预先给定已知，目标定位的具体方法为：
(4-1)比较无人情况时各个路径的衰减参数x1，...，xl-1和实时在线时各个路径的衰减参数y1，...，yl-1，计算各个路径的参数变化量Δ，易见，Δ越大，人出现的可能性越大；
(4-2)每个路径经过的像素点都累加上一个权重其中Δ等于(4-1)中计算的该路径上两个衰减参数的差值，若为第i条路径，则Δ等于yi-xi，易见，差值越大，则权重越大；
(4-3)对所有链路推测出的路径都进行上述处理，将每个像素点最终累计的权重记为X＝[X1，X2，...，XM]，即可表示人在各个像素点上出现的可能性，从X向量中各个像素点的信号衰减值推测出目标的位置。
进一步的，采用加权平均的方法来推算人的位置，具体为将X的元素降序排列，则人的位置通过加权平均前q个像素点的位置得到，形式化表示为：
其中，q的值最小为1，最大为M。
有益效果：本发明提供的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，有益效果包括：
(1)本发明在数据收集过程中使用令牌环方式实现，数据包同时作为同步控制数据包，无额外控制报文开销。
(2)链路状态监测过程中，节点分布式地自动执行信道切换操作，降低了整体的信道切换时延，提高了数据采集的实时性。
(3)本发明提出了自动识别、过滤高噪音信道数据的方法，缓解了多信道定位中高噪音信道对定位结果的负面影响，通过利用多个信道上的信息提高了定位精度。
附图说明
图1为0号节点运行的状态转移图；
图2为1号到N-2号节点运行的状态转移图；
图3为N-1号节点运行的状态转移图；
图4为实际部署示意图；
图5为无线数据报文的格式示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
一种基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，可分为4个阶段：数据收集、在线监测、路径推测、目标定位。
1.数据收集
(1.1)将无线传感器布置在离地高1米的支撑物上，布置在监测区域四周，如附图4所示。传感器节点的个数根据待测区域大小而定，但应保证每个节点均可以接收到其他节点的无线信号。本发明使用的传感器节点为TelosB节点，该节点可以在2.4GHz ISM频段工作，遵循IEEE 802.15.4协议标准。TelosB节点在2.4G频段有16个信道(11号到26号信道)，节点启动时均运行在11号信道上，信道的切换顺序为11-12-13-...-26，然后继续从11开始，循环往复。
(1.2)在实际使用系统进行定位前，当监测区域无人时，由汇聚节点广播一个特殊报文，所有传感器节点按如下流程开始收集背景数据：
(1.2.1)节点初始化倒计时器，当倒计时器的值为0时节点无条件切换到下一个信道。倒计时器的初始值等于1.1T，其中T为所有节点都发送一次报文的时间，T的值需要事先测量。倒计时器是为防止令牌丢失导致的数据收集中断，即，若节点在1.1T的时间内没有收到其他节点的数据，表明数据发生了丢失，此时它应无条件切换到下一个信道工作。
(1.2.2)具有最低编号的节点(节点0)在初始化倒计时器后，广播一个数据报文，如附图1所示。无线数据报文的格式如附图5所示，包含两个字段，NodeID字段记录发送者编号，RSS字段记录已观测到的N个信号强度，其中N等于节点个数。发送者编号是在将操作系统安装到传感器节点时为其设置的节点编号，RSS字段为以NodeID字段为接收节点的所有无线链路的接收信号强度值。
(1.2.3)任何节点在接收到广播报文后，记录报文的RSS值，将新值记录在本地缓冲区RSS[i]中，其中i等于接收报文中的NodeID字段的值。根据接收到的报文的不同，节点做出不同反应，如附图2、附图3所示：
a)若收到报文中的NodeID比当前节点ID小1，则当前节点按照附图5的格式组织一个无线数据报文并进行广播。若当前节点的NodeID为所有节点的ID最大者，即编号为N-1，则节点在广播后切换到下一个信道。
b)若收到的报文中的NodeID为最大的节点编号，则节点切换到下一个信道。
c)所有节点一旦切换到新的信道，则重新执行1.2.1到1.2.3，在1.2.1中重设倒计时器。
(1.2.4)汇聚节点监听无线信道中的所有数据传输，并将收到的数据包通过USB传输给计算机。
(1.3)计算机在收集完足够的数据后，将数据存储到本地作为背景数据。数据是否足够的判断标准是，每条链路在每个信道上至少有1条记录。
2.在线监测
背景数据收集完成后，所有节点继续执行1.2.1-1.2.4，汇聚节点源源不断地将监听到的数据传给计算机。
