段翠翠

(潍坊科技学院，潍坊 262700)



用线性调频扩频技术测距的室内质心定位方法

段翠翠

(潍坊科技学院，潍坊 262700)

提出一种利用线性调频扩频技术进行通信并实现测距的方法，该测距方法能够适用于复杂室内通信环境的无线传感器网络节点间的测距。在三边测距定位的基础上,提出了四边测距定位算法，突破了三边测距定位的局限性。为了进一步提高精度，采用了求质心和加权质心的方法。实验结果表明，加权质心算法具有较高的精度，整个定位过程中，节点间无需额外的通信开销，具有广泛的实用性。

无线传感器网络；定位；CSS；质心算法

引 言

随着计算机技术、微电子技术和无线通信等技术的进步，低功耗、多功能的无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)得到了快速发展[1]。WSN是一种强大的信息获取平台，能完成多种监测和追踪任务，而位置信息则成为重要的信息之一，节点的自身定位对WSN应用的有效性起着关键的作用[2]。目前，比较典型的定位方法有两种：基于测距技术的定位方法和无需测距技术的定位方法[3]。其中，基于测距技术的测距方法主要有：①通过测量无线信号的场强特征值来实现定位，如基于RSSI[4]的定位技术；②利用无线信号在节点间的传播时间等特征值进行定位，如TOA、TDOA定位技术；③通过测量无线信号的方向特征值进行定位，如AOA定位技术。无需测距技术的定位方法仅依靠网络节点间的通信连通性即可实现，典型的算法主要有DVHOP[5]、凸规划[6]和MDS-MAP[7]等。本文在充分研究三边测距定位技术的基础上，提出了一种基于CSS技术的四边测距定位算法，并引入质心定位的思想[8]，进一步提高了定位精度。

1 基于线性调频扩频技术测距

Chirp信号[9]是瞬时频率随时间线性变化的正弦波信号，通过对载波频率进行调制以增加信号的发射带宽,并在接收时实现脉冲压缩，频谱带宽较大，具有良好的自相关性。用Chirp信号进行扩频的通信方式被称为线性调频扩频。基于线性调频扩频的测距过程如图1所示[10]。

图1 基于线性调频扩频的测距过程

标签节点向锚节点发送测距数据包，当锚节点收到数据包后，自动回复应答信号，计算处理延迟，锚节点根据接收到的应答信号计算出信号传播延迟，如果标签节点没有收到应答信号或者接收超时，就会重新初始化下一次测距过程。锚节点向标签节点发送包含上一次处理延迟的数据包，根据接收到的标签节点的应答信号计算出此次信号的传播延迟，标签节点计算此次处理延迟。锚节点再将包含传播延迟的数据包发送给标签节点。标签节点利用4个时间值，调用距离计算公式d=c(T1-T2+T3-T4)/1，计算出两节点间距离。标签节点测得其与各锚节点之间的距离后，通过基站节点传回给上位机,用于计算自身位置坐标。

2 算法数学模型

首先，介绍三边测距定位法。如图2所示，A、B、C三点为已知锚节点, 坐标分别为(xA, yA) , (xB, yB),(xC, yC);D为待测节点，坐标为(xD, yD)。若测得待测节点D到三个锚节点A、B、C的距离值分别为rA、rB、rC，由几何关系可得：

(1)

(2)

(3)

由式(1)～(3)便可求得待测节点坐标。由于在实际环境中，无线通信信号传播会发生反射、绕射和散射，引起测得信号到达时间偏大，因此测距会产生误差，以致图2中三个圆不会交于一点，实际情形如图3所示。

图2 三边测距定位示意图

图3 三边测距定位实际情形

为了提高定位精度并避免以上问题，首先，采用对距离做平方差的方法，这样可以减少测距误差，测距误差越小，越能提高定位精度。具体做法为式(1)～(3)两两相减，即可得图3 中直线L1、L2、L3 ：

三直线的交点即可以作为待测节点D的坐标估计。为了进一步提高定位精度，提出四边测距定位算法， 即在三边测距的基础上，再添加一个锚节点参与定位，如图4所示。根据图4的情形，每次取三个锚节点(即三个圆)便可对待测节点进行一次坐标估计，每组取2条直线估算待测节点位置，这样，图4中便可以取4组圆产生待测节点D(xD,yD)的四次坐标估计为D1(xD1,yD1)、D2(xD2,yD2)、D3(xD3,yD3)、D4(xD4,yD4)，对其求质心, 即可得节点D 的坐标为：

2(xB-xA)x+2(yB-yA)y=

(4)

2(xC-xA)x+2(yC-yA)y=

(5)

2(xC-xB)x+2(yC-yB)y=

(6)

