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基于Zigbee井下无线传感器网络的定位方法
发布时间:2016-08-25

——张治斌  徐小玲  阎连龙

目的

  随着社会经济的发展,我国对煤炭的需求量逐年增加,然而我国煤炭开采的安全状况不容乐观,特别是瓦斯爆炸事故不断发生。传统的煤矿井下人员定位系统主要采用有线网络的连接方式,但是有线传输方式在时间和空间上都受到很大约束。因此,提出了基于无线传感器网络的煤矿井下人员定位系统的设计。

方法

  通过将系统采用固定节点和移动人员节点相结合的方式,完成井下人员数据采集和传输。其中,人员定位方法一直是研究的重点。根据对常有无线传感器网络定位方法的分析,采用RSSI定位方法与非测距定位算法中的质心定位算法相结合的方法以适合井下大规模低能耗的无线传感器网络。算法主要分为三个部分:1.分析信号传播模型和煤矿内部环境,采用屏蔽模型来进行描述煤矿安全监测布局中无线传感器网络节点间传输。并通过实际测量来确定屏蔽模型中的参数设置。2.RSSI测距数据,通过采用CC2430中的RSSI测定功能,分析环境中多径效应、节点自身增益等对RSSI值参数的影响,采用matlab多项式拟合方式来确定RSSI与距离之间的关系。3.未知节点与锚节点之间距离的校正。计算未知节点与固定锚节点的距离时, 以固定锚节点对之间的距离和测量的RSSI值作为参考, 考虑固定锚节点之间的距离和信号强度信息对固定锚节点的权值进行校正, 从而提高算法的精度。4.改进加权质心算法。首先将未知节点接收到的所有固定锚节点的RSSI值进行分析排序, 采用RSSI值大的前几个锚节点进行节点定位计算。体现出距离未知节点距离近的锚节点的权值大, 其误差会比较小,而距离未知节点距离远的锚节点的权重小, 其误差会比较大, 显然这样选择加权因子能体现各个锚节点对于未知节点的决定权的大小, 其约束力符合加权质心算法的要求。

结果

  采用Matlab进行定位仿真, 检验算法性能.首先采用一个30 m×40 m的区域内进行仿真.将锚节点坐标定为4个顶点, 在这个区域内,任取格点(10, 10), (10, 20), (10,30), (20, 10), (20, 20), (20, 30)为未知节点的位置, 进行定位计算. 当锚节点个数不变时, 质心算法对不同位置的未知节点定位误差影响较大, 而改进后的算法有更好的定位精度。其次, 通过固定一个未知节点位置为(20, 20)和增加的锚节点的个数来检测基于RSSI检验的加权质心算法与加权质心算法的定位误差.实验结果可以看出, 基于RSSI检验的加权质心算法的定位误差低于加权质心算法的定位误差, 当锚节点个数大于2个时, 节点位置误差低于5 m, 因此, 在实际测量中, 一般要求未知节点至少能与3个节点保持通信, 从而提高定位精度.在实验过程中, 可以固定两锚节点例如(0, 0), (40, 30), 移动两锚节点(0, 30), (40, 0), 锚节点的位置由矩形向锯齿型再到直线的变化过程中, 计算未知节点定位误差, 可知定位误差逐渐增加.因此在定位精度允许的范围内, 可以将锚节点位置布置成直线形式, 从而降低锚节点的数量。

结论

  根据目标定位中的低成本、低通信开销、高准确度的要求, 提出基于RSSI检验的加权质心定位方法。它综合了基于测距的定位和非测距的定位, 克服了定位算法对硬件的额外需求和通信开销大的缺点, 提高了定位精度。



来源:F5000
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