CN204669619U - 一种监测室内环境状态的室内定位*** - Google Patents
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Abstract
本实用新型提供了一种监测室内环境状态的室内定位***，主要包括数据采集端和监测服务器端，数据采集端包括若干个参考节点和一个移动节点，每个参考节点包括ZigBee模块和射频模块，移动节点包括ZigBee模块、WIFI模块、温度传感器、湿度传感器、光照传感器、甲醛传感器以及CO2传感器，监测服务器端包括定位服务器、PC机以及手持设备，定位服务器与数据采集端通过无线连接，定位服务器又分别与PC机以及手持设备连接。本实用新型结构简单、使用方便，不仅能够计算目标物体的位置，还能够监测目标物体所处环境，将ZigBee模块与WIFI模块相结合，增加了数据传送距离，同时定位服务器采用基于自适应的GRNN指纹算法对目标物体进行位置估计，提高了定位精度。
Description
技术领域：
本实用新型属于移动定位领域，具体涉及一种监测室内环境状态的室内定位***。
背景技术：
随着生活水平不断提高，基于位置的服务越来越受关注，并广泛应用于医疗保健、环境检测、智能家居等领域，实现了智能管理和节能的基本要求。位置信息在这些服务中扮演着重要角色，如何实时准确的获取目标位置信息，成为研究的重点。目前，全球定位***(GlobalPositioning System，GPS)作为一种定位***成功应用于室外环境的定位。但在室内以及地下等环境，由于信道环境复杂、微波信号衰减严重，导致GPS定位***定位精度低甚至不能完成定位，因此并不适用于室内定位。
随着计算机、传感器、网络与无线通信、嵌入式和控制等技术的飞速发展和日益成熟，由大量具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器节点通过无线自组织方式连接而构成的无线传感器网络得到了人们的广泛重视。ZigBee节点被广泛应用于室内定位，由于射频信号发送距离有限，导致传输距离短的不足。同时，室内位置与其周围环境戚戚相关，无位置信息的监测数据与无监测数据的位置信息均毫无意义。现有室内定位并没有对目标物体周围环境进行监测，不能为室内环境要求严格的场所提供定位服务以及环境的监测，如博物馆等场所。
实用新型内容：
为了解决上述问题，本实用新型提供了一种结构简单、使用方便，可为博物馆等对室内环境要求严格的场所提供定位服务以及环境的监测，不仅能够计算目标物体的位置，还能够监测目标物体所处环境，同时还能增加数据传送距离，提高定位精度的技术方案：
一种监测室内环境状态的室内定位***，主要包括数据采集端和监测服务器端，数据采集端包括若干个参考节点和一个移动节点，每个参考节点包括第一ZigBee模块和射频模块，移动节点包括第二ZigBee模块、WIFI模块、温度传感器、湿度传感器、光照传感器、甲醛传感器以及CO2传感器，监测服务器端包括定位服务器、PC机以及手持设备，定位服务器与数据采集端通过无线连接，定位服务器通过TCP/IP协议与PC机以及手持设备连接。
作为优选，第二ZigBee模块分别连接WIFI模块、温度传感器、湿度传感器、光照传感器、甲醛传感器以及CO2传感器。
作为优选，第二ZigBee模块主要由PCB板、CPU单元、射频单元、天线及电源单元组成，CPU单元连接UART接口和I/O接口，射频单元主要包括第一射频开关、第二射频开关、低噪声放大器以及功率放大器。
作为优选，低噪声放大器分别连接第一射频开关、第二射频开关，功率放大器分别连接第一射频开关、第二射频开关，天线双向连接第二射频开关。
本实用新型的有益效果在于：
(1)本实用新型将ZigBee模块与WIFI模块相结合，增加了数据传送距离，避免射频信号短距离的限制。
(2)本实用新型不仅能够计算目标物体的位置，还能够监测目标物体所处环境。
(3)本实用新型采用的定位服务器用于定位数据处理，采用基于自适应的GRNN指纹算法对目标物体进行位置估计，提高了定位精度。
附图说明：
图1为本实用新型的网络结构图；
图2为本实用新型的ZigBee模块原理框图；
图3为本实用新型的移动节点硬件结构图；
图4为本实用新型的光照传感器结构图；
