CN103024669B - 一种网状网络节点定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种网状网络节点定位方法,包括以下步骤:1)根据历史轨迹预测运动轨迹;2)控制参考节点的发射功率,使移动节点的功率值最大;3)对无关参考节点进行休眠处理,实现节点能源控制。本发明针对目前CC2431的Zigbee节点定位效果高能耗,低精度的缺点,并且当大规模部署无线传感器网络参考节点时,***整体能耗提高,信号能量强度增强,从本质上来说提升了***的定位效果,但定位精度并没有有效提高。本发明的目的是提供一种高精度的,节能降耗的Zigbee定位算法。
Description
技术领域
本发明涉及一种网状网络节点定位方法,适用于医疗,采矿,监狱等环境下的人员定位,同时能够很好地满足农田,物流,仓储,等环境的物资监控的要求。
背景技术
近年来室内物品和人员的位置感知计算、基于位置的服务(LBS)成为研究热点,如何确定室内环境中的人或物品的位置是基于位置服务的核心问题,因此室内定位***是实现基于位置服务的基础。Zigbee是一种低成本、低功耗、低速率的无线连接技术,目前Zigbee定位***的实现主要是采用了Chipcon公司的CC2430芯片和带有定位引擎的CC2431芯片,实现了短距离范围内的无线定位。
但是,目前CC2431的定位效果不尽如人意,主要由于它高能耗,低精度的缺点,并且当大规模部署无线传感器网络参考节点时,***整体能耗提高,信号能量强度增强,虽然提升了***的定位效果,但定位精度并没有有效提高。目前对于定位算法的改进通常基于RSSI的测距方法,参考LQI值对它的辅助作用,采用二者相结合的方式进行测距,国外还有采用基于测距的Bounding-inbox定位算法。这些方法在实际应用中误差较大,能耗较高,并且没有考虑到特殊应用环境中人员或者物资的特性。
实际上,人们总是习惯于经由熟悉的路线上下班,上学,购物或者是工作,有研究表明通过对部分驾驶员至少40天以上的行车观察后发现大约有60%的行驶路径是重复的。同理,在医疗,采矿,监狱等被限制的特定环境下的被监控人员也同样具有特定的移动习惯特性。这种特性就是本路径预测算法的基本前提。
发明内容
针对目前基于CC2431的Zigbee的定位***定位精度不高,能量消耗大的问题,本发明提供一种高精度、节能降耗的基于Zigbee的网状网络节点定位方法。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种网状网络节点定位方法,包括以下步骤:
1)根据历史轨迹预测移动节点的运动轨迹;
2)控制参考节点和移动节点的发射功率,使特定的参考节点对移动节点的发射功率值最大;
3)对无关参考节点进行休眠处理,实现节点节能控制。
所述步骤1)的运动轨迹是采用移动窗口指数加权平均法预测;
所述移动窗口指数加权平均法是通过迭代方式计算,其方式:
Pn(x)=α×Pn-1(x)+(1-α)P(x);
Pn(y)=α×Pn-1(y)+(1-α)P(y);
其中:Pn(x)表示n时刻的x坐标预测值;α为权值;Pn-1(x)表示n-1时刻的x坐标预测值;P(x)表示当前时刻的x坐标;
Pn(y)表示n时刻的y坐标预测值;Pn-1(y)表示n-1时刻的y坐标预测值;P(y)表示当前时刻的y坐标。
所述步骤2)参考节点和移动节点的发射功率控制包括反向开环功率控制和前向功率控制。
所述步骤3)的节点节能控制的方式为:根据移动节点的实时位置,依据移动节点在该位置接收到的M个参考节点的RSSI值,使用阈值RSSIth来选择特定的N个节点作为参考节点,其中M≥N;打开这N个节点并提高发射功率值,剩余的参考节点全部发送休眠状态指令。
本发明首先根据历史轨迹运用移动窗口平均模型预测运动轨迹,然后控制参考节点的发射功率,使其在移动节点的功率值最大,最后对无关的参考节点进行休眠处理,以达到能源利用最大化。本发明提高了CC2431 Zigbee的定位***的定位精度,并降低了其能量消耗。
附图说明
图1为移动节点定位示意图;
图2为发射功率控制示意图。
具体实施例
1)预测移动节点的轨迹。
采用移动窗口指数加权平均法来对移动节点位置进行预测处理。移动窗口指数加权平均法通过迭代的方式进行计算,时刻n的预测值Pn(xn,yn)仅与上一时刻的预测值Pn-1(xn-1,yn-1)和当前时刻位置P(x,y)有关,计算公式如下:
