基于WSN的厂区员工定位系统设计与仿真

司徒莹，刘 美

（1.广东石油化工学院 计算机与电子信息学院，茂名 525000；2.广东石油化工学院 教务处，茂名 525000）

某些含危险性的生产过程的企业，如石化企业，基于安全需要对厂区内或有毒环境中的员工实现定位，目前，大部分企业在这方面缺乏先进、有效的方法。因此对生产厂区的移动目标进行定位、监测，是解决企业安全监控的关键问题。

无线传感器网络（WSN）由大量成本低、体积小、电池供电的传感器节点组成，具有检测、计算、能量存储、带宽资源受限制等特点[1-2]。WSN节点无需固定基础设施支持和人工维护，能实现快速部署、自组织、自配置，故已成功应用于生产安全防护。文献[3]设计了多级安全仪表系统及各级联锁触发条件，优化了现场高危工段的监控、报警、联锁方式；文献[4]提出了融合WSN、GPRS和Internet的智能化监控系统；文献[5-9]则用WSN实现对有害气体的浓度或气体泄漏的监控。以上文献的研究均致力于生产重要过程和环境监控，在厂区内的移动目标定位、监控方面尚未有相关研究成果。

本文基于CC2431芯片搭建定位硬件系统，利用改进的DV-Hop算法，模拟在企业厂区移动节点的定位。由于CC2431体积小、定位精度较高、能完成大部分定位算法、价格相对便宜、适于随身佩戴，加之改进的DV-Hop算法可以在一定程度上提高定位精度和抗扰能力，适于在多管线、多信号的生产厂区中使用。所设计的系统结构简单、方便实用、具有一定的精度，基本满足企业移动节点监控的要求。

1 硬件构成

1.1 硬件平台

厂区定位主要考虑2个方面，一是应当有较高的精度，二是厂区的生产环境会对定位精度产生一定的影响。因此，我们拟采用CC2430和CC2431构成硬件平台，如图1所示。

图1 定位系统硬件平台Fig.1 Hardware of positioning system

定位系统由网关、参考节点、移动节点组成，各部分的作用为

计算机通过协调器对整个系统进行通讯，在前期起到一个操作平台的作用，实现对整个系统的编程和程序的下载，对各个节点进行参数的配置，后期起到监控的作用，通过上位机监控软件实时监视移动节点的位置。

网关及协调器作为组建一个ZigBee WSN网络的协调者，负责分析上位机发出的对各个参考节点配置的信息，随之将这些配置信息传送给对应的节点设备，而且，还要向各个节点提出请求返回信息的指令，收到反馈的数据后将这些有效数据传送给上位机，由监控软件来表达收到的信息。

参考节点采用CC2430作为参考节点，起到一个位置的参考作用。它的放置位置和坐标的配置由用户决定，为移动节点提供位置参考，将坐标值和收到的RSSI值提供给移动节点。在一个64 m×64 m的范围内，要达到精准度定位，一般需要8个参考节点，最少也需要3个或者4个参考节点才能达到定位的效果。

移动节点即我们需要确定其坐标位置的节点，选用CC2431。它与参考节点进行数据交换，其内部携带定位引擎，当收到参考节点发过来的坐标信息和最终发送来的RSSI平均值，根据这些数据计算出自身的位置坐标，并且体积较小，满足人员定位可穿戴设备体积小的要求。

按无线通信功能和辅助功能，硬件电路分为2个部分。无线通信模块的作用是为节点与节点间的通信提供收发接口。辅助功能模块有供电、定位状态指示、USB通信等辅助功能，它通过USB to TTL转换电路实现PC机与协调器之间的数据交换，具体组成如图2所示。

