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一种基于Zig Bee的户外旅游团体定位系统

2017-09-14成都理工大学信息科学与技术学院顾静玲郭浩攀王裕迪陈玉林

电子世界 2017年17期
关键词:大学本科星型安卓

成都理工大学信息科学与技术学院 顾静玲 甘 涛 郭浩攀 王裕迪 陈玉林

一种基于Zig Bee的户外旅游团体定位系统

成都理工大学信息科学与技术学院 顾静玲 甘 涛 郭浩攀 王裕迪 陈玉林

针对户外旅行团体人员众多、随意性大的特点,导致容易走失等安全事故,给出了一种户外旅游团体定位系统设计方案。搭建了采用ZigBee网络拓扑结构的局域网,通过优化滤波算法,进一步提高了网络节点之间距离测量的准确性;并且编写了相应的安卓终端软件,提供了友好的交互界面和可视化信息显示。

ZigBee;旅游安全;星型拓扑;距离测定;安卓终端

0 引言

户外旅游团人数较多,分布散乱且无规律,往往有人由于跟不上队伍而走失,导致发生意外事故[3]。本文以此为出发点,为户外旅游团体设计了一种导游助手系统,让导游知晓团队每个成员的位置信息,而目前可以应用在多人情况下的定位技术一般都是利用无线传感网络[4-6],但这些定位方式都需要根据事先布好节点的位置作为参考,多用于矿井、医院等固定地点,并不适用于户外旅游团。因此,本文提出以ZigBee星型网络结构的局域网为基础,结合改进的RSSI测距算法,用安卓手机作为终端,设计了该系统,旨在保障旅游者的人身和财产安全。

1 系统整体框架

系统的概念框架主要由ZigBee无线网络和安卓监护终端两个部分组成。ZigBee无线网络采用星型拓扑结构,包括一个协调器和多个终端节点。协调器作为网络的管理者,负责启动网络和配置节点成员信息。协调器组建好局域网络之后,该无线传感网络通过蓝牙模块与手机进行通信,将其收集到的信息经过处理后发送过去。安卓终端不论是导游还是游客,用户可以登录软件提交和查看相关信息。

2 ZigBee测距网络

ZigBee测距网络是该系统的底层核心部分。

ZigBee联盟规定的标准可以发现,ZigBee技术专注于低成本、低速率和低功耗的无线通信市场,一个ZigBee网络最多可以支持超过65000个网络节点,两节点的物理传输范围一般在10-100米之间,在增加RF发射功率之后,可以达到1000米,具有能量检测和链路质量指示能力。而户外旅游团体一般在10-20人左右,活动范围100米以内,因此ZigBee技术特点与这种情境的适配性最好。

2.1 星型网络的组建

ZigBee自组织网的形成和网络中数据的传输,都要遵守协议栈的规范来执行。TI公司为Z-Stack协议栈提供了一个名为OSAL(操作系统抽象层)的协议栈调度程序。 OSAL的程序流程图如图1所示。

ZigBee网络拓扑结构主要有星型网络和网型网络。本系统,所需求的拓扑结构较为简单,因此选择星型网络。在该网络中,只有一个协调器,由导游携带,它首先组建一个局域网,一旦有节点加入,及时接收由终端节点发送过来的数据,从数据中获取节点设备号,并且检测能量强度,然后将数据打包通过蓝牙串口模块发送给手机,其工作流程如图1所示;终端节点开启后就寻找并加入网络,每过一段时间向协调器发送节点设备号等数据信息。

图1 OSAL程序流程图

2.2 测距算法的改进

Signal Strength Indication接收的信号强度指示)的定位技术,在无线传感器网络的应用中占据了非常重要的地位。

为了得到最优估算值,需要对RSSI值进行数字滤波。因此,采用混合滤波模型处理RSSI值,即将接收的一组数据,从小到大排序,剔除最大值和最小值。剩余的数值,通过高斯模型进行滤波,最后得到的数据更加准确、稳定。

3 安卓终端

安卓手机终端的程序分为两种:游客部分和导游部分。在点击进入软件之后就要选择好,若选择为游客,则需要输入登录信息以及自己携带的ZigBee设备的相关信息,软件将其通过GPRS网络发送到云端服务器;若选择为导游,与蓝牙模块配对,获取游客信息,将距离以雷达图的形式显示在手机上。

4 实验验证

目前常用的无线电信号传播损耗模型为对数-常态分布模型,如下式所示:

其中,η为路径衰减因子,不同环境下取值不同;P(d0)是距离为d0时信号的强度,d0典型值为1 m。为服从高斯分布的随机噪声,其均值为零,标准差为σ;P(d)为距离为d时的信号强度,即RSSI值。

采用两台ZigBee设备进行通信。首先测试相距1 m时的RSSI值,从而得出P(1);假定路径损耗因子η=2。采集10 m、20 m、30 m、40 m、50 m处的数据,每处进行6次实验。每次实验采集15个RSSI测量值作为一组数据,分别用均值法、中值法和混合滤波法进行处理。处理后的绝对误差的百分比如图2所示。

由该实验结果可知,无论是近距离还是远距离,混合滤波模型对RSSI值的处理效果都要优于单一滤波模型。

图2 各种滤波模型效果对比

5 结论

实验表明,本文所提出的基于ZigBee的智能导游助手实时性较好,由改进算法所得的数据准确可靠,分析结果的可信度较高,能够较好地满足户外旅游团体的定位需求。同时,系统具有良好的人机交互界面,易于导游随时了解安全状况,对突发情况作出及时反应,对于旅游安全领域具有一定的应用价值。

[1]谢朝武.我国旅游安全体系构建研究[A].中国安全科学学报,2010,20(8):170-176.

[2]汪传才.旅游安全:一项永恒而又亟待深入的研究课题[J].旅游学刊,2010,25(3):11.

[3]黄旭慧.基于ZigBee技术的煤矿井下人员定位系统研究与应用[D].南昌:南昌大学,2007.

[4]陈瑞鑫,邹传云.有源RFID定位系统设计与实现[A].电子技术应用,2010,36(10):114-116.

[5]董海涛,屈玉贵,赵保华.ZigBee无线传感网络平台的设计与实现[A].电子技术应用,2007,12:124-126.

[6]朱士虎,游春霞.一种改进的均值滤波算法[A].计算机应用与软件,2013,30(12):97-100.

[7]朱明辉,张会清.基于RSSI的室内测距模型的研究[A].传感器与微系统,2010,29(8):19-22.

顾静玲(1996—),女,大学本科,现就读于成都理工大学。

甘涛(1994—),男,大学本科,现就读于成都理工大学。

郭浩攀(1997—),男,大学本科,现就读于成都理工大学。

王裕迪(1998—),男,大学本科,现就读于成都理工大学。

陈玉林(1998—),男,大学本科,现就读于成都理工大学。

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