Pn(x)=α×Pn-1(x)+(1-α)P(x);
Pn(y)=α×Pn-1(y)+(1-α)P(y)
其中:Pn(x)表示n时刻的x坐标预测值;α为权值;Pn-1(x)表示n-1时刻的x坐标预测值;P(x)表示当前时刻的x坐标;
Pn(y)表示n时刻的y坐标预测值;Pn-1(y)表示n-1时刻的y坐标预测值;P(y)表示当前时刻的y坐标
运用此方法,就可以通过历史位置预测值Pn-1(xn-1,yn-1)和当前位置值P(x,y),计算出下一时刻的位置预测值Pn(xn,yn)。这种迭代的方式与历史数据均值法相比,降低了存储需求。除了需要存储Pn-1(xn-1,yn-1)、Pn(xn,yn)、ω和α外不需要额外的存储变量。其中w表示时间窗口为多少个P(x,y)采样数据的时间,α为权值。同时,该方法预测值的稳定性与参数ω和α有关,通过改变ω和α的参数值,就可以使预测值的变化更加平滑稳定。
2)参考节点和移动节点的发射功率控制。Zigbee定位***的功率控制类型包括:
反向开环功率控制,移动节点根据接收功率变化,调整发射功率。
前向功率控制,根据移动节点测量报告,参考节点调整对移动节点的发射功率。
21)反向开环功率控制
移动节点的开环功率控制是指移动节点根据接收的参考节点信号强度来调节移动节点发射功率的过程。其目的是使所有参考节点发送到移动节点的信号功率最大,以免因“远近效应”影响扩频Zigbee***对CSMA/CA信号的接收,导致定位精度降低。同时,反向开环功率控制可保证移动节点以最小的发射功率维持***正常运行,提高移动节点续航能力,降低***能耗。
在IEEE802.15.4***内,只要CC2431节点开机,开环就起作用。移动节点根据前向链路信号强度来判断路径损耗,功率变化过程中,移动节点不知道参考节点实际接收的信号强度(RSSI),只能通过接收到的信号来估计前向链路损耗。移动节点通过对接收信号强度的测量,调整发射功率。接收的信号越强,移动节点的发射功率越小。
移动节点在接入过程中的功率控制过程是通过RSSI实现的。接入过程中移动节点的发初始发射功率不能太大,会干扰无线传感器网络中的其他节点;同时发射功率也不能太小,参考节点会接收不到。因此,移动节点发射功率是一个缓慢增加的过程。
移动节点接入前,先发送一个低强度请求接入信号,若参考节点没有应答,则以PWR_STEP为步长增加发射功率。当移动节点接收到参考节点信号强度过高时,有两种可能,一是传输路径损耗小,二是参考节点处于大负荷状态。当参考节点处于大负荷状态时,如果移动节点通过减少发射功率来减小RSSI的话,可能无法被参考节点接收。则单纯通过接入探针调整移动节点发射功率还不完善,在Zigbee和IEEE802.15.4***中,还要考虑到一个开环功控纠正因子=min(max(-7-ECIO,0),7)。此时初始接入功率计算公式如下:
Pt.initial=-Pr-73+NOM_PWR+INTIT_PWR
Pt.initial单位为dbm;其中:Pr平均输入功率;INIT_PWR初始功率值;NOM_PWR额定功率偏移;PWR_STEP功率增加量;
接入后的开环功控作用下移动节点发射功率计算公式如下:
Pt=Pt.initial+接入探针增加功率总和+开环功控纠正因子;
移动节点与参考节点建立连接以后,移动节点仍然会根据接收信号电平的变化,估计前向信道的衰落特性,调整自己的发射功率。
22)前向功率控制
功率控制的目的就是使移动节点接收到的RSSI接近特定环境允许的最大值,以达到最高的定位精度。
前向链路的信号增益调整包括两个方面:首先,参考节点网络根据对移动节点的移动路径预测来提高相应参考节点发射功率;其次,移动节点选择RSSI较高的几个参考节点,向其发送功率控制命令来提高增益。在前向链路中,只引入一个慢速的功率控制PWR_CTL就可以控制每个参考节点的发送功率。
CC2431的前向功率控制是基于参考节点对移动路径的预测。一旦预测结果坐标与参考节点间的差值Pab变小,参考节点就以功率增加量PWR_STEP为步长按照预测结果周期增加直至最大,如下式所示。
Pr=PWR_CTL*Pab+PWR_STEP*PWR_CTL
一旦移动节点接收到多个参考节点的信号,则比较RSSI值,选择功率较高的N个节点向其发送功率控制命令。
