梁 壯，李 暉

(沈陽工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110870)

0 引 言

近年來，國家對交通基礎(chǔ)設(shè)施的重視程度越來越高，公路和鐵路的修建也開始延伸到地質(zhì)情況復(fù)雜的山區(qū)，從而導(dǎo)致橋隧比例在逐漸變大，隧道項目的建設(shè)因此顯得非常重要，交通行業(yè)內(nèi)人員必須重視隧道建設(shè)及洞內(nèi)的作業(yè)安全[1]。

孫迎春[2]從ZigBee的小成本、小功耗及高穩(wěn)定性等優(yōu)點出發(fā)，開發(fā)出以ZigBee技術(shù)為基礎(chǔ)的井下人員定位系統(tǒng)。閆航[3]提出了基于ZigBee的隧道車輛定位系統(tǒng)，實現(xiàn)了車輛的追蹤定位。徐婷等[4]提出基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道作業(yè)人員定位系統(tǒng)，提升了當(dāng)前隧道工程建設(shè)過程中的信息管理水平。何金鑫等[5]為了解決礦井中通訊成本高的問題，開發(fā)了以Android和ZigBee為基礎(chǔ)的井下作業(yè)人員定位系統(tǒng)。

本文采用ZigBee無線傳感器和基于RSSI的隧道人員定位算法設(shè)計隧道人員定位系統(tǒng)，使其不僅能夠?qū)λ淼纼?nèi)作業(yè)人員進行定位跟蹤，而且隧道外的管理人員能實時了解隧道內(nèi)施工人員的相關(guān)情況，這樣既能保障生產(chǎn)人員的人身安全，又能加強當(dāng)前隧道工程建設(shè)中的信息化管理。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計

1.1 ZigBee技術(shù)

ZigBee屬于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的一種， 其數(shù)傳模塊與移動網(wǎng)絡(luò)基站相似，是一種近距離、小功耗、高容量的無線通信技術(shù)，基于IEEE 802.15.4局域網(wǎng)協(xié)議，使用2.4 GHz波段[6-8]。在無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋的地方，每個ZigBee網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可以互相通信，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間可以從標(biāo)準(zhǔn)的75 m無限擴展。ZigBee技術(shù)不僅能應(yīng)用于近距離、小功耗、低傳輸速率的設(shè)備間的信息傳播，還可用于周期性、間斷性以及低響應(yīng)時間的信息傳送。

1.2 系統(tǒng)組成

基于RSSI(信號接收強度)的隧道人員定位系統(tǒng)是由前端定位層、中間傳輸層和后端用戶層構(gòu)成，其整體結(jié)構(gòu)如圖1所示[9]。隧道人員定位系統(tǒng)的定位層主要包括隧道內(nèi)的定位節(jié)點、參考節(jié)點及協(xié)調(diào)器節(jié)點，主要作用是以協(xié)調(diào)器節(jié)點為核心組建ZigBee無線通信網(wǎng)絡(luò)，在隧道中建立無線信號覆蓋區(qū)域[10]。傳輸層主要是由交換機、無線網(wǎng)橋及網(wǎng)線等組成，它可以將定位層作業(yè)人員的相關(guān)信息遠(yuǎn)程傳輸?shù)胶蠖说谋O(jiān)控中心。后端用戶層可以根據(jù)用戶要求對隧道內(nèi)的人員位置及其他信息進行處理，當(dāng)發(fā)生事故時，管理人員可以通過監(jiān)控軟件進行決策并發(fā)送相關(guān)指令，便于救援工作的順利展開。

圖1 ZigBee隧道人員定位系統(tǒng)

2 定位算法設(shè)計

2.1 定位算法的提出

為了提高隧道人員定位精度，本文采用基于RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法實現(xiàn)隧道人員定位。

RSSI測距是通過測量發(fā)射端與接收端之間的功率損耗來獲得不同節(jié)點之間的距離。發(fā)射端的發(fā)射功率是確定的，接收端可以在收到信號時測出接收功率，且能夠求解出傳輸過程中的功率損耗，使用信號傳播的數(shù)學(xué)模型可以將傳輸中的功率損耗轉(zhuǎn)變?yōu)楣?jié)點之間的距離。依據(jù)無線信號傳輸?shù)臄?shù)學(xué)模型(式1)，可以求出節(jié)點間距d[11]。

(1)

式中：P(d)為發(fā)射端與接收端的距離為d時接收端獲取的RSSI值；P(d0)為離發(fā)射端的距離為d0時接收端獲取的RSSI值；n為路徑損耗指數(shù)，n的值一般需要在實際環(huán)境中測得(巷道中n的取值為2.1～3.3)；ξ為傳播過程中的路徑損耗隨間距增大的速率，其均值是0。

發(fā)射端的發(fā)射功率是確定的，將發(fā)射端的功率代入式(1)中，且用-A表示P(d0)，由于ξ是高斯隨機變量，均值為0，故將ξ取0，因此式(1)可以寫成

P(d)=-(A+10nlgd)

(2)

式中:d為接收端與發(fā)送端節(jié)點的距離。

由式(2)可以推出距離d的公式

(3)

由式(3)可知，若P(d)已知，則可求出d的值。

為了提高傳統(tǒng)三邊定位算法的精度，可從三方面入手：一是對RSSI值進行優(yōu)化，二是引入質(zhì)心算法，三是引入加權(quán)因子。

2.1.1 RSSI值優(yōu)化

RSSI值不恒定產(chǎn)生的誤差會隨接收端離發(fā)射端距離的減小而降低。在定位系統(tǒng)中，定位節(jié)點可接收到m個參考節(jié)點發(fā)來的RSSI值，但由于復(fù)雜環(huán)境的影響，導(dǎo)致接收的RSSI值變化較大，從而對距離的計算產(chǎn)生了較大的誤差。因此，在求解距離前，首先需要對RSSI值進行濾波。本文采用高斯模型對RSSI值實行濾波處理。在概率較大的發(fā)生區(qū)，選概率高于0.6的范圍，然后再經(jīng)過高斯濾波，可得到RSSI值在[0.15σ+μ,3.09σ+μ]范圍內(nèi)，并且有