图2 硬件组成Fig.2 Hardware composition diagram

1.2 整体通讯流程

该定位系统中，协调器先以广播的方式向所有移动节点发送请求信息，之后，移动节点向参考节点以广播的形式发送数据包，数据包包含RSSI值和其他数据信息，其中包括设定跳数为1，使接收到这一数据包的参考节点都在一跳范围内。一跳范围内的参考节点接收到 RSSI Blast信号后，记录该盲节点的RSSI值，并做适当预处理（高斯概率模型处理、多位标度等）[10]。参考节点接收到盲节点的数据包之后，按其包含的请求命令的要求，将所需要的参数返回给移动节点，其中包括RSSI的平均值和自身的坐标位置。最后盲节点按照一定规则（例如，协调器将数据包按照RSSI大小排序，从中选择最大的3个，这样保证盲节点的周围存在3个最强参考节点）将数据包发送给协调器节点[11]。整个定位通讯流程如图3所示。

2 定位算法研究与改进

2.1 算法改进的主要思想

节点定位技术，是WSN中的关键技术，可靠有效的定位对目标的监测、跟踪和路由器效率的提高都具有非常重要的意义[12]。

图3 定位系统通讯流程Fig.3 Communication flow chart of pos itioning system

DV-Hop（distance vector-hop）算法是节点定位技术中非常常用的一种算法，是美国的学者通过不断实践研究出来的一种分布式算法[13]。该算法比较依赖于多跳信标节点的数据，广泛应用于无线传感器网络定位技术中。DV-Hop定位算法的基本思想为未知节点先计算出与信标节点之间的最小跳数，再估算出信标节点间的平均跳距，用平均跳距乘以最小的跳数，可以求出未知节点和信标节点之间的估计距离，最后用相关公式来求得未知节点的位置坐标[14]。该算法操作简单，能量损耗较小，受环境的影响小，更适于厂区定位使用。但传统的DV-Hop定位算法，未知节点要能定位的要求是要知道3个或者3个信标节点以上的距离。但在无线传感器网络中，节点是随机分布的，所以造成有些未知节点根本就没有足够的信标节点来相连通，这样就会造成测出来的定位精度不高，定位误差较大。所以，笔者在一定区域内对信标节点进行扩展和进行区域划分，以提高定位精度。在定位过程，还应该适当地增加能够参与定位的信标节点，也可以把在附近信标节点很多的未知节点转换成新的信标节点，然后让它参与到下一个阶段的定位，把定位量减到最少，达到改进定位精度的效果。改进DV-Hop算法的流程如图4所示。

图4 改进的DV-Hop算法程序流程Fig.4 Program flow chart of improved DV-Hop algorithm

2.2 算法仿真

首先设置仿真参数：正方形区域的边长设置为100 m×100 m，区域内所有节点设置为250个，其中信标节点数为25个，未知节点数为225个，节点的通信半径均为R=60 m，仿真结果随机生成。利用Matlab进行仿真，生成的随机的节点分布图以及每个节点的定位误差如图5所示。可以得出平均定位误差为36.4927，定位精度有待改进。同样仿真条件下，利用改进后的仿真算法进行仿真，结果如图6所示，平均定位误差降至10.494。

图5 改进前仿真结果Fig.5 Simulation result before improvement

图6 改进后仿真结果Fig.6 Simulation result after improvement

可见，相比原来的算法，改进的DV-Hop算法在定位精度和覆盖率方面都有较大的提高，随着信标节点比率的增加，平均误差较原算法下降更明显，如图7所示。

图7 DV-Hop算法改进前后信标节点数与平均定位误差关系对比Fig.7 Comparison of beacon node numbers and average error before and after improvement

3 系统搭建与试验验证

依前所述构建硬件系统，选取信标节点8个，移动节点1个，试验在一个6 m×6 m的试验室内进行，8个参考节点随机放置，分别标记为R1～R8，有一任意移动节点，并在室内模拟通过电信号与气信号管线。对移动节点进行定位，共选取5个移动位置，定位结果如表1所示。