3.路径推测
计算机根据收集到的数据，对于每一条无线链路，推测人影响的路径。对于特定的一条无线链路的RSS测量数据，进行如下的处理：根据无线信号的指数衰减与多径传播，在信道k上测得的背景RSS测量数据Rk可以由如下公式表示：
当监测区域出现目标时，一些路径上的信号传播进一步衰减并可能有新的传播路径产生。在信道k上测得的实时在线RSS测量数据Sk可以由如下公式表示：
其中d0，...，dl-1为无线信号传播的l条路径长度，实际中l的值一般不超过5，x1，...，xl-1为无人情况时各个路径的衰减反射参数，y1，...，yl-1为实时在线时各个路径的衰减参数。
由背景RSS测量数据可得到16个等式(每个信道1个等式)，用第1个等式减其他等式可以得到15个方程。联立这15个方程可以求解路径衰减参数x1，...，xl-1和路径长度d0，...，dl-1。类似地，由实时在线RSS测量数据也可得到15个方程，也可以求解y1，...，yl-1和d0，...，dl-1。通过对比x1，...，xl-1和y1，...，yl-1，可以判断目标位置。这里两个公式相减的目的是消去未知天线增益参数C。
由于噪音的存在，联立多信道得到的方程一般情况下无解。因为传感器工作的频段为ISM公用频段，部分信道的频谱与WiFi存在重叠，这些信道上噪音较大，测得的RSS读数在周围有WiFi传输时有较大的误差。
为了自动过滤掉噪音较大的信道，本发明提出了特殊的误差度量函数，当最小化该函数时，路径推测时自动使用误差较小的RSS读数。不同于通常使用的平方误差函数，本发明使用的误差度量函数如下：
其中x为误差即待求解方程的左侧减右侧，τ为参数，大小设定与实际RSS误差值相关，具体而言，若测量到的RSS值的偏差大于τ，则认为该测量值异常；α为参数控制误差的容忍程度。
4.目标定位
根据多个链路的路径推测，定位算法根据各个路径的长度以及衰减参数信息定位出人的位置。具体的做法如下：将监控区域离散化为M个像素点。令Xi代表人在第i个像素点上的可能性大小，则向量X＝[X1，X2，...，XM]可用来表示人在整个监测区域各个像素点上出现的可能性。由于离散化监测区域时N个像素点的位置预先给定，可从X向量中各个像素点的信号衰减值推测出目标的位置。通过比较无人情况时各个路径的衰减反射参数x1，...，xl-1和实时在线时各个路径的衰减参数y1，...，yl-1，人在衰减参数变化较大的路径上出现的可能性越大。我们将每个路径经过的像素点都累加上一个权重其中Δ等于该路径上两个衰减参数的差值，若为第i条路径，则等于yi-xi。本发明对所有的链路推测出的路径都进行上面的处理，最后X中的元素Xi代表人在第i个像素点位置出现的可能性大小。像素点i的位置Li我们可以在网络部署前计算好。这样通过观察X中元素中较大的值就可以推测人所在的位置。本发明采用加权平均的方法来推算人的位置。X的元素降序排列，则人的位置可以通过加权平均前q个像素点的位置得到，形式化表示为：
其中，q的值最小为1，最大为M，可设置为10。
本发明的效果可以通过一个实验进一步验证。监控区域为室内一个边长3.6米的正方形区域，四周布置了16个传感器节点，参数q等于10，l等于5。本发明在12个位置的误差均在0.5米内，精度高于同场景下已有单信道无源定位方法(误差在0.7米左右)。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)数据收集：无人状态下，由汇聚节点发送指令启动系统；传感器节点在收到指令后依次轮流发送数据包，不发送数据包的传感器节点接收所述数据包并记录信道RSS读数；最后一个节点发送完数据后，所有节点切换到下一个信道重复上述的数据发送与收集过程；
(2)在线监测：汇聚节点时刻监听无线信号传输，将数据实时发送到计算机；计算机将无人状态下收集的数据存储，作为比对样本，系统开始监控指定区域；
(3)路径推测：计算机持续收到链路在不同信道上的能量强度数据RSS，对一个时间窗口内的数据，按照信号多径传播公式推测出目标会影响的传播路径，并进行去噪处理；
所述能量强度数据RSS的表述如下：在信道k上测得的背景RSS测量数据Rk由如下公式表示：
当监测区域出现目标时，在信道k上测得的实时在线RSS测量数据Sk由如下公式表示：
其中，d0，...，dl-1为无线信号传播的l条路径长度，x1，...，xl-1为无人情况时各个路径的衰减参数，y1，...，yl-1为实时在线时各个路径的衰减参数，C为天线增益参数；