式中:Pi為第i個參考節(jié)點發(fā)來的RSSI值；μ為RSSI值的數(shù)學(xué)期望；σ為RSSI值的方差。

2.1.2 引入質(zhì)心算法

RSSI值優(yōu)化后，便可求出修正的節(jié)點間距，在此基礎(chǔ)上引入質(zhì)心算法，構(gòu)成三邊質(zhì)心算法，如圖2所示，A、B、C都是參考節(jié)點，其坐標(biāo)位置分別是(xa,ya)、(xb,yb)、(xc,yc)。A、B、C到未知節(jié)點的測量距離分別是r1、r2、r3。首先利用三邊測量法作圓，三圓交點為R、S、T，設(shè)其坐標(biāo)分別為(xr,yr)、(xs,ys)、(xt,yt)。

圖2 三邊質(zhì)心測量法

根據(jù)式(7)可求得R的坐標(biāo)。

(7)

同理，可求解出S、T的坐標(biāo)。未知節(jié)點坐標(biāo)可看作是ΔRST質(zhì)心的坐標(biāo)。

(8)

為了保證定位精度，本文取RSSI值位于前四的參考節(jié)點求解未知節(jié)點坐標(biāo)，每次選4個中的3個按上述方法計算坐標(biāo)，總共求出4個坐標(biāo)，分別為：O1(x1,y1)、O2(x2,y2)、O3(x3,y3)，O4(x4,y4)。然后用式(8)求均值，即可算出目標(biāo)節(jié)點O的坐標(biāo)。

(9)

2.1.3 引入加權(quán)因子

在RSSI測距中，參考節(jié)點與未知節(jié)點的間距越小，受周圍環(huán)境因素的干擾越小，定位誤差會越小。為了降低定位誤差，本文引入加權(quán)思想。由于節(jié)點之間的距離d對定位誤差的影響較大，故采用節(jié)點間距d建立加權(quán)因子。具體的實現(xiàn)方法為：對于n個不同的參考節(jié)點A1(x1,y1)，…，An(xn,yn)，未知節(jié)點U(x,y)到各個參考節(jié)點的距離值分別為d1，d2，…，dn。起初只研究2個參考節(jié)點A1，A2，設(shè)這2個參考節(jié)點的質(zhì)心為A12，坐標(biāo)為(x12,y12)，A12與A1的間距為d1，A12與A2的間距為d2，顯然有

(10)

由此可得

(11)

選取1/di作為加權(quán)因子，最后得出n個參考節(jié)點進行定位的加權(quán)質(zhì)心的求解公式，即

(12)

本文采用參加定位的3個圓的半徑和的倒數(shù)作為加權(quán)因子，如果參加定位的參考節(jié)點為C1(x1,y1)、C2(x2,y2)、C3(x3,y3)、C4(x4,y4)，定位節(jié)點O(x,y)到各參考節(jié)點的間距分別是d1、d2、d3、d4，利用C1、C2、C3得到O1點的坐標(biāo)O1(x1,y1)，利用C1、C2、C4得到O2點的坐標(biāo)O2(x2,y2)，利用C1、C3、C4得到O3點的坐標(biāo)O3(x3,y3)，利用C2、C3、C4得到O4點的坐標(biāo)O4(x4,y4)，則采用加權(quán)質(zhì)心算法求出O的坐標(biāo)為

(13)

2.2 質(zhì)心算法與RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法仿真對比及結(jié)果分析

采用MATLAB軟件對質(zhì)心算法和RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法進行仿真研究，觀察分析RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法在節(jié)點定位中的優(yōu)勢。2種算法對比仿真場景參數(shù)如表2表示。

表2 兩種算法對比場景參數(shù)

圖3 兩種算法對比節(jié)點位置誤差

從圖中可以看出質(zhì)心算法的定位結(jié)果離節(jié)點的真實位置相對要遠(yuǎn)些。

質(zhì)心算法和RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法仿真對比節(jié)點誤差與位置的關(guān)系曲線如圖4所示。由圖4可知，質(zhì)心算法在不同位置的定位誤差均高于RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法，且質(zhì)心算法對不同位置節(jié)點進行定位的誤差起伏較大。因此，在同等條件下，RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法在節(jié)點定位方面要優(yōu)于質(zhì)心算法。

圖4 兩種算法對比節(jié)點誤差與位置關(guān)系

3 結(jié) 語

本文通過研究RSSI加權(quán)質(zhì)心算法并進行理論推理，以及MATLAB試驗仿真，驗證了該算法的優(yōu)越性。在實際應(yīng)用中，選取了某在建高速公路隧道為試驗對象，設(shè)計了基于RSSI技術(shù)的隧道人員定位系統(tǒng)。結(jié)果表明，本系統(tǒng)可以對隧道內(nèi)施工人員進行定位和跟蹤，采用RSSI值優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心算法的定位精度提高，管理人員可實時掌握隧道內(nèi)施工人員的位置和人身安全等信息。當(dāng)隧道突發(fā)事故時，監(jiān)控中心可以精準(zhǔn)地顯示事故發(fā)生處施工人員的位置，有利于救援人員在最短時間內(nèi)找到施工人員，提高救援效率。