一种基于节点可信度的室内定位方法及系统与流程

1.本发明涉及室内环境定位技术领域，尤其是涉及一种基于节点可信度的室内定位方法及系统。


背景技术：

2.在数字新基建的推动下，我国电力企业已经积极行动起来。智慧电力成为发电企业在数字化、信息化与智能化基础上发展的一种更高的形态。电力系统领域的输变电站等环境中往往具有较大的安全风险，当前对电能需求的强烈增加使得电能大量产出的同时风险系数也急剧提高。室内定位通过先进的物联网超宽带(ultra wide band，uwb)定位技术精准定位工作人员位置，保证现场人员的行为可控、位置可视。结合定位基站、定位标签等设备提供全局位置显示、实时轨迹跟踪、历史数据回放及定位监测分析等功能，支持电子围栏对事故多发区域快速设置，对接近或进入危险区域人员发出本地和远程预警提示。该技术已成为确保电力设施基建、生产设备和人员安全的智慧安全管控的关键技术手段之一。
3.目前，现有基于接收信号强度(received signal strength indication，rssi)的测距方法符合低功率、低成本的要求，而且不需要额外硬件的支持。蓝牙技术、zigbee技术、无线局域网技术和射频识别(rfid)技术等等大部分室内定位系统均采用该方法进行定位。但仅通过信号强度值来计算节点间距离的方法，很可能由于环境中多径传播的影响，而产生
±
50％的测距误差。