3)节点能源控制。Zigbee定位网络节点的降耗措施主要包括几个方面:
传感器节点一般工作于四种模式:发送、接收、空闲和休眠。发送功耗、接收功耗和空闲功耗处于同一个数量级,而休眠功耗比其他模式功耗低1~2个数量级;休眠模式切换到其他模式需要较多的能耗和启动时间;通信模块的发送功耗与传输距离和调制策略等因素密切相关。因此,为了节省通信能耗,应尽可能使通信模块处于休眠状态,尽可能减少节点通信模式的切换,适当考虑多跳路由取代单跳路由。
根据移动节点的实时位置,依据移动节点在该位置接收到的M个参考节点的RSSI值,使用阈值RSSIth来选择特定的N个节点作为参考节点,剩余的参考节点全部发送休眠状态指令。同时结合参考节点对运动轨迹的预测,打开这N个节点并提高发射功率值。
所述的一种网状网络节点定位方法,主要步骤如下:
步骤1:参考节点全部打开,以默认发射功率向外发射信号;移动节点加入到Zigbee网络中,与参考节点通信,得到第一个初始坐标P1。
步骤2:若移动节点静止,则控制P1附近的N个参考节点以最大功率发射,同时根据设定的RSSIth阈值相应关闭其他参考节点,从而提高定位精度,修正坐标P1,即得最新坐标P2。
若移动节点运动,则根据移动平均滑动模型的预测值,控制相应参考节点发射功率,使用步进增加因子,同时纠正预测结果,使其附近的N个参考节点以最大功率发射,同时根据设定的RSSI阈值相应关闭其他参考节点。
步骤3:在此基础上,以步骤2的方法连续循环判断,直至移动节点移出参考节点网络覆盖范围,此时控制各参考节点进入休眠状态。
Claims (2)
1.一种网状网络节点定位方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1)根据历史轨迹预测移动节点的运动轨迹;
步骤2)控制参考节点和移动节点的发射功率,使特定的参考节点对移动节点的发射功率值最大;
步骤3)对无关参考节点进行休眠处理,实现节点节能控制;
所述步骤1)的运动轨迹采用移动窗口指数加权平均法预测;
所述移动窗口指数加权平均法通过迭代方式计算,具体为:
Pn(x)=α×Pn-1(x)+(1-α)P(x);
Pn(y)=α×Pn-1(y)+(1-α)P(y);
其中:Pn(x)表示n时刻的x坐标预测值;α为权值;Pn-1(x)表示n-1时刻的x坐标预测值;P(x)表示当前时刻的x坐标;
Pn(y)表示n时刻的y坐标预测值;Pn-1(y)表示n-1时刻的y坐标预测值;P(y)表示当前时刻的y坐标;
其中,对移动节点采用反向开环功率控制方式,移动节点根据接收功率变化,调整发射功率;
对参考节点采用前向功率控制方式,其中,前向功率控制基于参考节点对运动轨迹的预测,一旦预测结果坐标与参考节点坐标间的差值Pab变小,参考节点就以功率增加量PWR_STEP为步长按照预测结果周期增加发射功率直至最大,计算公式为Pr=PWR_CTL*Pab+PWR_STEP*PWR_CTL,其中,Pr为参考节点的发射功率, PWR_CTL为慢速功率控制值,一旦移动节点接收到多个参考节点的信号,则比较RSSI值,选择功率较高的N个节点向其发送功率控制命令。
2.根据权利要求1所述的网状网络节点定位方法,其特征在于所述步骤3)的节点节能控制的方式为:
根据移动节点的实时位置,依据移动节点在该位置接收到的M个参考节点的RSSI值,使用阈值RSSIth来选择特定的N个节点作为参考节点,其中M≥N;打开这N个节点并提高发射功率值,剩余的参考节点全部发送休眠状态指令。
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Citations (2)
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---|---|---|---|---|
CN102509170A (zh) * | 2011-10-10 | 2012-06-20 | 浙江鸿程计算机***有限公司 | 一种基于历史轨迹数据挖掘的位置预测***及方法 |
CN102685886A (zh) * | 2012-04-16 | 2012-09-19 | 浙江大学城市学院 | 一种应用于移动传感网的室内定位方法 |
Non-Patent Citations (1)
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