基于RSSI测距模型优化算法研究

王俭++张轩雄

摘要：RSSI定位方法已成为近年来研究热点，基于测距的RSSI定位算法本身具有一定缺陷，无线信号在传播过程中由于受到环境中各种高斯白噪声的干扰，致使获取的RSSI值会在某一中心值上下波动，极大影响了定位的实效性、准确性。为提高室内环境的定位精度，提出一种基于RSSI的高斯—卡尔曼滤波优化。先用极大似然估计得出RSSI测距模型的修正参数，然后使用最小二乘法（LSM）初步估计所求定点的坐标，最后利用高斯卡尔曼滤波对计算出来的定位节点坐标和参数进行优化，利用Matlab实验仿真结果表明，算法具有定位误差小、精度高的明显特点。

关键词：ZigBee；室内定位；高斯卡尔曼滤波算法

DOIDOI：10.11907/rjdk.171947

中圖分类号：TP312文献标识码：A文章编号：16727800（2017）010006404

0引言

随着新无线业务的出现，越来越多的应用需要自动定位服务。为了解决自动定位问题，基于卫星通信的全球定位系统GPS（Global Position System）应运而生，其优良的感知计算能力和基于位置的服务（Location Based Service，LBS）能够高效解决很多国防军事和民用生活的实际问题。但对于建筑的室内定位，GPS的定位效果会有明显降低，测量误差大，甚至无法工作。

就目前形势来看，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）优势明显，应用领域非常广泛。其具有三大特点：成本低、功耗低、自组织。由于RSSI测距方式可以直接从设备中读取RSSI信号值，不需新增设备，功耗小、成本低，因此被广泛应用于无线传感器网络定位算法。

未来发展趋势是室内定位技术与卫星导航技术和通信技术有机结合，发挥各项技术自身优点，不仅可以提供较高的定位精度和响应速度，还可以覆盖较广的范围，真正实现无缝、精确定位。

1室内定位方法

室内定位指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯性定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控[1]。无线局域网中的接入点与基站类似，通信通过RF（Radio Frequency）射频信号进行通讯，其原因在于无线电波自身具有穿透性，恰好能满足室内定位效果要求。节点定位通常分为两个步骤：①基于测距，假设在传感器网络中某些节点位置信息已知，通过某些手段估算其它节点位置信息；②无需测距，一般是利用网络连通性或者拓扑结构估算距离，再利用三边测量法或者极大似然估计估算位置[2]。

3结语

定位算法是ZigBee技术的重要算法。本文在简要分析RSSI测距原理的基础上，对距离衰减模型进行处理，再利用极大似然估计、最小二乘法原理得出所需值，使其无限接近模型需求。最后，对估算的距离进行高斯卡尔曼多重滤波优化，并通过Matlab仿真实验验证了该算法具有定位误差小、精度高的特点。结论表明，经过修正后的距离精度更高，对盲节点的坐标定位更加精确，修正后的定位精度符合一些常规定位系统的要求。

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责任编辑（责任编辑：孙娟）endprint