技术实现要素：

4.本发明是为了克服现有基于接收信号强度的测距方法仅通过信号强度值来计算节点间距离，很可能由于环境中多径传播的影响，而产生
±
50％的测距误差问题，提供一种基于节点可信度的室内定位方法及系统。
5.为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
6.一种基于节点可信度的室内定位方法，包括以下步骤：s1：建立室内无线信号传播衰减模型；s2：根据室内无线信号传播衰减模型计算定位节点与各发射节点之间的距离；s3：以发射节点和定位节点之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，计算得到定位节点的坐标。本发明的一种基于节点可信度的室内定位方法，结合智慧输变电站室内定位需求，基于室内信号传播消耗数学模型，以发射站(发射节点)与接收站(定位节点)之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，改进了基于三边测量定位模型，建立了基于节点可信度的输变电站室内定位模型，从而定位接收站的位置，在使用较少发射器的情况下减少定位误差。
7.作为本发明的优选方案，所述室内无线信号传播衰减模型如下：
[0008][0009]
其中，为平均路径消耗，γ是路径消耗指数，d0为参考距离，d为信号发射端和信
号接收端之间的距离，为信号发射端的信号在自由空间传播时的平均路径消耗，x
δ
是标准差为σ的高斯分布函数。
[0010]
作为本发明的优选方案，所述对发射节点的可信度进行加权具体为：根据加权矩阵p对发射节点的可信度进行加权，加权矩阵p为对角矩阵，加权矩阵p对角线上的元素即距离加权系数pi计算方式如下：
[0011][0012]
其中，di为第i个发射节点与定位节点之间的距离。
[0013]
作为本发明的优选方案，设定定位节点位置坐标平为(x0,y0)，第i个发射节点位置坐标为(xi,yi)，共有n个发射节点，所述定位节点的坐标计算如下：
[0014][0015]
其中，p为加权矩阵，a是(n-1)
×
2矩阵，第i行为[2(x
i-xn)2(y
i-yn)]，b是n-1个列向量，第i项为为定位节点位置坐标的列向量[x0y0]
t
。
[0016]
一种基于节点可信度的室内定位系统，包括定位节点和若干发射节点，所述若干发射节点分散设于室内，所述定位节点接收各发射节点发送的无线信号数据，并将无线信号数据发送至计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的基于节点可信度的室内定位方法。
[0017]
作为本发明的优选方案，所述系统还包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的基于节点可信度的室内定位方法。
[0018]
因此，本发明具有以下有益效果：本发明的一种基于节点可信度的室内定位方法及系统，结合智慧输变电站室内定位需求，基于室内信号传播消耗数学模型，以发射站与接收站之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，改进了基于三边测量定位模型，建立了基于节点可信度的输变电站室内定位模型，从而定位接收站的位置，在使用较少发射器的情况下减少定位误差。
附图说明
[0019]
图1是本发明的方法流程图；
[0020]
图2是本发明实施例的三边测量定位示意图；
[0021]
图3是本发明实施例的仿真实验场地平面图；
[0022]
图4是本发明实施例的基于经验值方法与基于基础模型方法对比图；
[0023]
图5是本发明实施例的不同数量参考节点定位精度对比图；
[0024]
图6是本发明实施例的改进模型和基础模型误差距离对比图；
[0025]
图7是本发明实施例的三种算法误差距离对比图。
具体实施方式
[0026]
下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。
[0027]
如图1所示，一种基于节点可信度的室内定位方法，包括以下步骤：s1：建立室内无
线信号传播衰减模型；s2：根据室内无线信号传播衰减模型计算定位节点与各发射节点之间的距离；s3：以发射节点和定位节点之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，计算得到定位节点的坐标。本发明的一种基于节点可信度的室内定位方法，结合智慧输变电站室内定位需求，基于室内信号传播消耗数学模型，以发射站(发射节点)与接收站(定位节点)之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，改进了基于三边测量定位模型，建立了基于节点可信度的输变电站室内定位模型，从而定位接收站的位置，在使用较少发射器的情况下减少定位误差。
[0028]
室内无线信号传播衰减模型如下：
[0029][0030]
其中，为平均路径消耗，γ是路径消耗指数，d0为参考距离，d为信号发射端和信号接收端之间的距离，为信号发射端的信号在自由空间传播时的平均路径消耗，x
δ
是标准差为σ的高斯分布函数。
[0031]
对发射节点的可信度进行加权具体为：根据加权矩阵p对发射节点的可信度进行加权，加权矩阵p为对角矩阵，加权矩阵p对角线上的元素即距离加权系数pi计算方式如下：
[0032][0033]
其中，di为第i个发射节点与定位节点之间的距离。
[0034]
设定定位节点位置坐标平为(x0,y0)，第i个发射节点位置坐标为(xi,yi)，共有n个发射节点，定位节点的坐标计算如下：
[0035][0036]
其中，p为加权矩阵，a是(n-1)
×
2矩阵，第i行为[2(x
i-xn)2(y
i-yn)]，b是n-1个列向量，第i项为为定位节点位置坐标的列向量[x0y0]
t
。
[0037]
一种基于节点可信度的室内定位系统，包括定位节点和若干发射节点，若干发射节点分散设于室内，定位节点接收各发射节点发送的无线信号数据，并将无线信号数据发送至计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的基于节点可信度的室内定位方法。
