孫雨豪　陽小蘭　錢程

摘要：隨著中國的經(jīng)濟和科技的大力發(fā)展，中國軟件科技實力也有了質(zhì)的飛躍。尤其在無線傳輸領域取得的進步更是顯目：各種超級計算機在世界大賽中的獲獎令國人備受鼓舞。然而，大多數(shù)領域先進的技術卻與其落后的管理模式格格不入。在許多環(huán)境里，人員流動量大，各類技術工種混雜，如何實現(xiàn)精細化的管理成了一個亟待解決的問題。特別是在關鍵區(qū)域，保密區(qū)域等限制人員進入的場所，人員的定位監(jiān)控就愈發(fā)重要。該文利用Zigbee技術，結合Adaboost協(xié)同優(yōu)化算法，以達到識別，再基于運用相位法POA進行測距而得到的距離信息，提出了一種兩步式標簽定位算法：首先使用凸優(yōu)化中的內(nèi)點法將非視距誤差消除，再使用加權殘差方法進行精確定位。

關鍵詞：Zigbee；視頻識別；人員定位

中圖分類號：TN91 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）13-0154-02

1概述

隨著核心技術的發(fā)展，各企業(yè)管理的進一步細化，出于保障企業(yè)核心利益需要，特別是在各保密區(qū)域、生產(chǎn)關鍵區(qū)域、管理限制區(qū)域等限制人員進出的場所，人員的定位監(jiān)控就愈發(fā)顯得重要。比如如何快速了解到人員的實時位置？如何確認某人員是否按時到崗？如何在第一時間趕到受傷人員地點？如何查看人員歷史軌跡信息，為責任的判斷提供依據(jù)？

Zigbee技術具有低速率、低功耗、自組網(wǎng)等特點，其為雙向無線通訊，可工作在868MHz、915MHz和2.4GHz的3個頻段上。由于無線信號在空間的傳輸過程中，信號強度會隨著傳輸距離的增大而慢慢衰減。本文定位的原理正是根據(jù)節(jié)點之間的信號強度（RSSI）的衰減來評估信號傳輸?shù)木嚯x從而估算出人員的具體坐標。然而RSSI比較容易受到環(huán)境影響，比如空氣的溫度、濕度等。因此，本文采用加權定位算法，對參與計算的RSSI信號強度加上一個隨環(huán)境變化的加權因子，從而大大提高了定位的精度。

2無線定位機制

無線定位作為當前研究的熱點，其技術被廣泛應用于城市交通導引，人員調(diào)度管理，移動終端等領域。而這些應用基本都是采用了兩大定位機制之一，即：基于RSSI定位和基于時間的定位。而無論采用何種方式，最終均可采用三角定位方法確定被測點具體位置。

如圖1，某被測點a處于基站A、B、C的半徑分別為dl、d2、d3的信號覆蓋范圍內(nèi)。若采用基于時間的定位方式，在某時刻T，A、B、C發(fā)出定位信號，并分別在T1a、T1b、T1c時刻收到返回信號。電磁波速用v表示，那么可以得出：

計算出被測點A距離各個基站的距離再根據(jù)基站的坐標，利用三角定位，即可知道A的具體位置。由上述過程可以知道，基站之間時間的同步精度直接決定了最終定位精度。而如何解決大規(guī)模應用中數(shù)量眾多的基站之間的時鐘同步問題也是一大難點。

在本文中采用基于RSSI的定位方式。該方法通過測出接收到的某一基站信號的功率，并根據(jù)已知的信道衰落模型計算出與該基站的距離。和基于時間的定位原理一樣，當計算出與三個基站的距離即可根據(jù)三角定位原理計算出自身方位。該方法降低了對時鐘同步的要求，但也增強了對基站信號強度精度的要求。而在實際應用中，該要求相對較為容易實現(xiàn)。

3RSSI定位算法

在人員定位應用中，我們將帶無線射頻模塊的集成在員工所帶的工牌或胸卡中作為移動節(jié)點。該移動節(jié)點會周期的向基站發(fā)送無線射頻信號，而參考節(jié)點接收到該信號時便可讀出信號強度（RSSI）。然后通過后臺，利用路徑損耗模型，可以計算出傳播損耗從而轉(zhuǎn)化為距離。其具體方法如下：

