基于Wifi的无线传感网定位技术的研究

高铭悦，邱慧丽

在无线传感网络（WSN）中传感节点地理位置定位监测非常重要，地理定位技术可以实现目标跟踪、轨迹检测、路径选择、拓扑网管和事件通告等，如城市酒店火灾监控、石油泄露监控、人员定位管理等［1］.因此，高精度的节点定位技术是系统实现的重要环节之一.

无线高速传输Wifi技术具有安全性高、传输距离长、能耗低和定位精准等优点，适于用无线传感网的距离测定和节点定位，并实际应用到物联网的各个行业中［2］.然而，基于TOA的定位技术在实际项目中会出现多路径选择困难［3］.本文使用模糊逻辑控制技术，并利用信号首次直达路径时间（first direct path time）与信号最强到达路径时间（strongest path time）的加权时间计算出了直达信号的到达时间，实现了Wifi技术在WSN多路径网络的节点精确定位功能.

1　单路径（TOA）的距离测量

WSN网络的单条路径距离测量方法可以利用TOA（Time Of Arrive，到达时间）的测距估计d^根均方差：

c是无线电的光速传播速度，Lgrn是通信信号与干扰信号的比例，α是信号在信道传输的过程中的有效带宽值［4］.

通过对输出信号的数模转换得到 f(x)，通信信号与干扰信号的比例Lgrn与估计根的方差成反比关系.TOA定位方法是利用接收信号到达时间的直接路径来测量通信收发节点间的距离，因此，直接路径信号到达时间的准确估计至关重要.一般而言，通过检测接收到的信号振幅来确定最大的直接信号到达时间，但这种方法在多种路径选择条件下无法满足测量的高精度要求［5］.多路径选择的WSN网络下Wifi接收信号如图1所示.

图1　多路径选择的WSN网络下Wifi接收信号

利用极大似然估计法检测直接路径信号到达时间，计算传感器节点之间的距离可能引起信号波形畸变，具有一定的测量难度［6］.根据Wifi直接信号难以准确地检测的特性，本文提出基于首次到达时间信号和最强信号时间，利用加权系数计算出直接信号到达时间，采用模糊逻辑技术进行加权系数选择［7］.

2　基于模糊逻辑的加权系数选取技术

设Wifi信号在T0时刻被发送，在接收端节点接收到的首次到达信号和幅度最强信号的到达时刻分别为T1和T2，而直达信号到达时刻通过式（3）计算：

信号输出位置与信号接收位置的路径距离可以表示为R：

设第一次信号接收的幅值为E1，最强信号接收的幅值为E2，基于模糊逻辑的信号传送值分别为E3和T3，a为加权系数，则E3=E1/E2，T3=(T1-T0)/(T2-T0).E3、T3和a分别设置了高、中和低，基于E3和T3的加权系数a选取规则如表1所示［8-10］.

表1　a值选取规则

3　系统精度测试

基于WSN的多路径网络环境在定位技术的引导下，采用Wifi技术进行接收信号的精度测试，其中E3，T3和a的隶属函数如图2所示.

图2　隶属函数

首次信号输出的时间节点为T0=0，信号首次接收时间节点为T1，信号最强接收时间节点为T2.首次信号输出值为E1，信号最强接收值为 E2.利用公式（1）（2）计算出模糊逻辑信号值E3和T3，根据E3和T3的隶属函数a带入公式（3）计算出直达信号T进而结合公式（4）计算出输入信号和输出信号直接的直线距离R.

取三个位置参考节点坐标为（1，1）（20，1）和（20，20），信号输出节点到参考节点的距离为7.35、3.64、8.38，利用三边测距技术计算出信号接收节点的位置如表2.

表2　节点定位结果

从表2可以看出与实际位置比较，基于Wifi技术的定位误差为0.5324，远小于首次信号输出和最强信号输出的误差值.测试结果表明基于Wifi的距离测试定位技术大大提高了WSN网络的节点定位精度.

4　结语

本文利用信号首次直达路径时间与信号最强到达路径时间的加权时间计算出了直达信号的到达时间，采用逻辑模糊技术和信号最强幅值计算出了加权系数，提出了Wifi技术的到达时间（Time Of Arrive，TOA）的距离测试方法.精度测试结果表明，该方法实现了Wifi技术在WSN多路径网络的节点精确定位功能.

参考文献：

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