(7)

图4 四边测距定位示意图

为了进一步提高定位精度，本文采用加权的思想，即在每组定位坐标中引入加权因子。加权因子为参与每次定位三个圆的半径(待测节点到锚节点的距离)和的倒数，若参与定位的锚节点为A(xA,yA)、B(xB,yB)、C(xC,yC)、E(xE,yE)，待测节点D(xD,yD)到各锚节点的距离分别为rA、rB、rC、rE，通过点B、C、E得到D点的坐标估计D1(xD1,yD1), 通过点A、B、C得到D点的坐标估计D2(xD2,yD2)，通过点A、B、E得到D点的坐标估计D3(xD3,yD3)，通过点A、C、E得到D点的坐标估计D4(xD4,yD4)，则通过加权质心算法可得到D点的坐标为：

算法过程如下：

① 锚节点周期的发送信标信息，包括ID和自身位置信息；

② 标签节点在接收到各个锚节点信息后，基于线性调频扩频技术分别测得自身与各个锚节点之间的距离；

③ 将测得的距离值从小到大排序，取前4个锚节点进行定位，若出现两圆不相交的情形，则用后面的节点替换前一个节点，直到满足定位要求(图4所示)为止；

④ 取步骤③中前3个锚节点进行定位，得到图2中待测节点的坐标估计；

⑤ 取步骤③中锚节点的其他3种组合，得到另外3种待测节点的坐标估计；

⑥ 对步骤④、⑤所得到的坐标估计通过质心算法，利用式(7)求得待测节点坐标；

⑦ 对步骤④、⑤所得到的坐标估计通过加权质心算法，利用式(8)求得待测节点坐标。

3 实验分析

标签节点和锚节点采用德国Nanotron公司的NanoLoc无线测距模块，该模块的核心部件包括NA5TR1(NanoLOC TRX Transceiver)芯片、Atmel 8位单片机ATmega128L、带通滤波器、阻抗匹配单元。

NA5TR1是一款低功耗、高度集成化的无线通信和测距芯片，采用了Nanotron的宽带线性扩频调频(CSS)全球专利技术，类似于国内先进的军用线性调频雷达。实验中使用了4个锚节点，以锚节点A为坐标原点，以cm为单位，各锚节点的位置坐标分别为A(0，0)，B(0，700)，C(500，700)，D(500，0)。

定位结果如表1所列，其中每组定位结果均为10次实验结果的平均值。

表1 实验结果与误差

通过实验可以看出，系统在该布置方案下的平均定位误差仅为0.61 m，各样本位置中结果最理想的点的定位误差小于0.4 m，结果最差点的误差未超过1 m，其他位置的误差都稳定分布在该区间内。

结 语

本文提出一种利用线性调频扩频技术进行通信并实现无线传感器网络节点间测距的方法。该方法适用于复杂室内通信环境。同时，在三边测距的基础上，提出了四边测距定位算法，整个算法完全采用几何运算，具有非常好的快速性，对移动节点定位具有明显优势。

[1] 唐宏,谢静,鲁玉芳,等.无线传感器网络原理及应用[M].北京:人民邮电出版社,2010:29-31.

[2] 王利斌,何星龙.基于RFID技术的室内定位算法研究[J].信息通信.2014(10):30.

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[4] 谭励.无线传感器网络理论与技术应用[M].北京:机械工业出版社,2011:71-79.

[5] Nicolescu D,Nath B.DV based positioning in Ad Hoc networks[J].Journal of Telecommunication Systems,2003,22(1/4) :267- 280.

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[9] 杨清玉,于宁,王霄,等.无线传感器网络线性调频扩频测距方法研究[J].传感器学报,2010,23(12):1761-1765.

[10] 段翠翠,王瑞荣,王建中,等.基于无线传感器网络的高危生产区人员定位系统[J].传感技术学报,2012,25(11):1599-1602.

段翠翠(硕士)，主要研究方向为无线传感器网络。

Indoor Centroid Algorithm Based on Ranging with Chirp Spread Spectrum Technique

Duan Cuicui

(Weifang University of Science and Technology,Weifang 262700,China)

In the paper,an approach which uses chirp spread spectrum technique to communicate and range is proposed.It can be used for ranging between wireless sensor nodes in the complex indoor communication environment.Based on the limitation of trilateration localization algorithm,the quadrilateral localization algorithm is proposed.In order to improve the location accuracy,the methods of computing centroid and weight centroid are used.The experiment results show that the weight centroid algorithm has a better accuracy.Since the algorithm is simple and no extra spending of communication is needed during locating,it can be used in many areas.

wireless sensor networks;location;CSS;centroid algorithm

TN401

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2016-06-29)