利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RSSI測距優(yōu)化技術(shù)研究

1、 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RSSI測距優(yōu)化技術(shù)研究摘要： 基于rssi（接收信號強(qiáng)度指示）的測距技術(shù)是一項低成本和低復(fù)雜度的距離測量技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于基于測距的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)中。由于室內(nèi)環(huán)境中存在非視距和多徑傳輸?shù)挠绊?，測距誤差比較大。針對這個問題，本文提出了一種遞推平均濾波和高斯模型相結(jié)合的r值篩選策略以及一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的距離估計方法。實驗表明: 通過合理的r值篩選策略和距離估計算法，rssi測距的精度和抗干擾能力得到了明顯的提高。abstract: ranging technology based on rssi (received signal strength indicat

2、ion) is a distance measurement technique with the features of low cost and low complexity. it is widely used in indoor wireless location. ranging error is relatively large with the impact of nlos indoor and multipath transmission. for this reason this paper presents a screening strategy, which succe

3、ssfully combined recursive average filter and gaussian models. a measuring method of artificial neural network distance has been proposed as well. according to the result of the experiments, rssi ranging accuracy and anti-jamming capability have been significantly improved by this method.關(guān)鍵詞： rssi；高

4、斯模型；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)key words: rssi；gaussian models；artificial neural networks中圖分類號：tp39 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：a 文章編號：1006-4311（2012）11-0164-030 引言節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)各種應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一，而基于測距的定位技術(shù)是通過測量節(jié)點間距離來實現(xiàn)的，節(jié)點之間的測距精度直接影響了最終的定位效果。rssi測距是一種低成本節(jié)點測距技術(shù)，rssi值（接收信號的強(qiáng)度指示）是與距離相關(guān)的信息，它可以由傳感器節(jié)點自身測量得到，不需要額外的硬件支持，所以得到了比較廣泛的應(yīng)用12。但是r值容易受到環(huán)境變化的影響，獲取的

5、r值經(jīng)常無規(guī)律地變化。另一方面r值與實際距離之間的轉(zhuǎn)化模型（距離-衰減模型）中的環(huán)境因子和遮擋因子具有一定的不確定性，這使得rssi測距距離與實際距離往往存在較大誤差。針對以上問題本文分別提出了一種遞推平均濾波和高斯模型相結(jié)合的r值篩選策略和一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的距離估計方法對傳統(tǒng)的rssi測距進(jìn)行優(yōu)化處理。1 rssi測距存在的問題分析信號在傳播的過程中，隨著距離的增大，信號強(qiáng)度的大小發(fā)生改變，根據(jù)這個改變可以得出信號強(qiáng)度的衰減與距離的關(guān)系。目前，無線信號傳輸中普遍采用的理論模型shadowing 模型3，其具有對數(shù)衰減特性，如式（1）：rssi=rssi+10nlg+ （1）式中：其中d為

6、參考距離；rssi是距離為d時接收到的信號強(qiáng)度指示（received signal strength indicator，rssi）；d是真實距離；rssi是距離為d時接收到的信號強(qiáng)度；是環(huán)境因子，與傳播距離無關(guān)，主要與環(huán)境中的遮擋物、人員走動情況、空氣溫度和濕度等有關(guān)；n是路徑損耗指數(shù)，它是介于2.03.3之間的常數(shù)。式（1）的模型中，d與rssi的函數(shù)關(guān)系與參考點的選擇（d，rssi）、路徑損耗指數(shù)（n）及環(huán)境因子（）有著很大關(guān)系，這些參數(shù)的選擇優(yōu)劣決定了該模型的準(zhǔn)確性。為了研究rssi與距離的對應(yīng)關(guān)系以及隨機(jī)遮擋干擾對r值測量的影響，本文在室內(nèi)環(huán)境下做了大量的實驗，部分實驗數(shù)據(jù)如圖1所示

7、。圖1（a）所示為多次重復(fù)實驗測定03.5m范圍內(nèi)每隔10cm處傳輸距離與rssi的對應(yīng)關(guān)系。從圖中不難看出rssi和無線信號傳輸距離之間有確定關(guān)系，rssi的測量具有一定的重復(fù)性和互換性。圖1（b）為節(jié)點周圍存在和沒有隨機(jī)遮擋干擾時rssi值變化曲線，可以看到在環(huán)境中沒有隨機(jī)遮擋干擾如行人走動、物體短暫遮擋時，同一位置rssi測量值圍繞某一中心值上下微弱波動且幅度較小。而當(dāng)環(huán)境中存在短暫遮擋干擾時，rssi的測量值波動較大，部分測量值會遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離正常值。利用rssi測距時，要盡量避免rssi的不穩(wěn)定性，使rssi值越精確的體現(xiàn)無線信號的傳輸距離，在不增加硬件開支的條件下可以通過設(shè)計各種濾波器使

8、rssi的值平滑4。以上分析和實驗結(jié)果表明，在應(yīng)用環(huán)境下rssi適度的變化有規(guī)律可循，且在解決好環(huán)境因素影響后，rssi可以進(jìn)行室內(nèi)和室外的測距及其定位5。2 rssi值分級濾波模型從前面環(huán)境干擾對r值測量影響的分析可知在沒有隨機(jī)遮擋干擾的情況下，rssi值基本是圍繞某一中心值上下波動且幅度較小，這時可以采用遞推平均濾波模型對原序列進(jìn)行平滑。遞推平均濾波優(yōu)點是對周期性干擾有良好的抑制作用且具有較高的數(shù)據(jù)平滑度。當(dāng)環(huán)境中存在隨機(jī)遮擋干擾時rssi值的變化范圍會非常大，遞推平均濾波模型對這類偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾的抑制作用較差，這種情況下不論是均值模型還是采用數(shù)據(jù)平滑的處理方法都不能得到準(zhǔn)確的對應(yīng)此

9、距離下的rssi值6。針對這種情況，本文對大量實驗數(shù)據(jù)作了統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn)同一距離與其對應(yīng)的rssi值并不是一一對應(yīng)關(guān)系。由于環(huán)境中各種干擾的存在以及物理層實現(xiàn)機(jī)制的問題，在整個測量過程中同一個距離會出現(xiàn)很多rssi值。近距離時出現(xiàn)的rssi值一般都較大，遠(yuǎn)距離處信號會快速衰減，所以不會出現(xiàn)較大的rssi值。因此本文進(jìn)一步認(rèn)為在某個位置的rssi值可以是一個概率問題，同一位置獲得的rssi值分布密度最大的區(qū)間是測量值和真實值最接近的數(shù)據(jù)范圍即為置信區(qū)間。對于一些隨機(jī)的遮擋干擾如圖1（b）中，本文中利用高斯模型選取高概率發(fā)生區(qū)的rssi值，濾除大部分錯誤的數(shù)據(jù)。這種做法減少了一些小概率、大干擾事件對整體測量的影響，增強(qiáng)了定位信息的準(zhǔn)確性