[发明专利]基于WSN的室内定位方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种定位方法，特别是涉及一种基于WSN的室内定位方法。

背景技术

无线传感器网络（WSN）作为新一代的传感器网络，在医疗护理、军事领域以及环境监测和保护等方面都有着广泛的应用，给人类的生产生活的各个领域带来了深远的影响。而所有的应用都是通过信息采集完成的，采集到的数据只有在能够确定感知对象的位置时才有意义。例如，在野外灾难监测的应用中，救援人员只有在知道灾难发生的准确位置才能实施他们的工作。而对于某些传感器网络的协议，位置信息也是必要因素之一，如基于地理位置的路由协议，就需要通过传感器节点的位置来选择其报文转发的路由节点。因此，传感器节点的位置确定在大多数应用中起着关键作用。但是，在实际环境中WSN易受到多种不同形式的攻击，这将不同程度的影响定位过程的准确度，甚至使定位信息完全失去意义。所以定位过程的安全极为重要。

现有的定位算法很多，如GPS定位方法，但其设备昂贵，使用成本过高，室内收不到卫星信号，不利于大规模的布置节点监测。由于RF容易受到噪声和障碍物的干扰，测量结果的误差特别大，利用RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度显示）的衰减模型来计算节点之间的距离不能适用于室内环境。目前，针对无线传感器网络采用基于RSSI的KNN定位方法较为有效，由于WSN节点的通信距离处在过渡区域，覆盖面积有限，无线通信链路受到墙壁，天花板，以及人体移动等环境的影响，造成个别节点通信不稳定；此外，该方法还受节点硬件（由于噪声的影响导致发射功率波动）和相关环境因素（例如：障碍物的移动）等的影响，会使得接收到的RSSI值发生抖动，与原位置指纹产生严重偏差，所以在基于KNN定位过程中，会导致定位最终结果呈现抖动，定位精度严重降低。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于WSN的室内定位方法，用于解决现有技术中由于节点硬件和相关环境因素造成的接收RSSI随机波动和由于节点数据链路和障碍物等原因无法通讯或者测量到的RSSI异常，从而造成定位精度严重降低的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于WSN的室内定位方法。

一种基于WSN的室内定位方法，所述基于WSN的室内定位方法包括离线指纹采集和在线定位：所述离线指纹采集包括：在室内区域布置满足WSN通信要求的锚节点，使在所述室内区域中的任意位置处都能够接收到足够多数量的锚节点的信号，完成室内WSN网络拓扑结构和路由构建；将所述室内区域分割成多个子区域，在各个子区域内设置测试点，采集测试点的指纹，并将所有测试点的指纹及该测试点所属子区域的类别存储在数据库中；所述指纹为多维RSSI向量，即来自多个不同锚节点的信号强度的有序排列；所述在线定位包括：当待定位的移动节点进入所述室内区域中游走时，该待定位的移动节点在任意时刻均收到来自多个锚节点的不同强度的射频信号，进而获得所述移动节点在所述室内区域中的任意子区域任意时刻的观测指纹；对所述待定位的移动节点获得的自身在任意子区域中任意时刻的观测指纹进行滤波处理，然后将滤波后的指纹与所述数据库中的指纹进行对比，进而得出所述待定位的移动节点在室内区域中的具体位置。

优选地，所述WSN通信要求为：所述锚节点在所述室内区域内自组织形成无线传感器网络并完成拓扑路由结构初始化，且所述网络全面覆盖所述室内区域，所述任意子区域均被足够数量的锚节点通信覆盖。

优选地，所述滤波处理包括卡尔曼滤波，对观测指纹进行滤波处理即对多维RSSI向量进行卡尔曼滤波处理，具体过程为：所述卡尔曼滤波的模型为：