表1 模拟定位测试结果Tab.1 Test results of simulation positioning

该测试结果表明，系统具有较高的定位精度，符合厂区定位基本要求。当然，定位过程仍有一些细节问题尚待解决，例如网络的通信量等，这也是今后无线传感器网络定位技术中的一个研究方向。

4 结语

WSN是一种短距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的双向无线通信技术，它已成为当前研究的热点，在越来越多的领域里，将会发挥主导作用。本文根据实际需求，研究了基于WSN构建成的二维的室内无线定位系统。利用CC2430及2431构成定位平台，加之对DV-Hop算法进行改进，在定位精度、抗扰性上均有不同程度的提高。上述试验及仿真结果表明，在相同的条件下，改进的DV-Hop算法在每个节点的误差、相对定位误差、平均定位误差等方面比原来的算法明显降低，这就可以说明DV-Hop算法改进后定位精度提高了，性能方面优于原来的算法。而所搭建的硬件系统，结构简单、成本较低，有较高的定位精度。整个定位系统无论从定位精度、实用性以及造价上均满足厂区移动人员定位的需求。在后续的研究中，我们还会继续致力于定位算法的优化研究，加强定位的实时性，并实现定位系统与企业管理软件的通讯对接，进一步提高定位精度和实用性。

[1]钟辉，钱志鸿，刘影.无线传感器网络中节能与可靠性的权衡[J].吉林大学学报：工学版，2011，41（2）：543-546.

[2]Juan Liu，Maurice Chu，James E.Reich.Multi-target tracking in distributed sensor networks[J].IEEE Signal Processing Magazine，2007（5）：36-47.

[3]于艳秋，张晓刚，张恒伟，等.高含硫天然气净化厂安全监控技术[J].安全与管理，2014，34（3）：142-146.

[4]Yuanfang Chen，Lei Shu，Mingchu Li，et al.The insights of DV-based localization algorithms in the wireless sensor networks with duty-cycled and radio irregular sensors[C]//International Conference on Communications（ICC 2011），Kyoto，Japan，June 5-9，2011.

[5]Lei Chen，Shuang Yang，Ying Xi，et al.Based on ZigBee wireless sensor network he monitoring system design for chemical production process toxic and harmful Gas[C]//2010 International Conference on Computer，Mechatronics，Control and Electronic Engineering（CMCE）：425-428，2010.

[6]Chunsheng Zhu，Laurence T.Yang，Trung Q.Duong，et al.Secured energy-aware scheduling algorithm in duty-cycled sensor networks[C]//In International Conference on Communications（ICC 2012），Ottawa，Canada，June10-15，2012.

[7]Jinfang Jiang，Guangjie Han，Huihui Xu.LMAT：Localization with a mobile anchor node based on triangulation in wireless sensor networks[C]//IEEE Global Communication Conference，Houston，Texas，USA，December，5-9，2011.

[8]Duan Ping，Yan Hui，Ding Chengjun，et al.Development on gas leak detection and location system based on ZigBee[C]//Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation，July 6-8，2012：429-432.

[9]Ding Chengjun，Liu Ximao，Duan Ping.Development on gas leak detection and location system based on wireless sensor networks[C]//2011 Third International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation：1067-1070.

[10]石欣，印爱民，陈曦.基于RSSI的多维标度室内定位算法[J].仪器仪表学报，2014，35（2）：261-267.

[11]Bai Z，Li X，Yuan D，et al.Non-linear chirp based UWB waveform design for suppression of NBI[J].Wireless Communications and Mobile Computing，2012，12（6）：545-552.

[12]周灵，王建新.无线多媒体传感器网络路由协议研究[J].电子学报，2011，39（1）：149-155.

[13]王庆生，闫伟东.无线传感器网路DV-Hop定位算法的改进[J].传感器与仪器仪表，2009，25（12）：76-77.

[14]冯秀芳，王丽娟，关志艳.无线传感器网络研究与应用[M].北京：国防工业出版社，2014.