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产品知识
RSSI测距和距离几何约束的节点定位算法设计与实

发布时间:2018-11-23

  电系统(Micro-Electro-Mechanism System, MEMS)、片上系统(SOC, System on Chip)、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速发展,孕育出无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN),并以其低功耗、低成本、分布式和自组织的特点带来了信息感知的一场变革。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器

  无线传感器网络所具有的众多类型的传感器,可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。基于MEMS的微传感技术和无线联网技术为无线传感器网络赋予了广阔的应用前景。这些潜在的应用领域可以归纳为:军事、航空、反恐、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。

  无线传感器网络是一种全新的信息获取平台,能够实时监测和采集网络分布区域内的各种检测对象的信息,并将这些信息发送到网关节点,以实现复杂的指定范围内目标检测与跟踪,具有快速展开、抗毁性强等特点,有着广阔的应用前景。

  在实际的应用中由于反射、利来娱乐多径传播、非视距、天线增益等问题都会对RSSI测距产生误差,从而引起较大的定位误差。本文利用二维空间的Cayley - Menger行列式[2,3]提供的RSSI测距误差进行优化修正,结合三角形质心计算,提出了一种基于结合三角形质心(RDGC-TCL)。仿真表明,该算法与基于RSSI和三角形质心(R_TCL)相比,提高了定位精度。

  通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离,进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术 如无线传感的ZigBee网络CC2431芯片的定位引擎就采用的这种技术、算法。

  接收机测量电路所得到的接收机输入的平均信号强度指示。这一测量值一般不包括天线增益或传输系统的损耗。

  为了获取反向信号的特征,在RSSI的具体实现中做了如下处理:在104us内进行基带IQ功率积分得到RSSI的瞬时值,即RSSI(瞬时)=sum(I^2+Q^2);然后在约1秒内对8192个RSSI的瞬时值进行平均得到RSSI的平均值,即RSSI(平均)=sum(RSSI(瞬时))/8192,同时给出1秒内RSSI瞬时值的最大值和RSSI瞬时值大于某一门限时的比率(RSSI瞬时值大于某一门限的个数/8192)。由于 RSSI是通过在数字域进行功率积分而后反推到天线口得到的,反向通道信号传输特性的不一致会影响RSSI的精度。

  在空载下看RSSI的平均值是判断干扰的最主要手段。对于新开局,用户很少,空载下的RSSI电平一般小于-105dBm。在业务存在的情况下,有多个业务时RSSI平均值一般不会超过-95dBm。从接收质量FER上也可以参考判断是否有干扰存在。通过以发现是否存在越区覆盖而造成干扰,也可以从 Ec/Io与手机接收功率来判断是否有干扰。对于外界干扰,通过频谱仪分析进一步查出是否存在干扰源。