式子中，RSSI表示距離發(fā)射機為d時接收端接收到的信號強度；P（d0）表示距離發(fā)射機為d0時接收端接收到的信號功率，該值一般作為一個參考值；n是路徑損耗指數(shù)，通常是由實際測量得到，障礙物越多，n值越大，從而接收到的平均能量下降的速度會隨著距離的增加而變得越來越快；A為無線收發(fā)節(jié)點相距l(xiāng)m時接收節(jié)點接收到的無線信號強度RSSI值；l_e是一個以dBm為單位，平均值為0的高斯隨機變量，反映了當距離一定時，接收到的能量的變化。

由上面的公式可以看出，A，n的值需要通過實際測量后才能建立測距模型，而一般定位現(xiàn)場環(huán)境復雜，存在多徑效應等影響RSSI的因素?，F(xiàn)在大部分系統(tǒng)的A，n值均靠經(jīng)驗來確定，從而導致定位精度的不穩(wěn)定。

4加權RSSI定位算法

在上面的算法中，定位的精度很大程度上取決于A，n參數(shù)的準確度。而A，n的值不是固定不變，它會隨著周圍環(huán)境比如，溫度、濕度等的變化而變化。因此本文在算法中建立一個隨環(huán)境變化而變化的動態(tài)的A，n值，才能提高人員定位的精度。本算法在不增加硬件節(jié)點的前提下，利用眾多位置固定的基站測算出A，n的值。同時，為了進一步提高定位的進度，利用加權的方法將各個基站測算出值整合，距離被定位人員近的基站測出的值的權值高，基于越遠，權值越低。

這里以計算n值為例，首先找到距離被定為人員最近的兩個基站甲、乙，這兩個基站的位置已知，且其周圍環(huán)境與被定位人員周圍環(huán)境相符。此時刻，甲基站側(cè)得乙基站的RSSI，由于甲乙基站的距離固定且已知，故可以根據(jù)式（1）、（2）計算得出n的值。因為該基站距離被定位人員最近，故其權值也最高。類似的，可以選擇多個基站計算出更多n的值，距離越遠權值越小。則：

在式（6）中，a₁為基站所對應的權值，n為最終定位該人員所使用的路徑損耗指數(shù)。同樣的，用類似的方法也可計算出A的值。

5Adaboost協(xié)同優(yōu)化算法

Adaboost算法是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，即弱分類器，然后把這些弱分類器集合起來，構造一個更強的最終分類器。

AdaBoost算法的具體步驟：

給定訓練樣本集S，其中X和Y分別對應于正例樣本和負例樣本；T為訓練的最大循環(huán)次數(shù)；初始化樣本權重為1/n，即為訓練樣本的初始概率分布；第一次迭代：訓練樣本的概率分布相當下，訓練弱分類器；計算弱分類器的錯誤率；選取合適閾值，使得誤差最?。桓聵颖緳嘀?；經(jīng)T次循環(huán)后，得到T個弱分類器，按更新的權重疊加，最終得到的強分類器。

6系統(tǒng)設計方案

本設計中，移動定位節(jié)點采用TI公司的CC2530作為無線處理芯片。基于2.4G的ZigBee無線組網(wǎng)技術，本設計的移動節(jié)點可以快速的加人網(wǎng)絡，精確定位。CC2530還結合了領先的RF收發(fā)器的優(yōu)良性能，業(yè)界標準的增強型8051 CPU，系統(tǒng)內(nèi)可編程閃存，和許多其他強大的功能，這些都使得硬件設計得到大大簡化，節(jié)約了成本。

在系統(tǒng)設計上，本系統(tǒng)的主要功能包括：點名功能、區(qū)域人員監(jiān)控、主動報警、軌跡回放等。首先，預先布置的基站會發(fā)射定位信號，而所有的基站信號必須能覆蓋整個定位范圍。員工佩戴的員工卡或名牌可以與每個基站通信，基站將通信的信息傳輸?shù)胶笈_服務器處理，由后臺軟件來處理位置信息。

7結論

本文介紹了一種基于ZigBee的人員定位與視頻識別技術，由人員定位與視頻識別雙精度確定人員準確身份，通過針對性的算法，和基站的優(yōu)化布局來提高最終的定位與人臉識別精度。同時，充分利用ZigBee的雙向通信功能，加人人員報警功能，大大提高了系統(tǒng)的實用性。