图5为本实用新型的温湿度复合传感器与ZigBee模块连接图；
图6为本实用新型的二氧化碳传感器与ZigBee模块连接图；
图7为本实用新型的甲醛传感器与ZigBee模块连接图；
图8为本实用新型的WIFI模块与ZigBee模块连接图。
具体实施方式：
为使本实用新型的发明目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本实用新型的实施方式作进一步地详细描述。
如图1所示，一种监测室内环境状态的室内定位***，主要包括数据采集端1和监测服务器端2，数据采集端1包括若干个参考节点3和一个移动节点4，每个参考节点3包括第一ZigBee模块31和射频模块32，移动节点4包括第二ZigBee模块5、WIFI模块6、温度传感器7、湿度传感器8、光照传感器9、甲醛传感器10以及CO2传感器11，第二ZigBee模块5分别连接WIFI模块6、温度传感器7、湿度传感器8、光照传感器9、甲醛传感器10以及CO2传感器11。监测服务器端2包括定位服务器21、PC机22以及手持设备23，定位服务器21与数据采集端1通过无线连接，定位服务器21通过TCP/IP协议与PC机22以及手持设备23连接。数据采集端1主要负责获取环境监测数据以及参考节点3的射频信号强度，通过WIFI模块6将数据发送至定位服务器21。监测服务器端2主要负责位置的计算，并将位置信息与环境信息发送至PC机22和手持设备23。
如图2所示，第二ZigBee模块5主要由PCB板51、CPU单元52、射频单元53、天线54及电源单元55组成，CPU单元52连接UART接口和I/O接口56，射频单元53主要包括第一射频开关531、第二射频开关532、低噪声放大器533以及功率放大器534，低噪声放大器533分别连接第一射频开关531、第二射频开关532，功率放大器534分别连接第一射频开关531、第二射频开关532，天线54双向连接第二射频开关532。本实用新型将ZigBee模块与WIFI模块相结合，大大提高了数据传送距离，避免射频信号短距离的限制。
如图3所示，甲醛传感器10采用的型号为MQ138，CO2传感器11采用的型号为TGS4161，温度传感器7与湿度传感器8组成温湿度复合传感器71，温湿度复合传感器71采用的型号为AM2301，光照传感器9采用的型号为BH1750，第二ZigBee模块5采用的型号为CC2530，WIFI模块6采用的型号为CC3000，第二ZigBee模块5还与射频模块12、电源模块13连接。
如图4所示，光照传感器9VCC端接+3.3V电源端，光照传感器9GND端接地，光照传感器9SCL端连接第二ZigBee模块5P0.3端，光照传感器9SDA端连接第二ZigBee模块5P0.4端。
如图5所示，温湿度复合传感器71GND端接地，温湿度复合传感器71VCC端接电源端，温湿度复合传感器71输出端分别连接电阻14以及第二ZigBee模块5P0.2端，温湿度复合传感器71采用数字模块采集技术和温湿度传感技术，具有长期稳定，性价比高，体积小，功耗低的特点。
如图6所示，CO2传感器11H+端接电源端，H-端与SE-端连接并接地，CE+端分别与运算放大器17IN+端、电容15连接，运算放大器17型号为TLC271，运算放大器17GND端接地，运算放大器17IN-端与N1端连接并连接电容16后接地，运算放大器17VDD端接电源端，OUT端连接第二ZigBee模块5P0.1端。
如图7所示，甲醛传感器10四脚104与六脚106相连后与电阻18连接并接地，电阻18与电阻19串联后连接第二ZigBee模块5P0.5端，甲醛传感器10一脚101、二脚102、三脚103分别连接电源端，采用甲醛传感器10，首先先对每个传感器进行初始化，然后判断其传感器的状态并启动A/D转换，将模拟量变为数字量，转换完之后再读取想要的数据值，即为甲醛浓度的测量值。
如图8所示，WIFI模块6SPI_CS端与第二ZigBee模块5P1.1端相连，WIFI模块6SPI_DOUT端与第二ZigBee模块5P1.2端相连，WIFI模块6SPI_IRQ端与第二ZigBee模块5P1.3端相连，WIFI模块6SPI_DIN端与第二ZigBee模块5P1.4端相连，WIFI模块6SPI_CLK端与第二ZigBee模块5P1.5端相连。