由背景RSS测量数据可得到n个等式，其中n为信道个数，用第1个等式减其他等式得到n-1个方程，联立所述方程求解路径衰减参数x1，...，xl-1和路径长度d0，...，dl-1；由实时在线RSS测量数据得到n-1个方程，求解y1，...，yl-1和d0，...，dl-1；通过对比x1，...，xl-1和y1，...，yl-1，判断目标位置；
(4)目标定位：计算机综合考虑多条链路的推测结果，根据各个路径的长度以及衰减参数信息计算出人的位置。
2.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：所述步骤(1)数据收集的具体方法，包括以下步骤：
(1.1)布置传感器节点；
(1.2)传感器节点收集背景数据，具体方法为(1.2.1)传感器节点初始化倒计时器：当倒计时器的值为0时节点无条件切换到下一个信道，所述倒计时器的初始值等于1.1T，其中T为所有节点都发送一次报文的时间；
(1.2.2)具有最低编号的节点即节点0在初始化倒计时器后，广播一个数据报文，所述数据报文包含两个字段，NodeID字段记录发送者编号，RSS字段记录已观测到的N个信号强度，其中N等于节点个数；
所述发送者编号是在将操作系统安装到发送传感器节点时为其设置的节点编号，所述RSS字段为以NodeID字段为接收节点的所有无线链路的接收信号强度值；
(1.2.3)任何节点在接收到所述广播数据报文后，记录报文的信号强度值于本地缓冲区RSS[i]中，其中i等于接收报文中的NodeID字段的值；
(1.2.4)汇聚节点监听无线信道中的所有数据传输，并将收到的数据包通过USB传输给计算机；
(1.3)计算机收集数据，并存储到本地作为背景数据。
3.根据权利要求1或2所述的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所述传感器节点为无线传感器节点，具体为TelosB节点，在2.4G频段有16个信道，分别为第11号到第26号信道，节点启动时均运行在11号信道上，信道的切换顺序为从11-26依次循环往复；所述传感器节点布置在监测区域四周，每个节点均可以接收到其他节点的无线信号。
4.根据权利要求2所述的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：所述步骤(1.2.3)中，根据接收到的报文的不同，传感器节点做出不同反应，具体如下：
a)若收到报文中的NodeID比当前节点ID小1，则当前节点组织一个无线数据报文并进行广播；若当前节点的NodeID为所有节点的ID最大者，即编号为N-1，则节点在广播后切换到下一个信道；
b)若收到的报文中的NodeID为最大的节点编号，则节点切换到下一个信道；
c)所有节点一旦切换到新的信道，则重新执行步骤(1.2.1)到(1.2.3)，在(1.2.1)中重设倒计时器。
5.根据权利要求2所述的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：所述步骤(1.3)中收集的数据是否足够的判断标准是：每条链路在每个信道上至少有1条记录。
6.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：所述步骤(3)中联立方程求解路径衰减参数时，采用的去噪处理的方法为：最小化以下误差度量函数以去噪：
其中，x为误差，即待求解方程的左侧减右侧，
τ为参数；
α为参数控制误差的容忍程度。
7.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：所述步骤(4)中，将监控区域离散化为M个像素点，像素点i的位置Li预先给定已知，目标定位的具体方法为：
(4-1)比较无人情况时各个路径的衰减参数x1，...，xl-1和实时在线时各个路径的衰减参数y1，...，yl-1，计算各个路径的参数变化量Δ，易见，Δ越大，人出现的可能性越大；
(4-2)每个路径经过的像素点都累加上一个权重其中Δ等于(4-1)中计算的该路径上两个衰减参数的差值，若为第i条路径，则Δ等于yi-xi，易见，差值越大，则权重越大；
(4-3)对所有链路推测出的路径都进行上述处理，将每个像素点最终累计的权重记为X＝[X1，X2，...，XM]，即可表示人在各个像素点上出现的可能性，从X向量中各个像素点的信号衰减值推测出目标的位置。
8.根据权利要求7所述的基于无线传感器网络多信道能量测量的无源定位方法，其特征在于：采用加权平均的方法来推算人的位置，具体为将X的元素降序排列，则人的位置通过加权平均前q个像素点的位置得到，形式化表示为：
其中，q的值最小为1，最大为M。
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