工作原理：移动节点4在参考节点3覆盖范围内移动，参考节点3发送射频信号，同时移动节点4每隔一定的时间接收参考节点3发送射频信号的强度，并读取每个传感器的监测值，将采集的数据信息通过WIFI模块6发送至定位服务器21，定位服务器21利用自适应的GRNN指纹算法将接收的射频信号强度值转换为位置信息，最后通过TCP/IP协议将移动节点4的位置信息以及其周围的环境信息推送至PC机22以及手持设备23，用户利用PC机22或手持设备23即可远程监测。本实用新型不仅能够计算目标物体的位置，还能够监测目标物体所处环境，同时采用的定位服务器用于定位数据处理，采用基于自适应的GRNN指纹算法对目标物体进行位置估计，提高了定位精度，实用性强。适用于为办公室，博物馆等对室内环境要求严格的场所提供定位服务以及环境的监测。
上述实施例只是本实用新型的较佳实施例，并不是对本实用新型技术方案的限制，只要是不经过创造性劳动即可在上述实施例的基础上实现的技术方案，均应视为落入本实用新型专利的权利保护范围内。
Claims (4)
1.一种监测室内环境状态的室内定位***，主要包括数据采集端(1)和监测服务器端(2)，其特征在于：所述数据采集端(1)包括若干个参考节点(3)和一个移动节点(4)，每个所述参考节点(3)包括第一ZigBee模块(31)和射频模块(32)，所述移动节点(4)包括第二ZigBee模块(5)、WIFI模块(6)、温度传感器(7)、湿度传感器(8)、光照传感器(9)、甲醛传感器(10)以及CO2传感器(11)，所述监测服务器端(2)包括定位服务器(21)、PC机(22)以及手持设备(23)，所述定位服务器(21)与所述数据采集端(1)通过无线连接，所述定位服务器(21)通过TCP/IP协议与所述PC机(22)以及所述手持设备(23)连接。
2.根据权利要求1所述的一种监测室内环境状态的室内定位***，其特征在于：所述第二ZigBee模块(5)分别连接所述WIFI模块(6)、所述温度传感器(7)、所述湿度传感器(8)、所述光照传感器(9)、所述甲醛传感器(10)以及所述CO2传感器(11)。
3.根据权利要求1所述的一种监测室内环境状态的室内定位***，其特征在于：所述第二ZigBee模块(5)主要由PCB板(51)、CPU单元(52)、射频单元(53)、天线(54)及电源单元(55)组成，所述CPU单元(52)连接UART接口和I/O接口(56)，所述射频单元(53)主要包括第一射频开关(531)、第二射频开关(532)、低噪声放大器(533)以及功率放大器(534)。
4.根据权利要求3所述的一种监测室内环境状态的室内定位***，其特征在于：所述低噪声放大器(533)分别连接所述第一射频开关(531)、所述第二射频开关(532)，所述功率放大器(534)分别连接所述第一射频开关(531)、所述第二射频开关(532)，所述天线(54)双向连接所述第二射频开关(532)。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110572772A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-13 | 电子科技大学 | 基于GRNN-AdaBoost的多设备融合定位方法 |
| CN112484734A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-12 | 中国矿业大学 | 基于特征提取自适应神经网络和co2的室内人员定位方法 |
| CN113310490A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-27 | 厦门大学 | Grnn结合遗传算法的室内定位方法及*** |
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- 2015-06-18 CN CN201520424788.9U patent/CN204669619U/zh not_active Expired - Fee Related
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