[0038]
系统还包括计算机设备，计算机设备包括处理器、存储器以及存储在存储器中且被配置为由处理器执行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述任一项所述的基于节点可信度的室内定位方法。
[0039]
在该实施例中，对本发明的一种基于节点可信度的室内定位方法进行详细描述。
[0040]
无线传感网络中节点通信时，相邻节点间的信号强度值可以直接测量。因此，通过建立信号传播模型来计算节点间距离，不需要增加节点硬件设计。但是，对于射频信道，室内环境的信号传播主要受建筑结构的发射、衍射、散射的影响。发射信号通常需要通过多个路径才能到达接收器(称为多径效应)。多径现象导致了接收信号包络和相位的波动，信号成分包含直接路径和间接路径，从而导致了接收信号的扭曲。
[0041]
在无线信号传输过程中，随着距离的增加，信号在有规律的衰减。因此，可以根据
采样的信号构建信号衰减数学模型，利用此模型将采样的接收信号强度(rssi)转换成距离，再通过利用这些距离测量出待定位节点的位置。
[0042]
无线接收信号强度(rssi)表示无线网络中电磁信号能量的大小。rssi值随传输距离的增大而衰减。因此，可以从信号的强度判断接收节点相对于发射节点的距离。平均路径消耗按距离指数增长，即平均路径消耗是距离的函数如下：
[0043][0044]
其中，是平均路径消耗，γ是路径消耗指数，它表示随着距离的增长路径消耗的速度，与周围环境和障碍物有关，d0为参考距离，单位为米，d为发射端与接收端的距离，单位为米。将上式方程两边取对数，将其转化为线性形式。绝对平均路径消耗定义为发射器到参考距离d0的路径消耗，假设为发射器在自由空间传播。由此可得包含上式描述的额外路径消耗的电磁波路径消耗模型：
[0045][0046]
上式仅表示当距离为d时，接收到的平均能量。将环境内在因素设定为随机量且满足对数正态分布，即以db为单位满足高斯分布，则可得当距离一定时，完整无线信号传播衰减模型如下：
[0047][0048]
其中，x
δ
是标准差为σ的高斯分布函数，单位是db，且σ取决于当前环境，路径消耗指数γ和标准差σ的具体数值如表1、表2所示。上式所示统计学模型是理想环境下模型的扩展，即当节点接近通信范围边缘时能否通信将是一个随机事件。
[0049]
表1 路径消耗指数γ的典型取值
[0050][0051]
表2 准差为σ的典型取值
[0052]
环境σ户外4～12办公室，硬分区7
办公室，软分区9.6站内环境，视距3～6站内环境，有遮挡6.8
[0053]
基于rssi的测距方法具有低功率、低成本的优势。基于ss-map经验值的定位方法是基于rssi测距方法的典型应用。该方法通过离线训练收集已知位置的接入点(access point，简称ap)的信号强度值，将其绘制表生成地图(ss-map)。在确定性定位时将用户接受到的信号强度采样值与地图中的记录值进行对比选择最匹配的信号值，进而将该信号值对应的位置坐标作为用户的当前位置。
[0054]
为了减少定位系统对经验值数据集的依赖，对室内信号传播建立数学模型，根据传播模型计算发射站与接收站之间的距离，从而根据三边测量的思想定位接收站的位置。利用构建的模型进行定位，可以克服基于ss-map经验值定位方法的重复训练操作，减少人力和时间成本。
[0055]
使用超宽带进行室内定位时，一般是通过测量时间来计算标签到基站的距离，通过多个标签到基站的距离以及基站的实际物理坐标，就可以计算出标签所在的三维坐标。即未知节点相对于一些参考节点的距离，限制了该未知节点的位置，这种定位思想叫做三边定位。图2是三边测量定位的例子，如图2a，三个参考节点精确的定位到一点，即定位节点(节点0)相对于其他三个已知位置的参考节点(即发射结点，包括节点1，节点2，节点3)。如图2b，显然，定位节点的位置在分别以三个节点位置为中心，与定位节点的距离为半径的三个圆的交点上。
[0056]
根据上述思想，假设定位节点坐标位置为(x0,y0)，第i(1≤i≤n)个参考节点坐标为(xi,yi)，定位节点与参考节点之间计算得到的距离估计值为d’i
。设di是与第i个参考节点的真实欧式距离，即
[0057][0058]
计算距离与真实距离之间的误差可以表示为ρi＝d’i-di，由于计算存在误差，在实际情况下ρi一般是非零值。为了使最小，采用最小二乘法来求解定位节点坐标(x0,y0)，因此，定位问题可以转化为超定线性方程组的数值求解问题。超定线性方程组可以根据上式推导而得。对上式平方和重排序，可以得到n个如下式的方程，即
[0059][0060]
将上式的第i＝n个方程次减去其他方程(1≤i《n)，则可以得到n-1个方程
[0061][0062]
方程组的右边均为已知量，方程组的左边则只有x0和y0未知，其他均为已知参数。由此推导出线性关系
[0063]
ax＝b
[0064]
其中，a是(n-1)
×
2矩阵，第i行为[2(x
i-xn)2(y
i-yn)]，b是n-1个列向量，第i项为x是定位节点位置坐标的列向量[x
0 y0]
t
。
[0065]
根据信号衰减模型估计得到的节点间距离值d’往往与真实距离值d存在一定偏差。因此，只能用估计值d’i
来代替di，计算得来的b’来代替b，从而使用最小二乘法来求解一个估计的x使得||ax
’‑
b’||2最小，即求解列向量x’公式为：
[0066]
x’＝(a
t
a)-1at
b’。
[0067]
利用基本三边测量法和最小二乘法思想实现的定位精度往往有限。分析三边测量定位法的求解过程，可以看出对最小二乘法求解公式解的准确程度影响最大的因素是最后一个方程的误差。亦即，较小的最后一个方程误差情况下，其结果的精确性取决于前n-1个方程；但若最后一个方程误差很大，它将破坏前n-1个方程的精确性，进而导致结果误差很大。
[0068]
信号在无线信道内传播主要受多径传播、非视距、天线增益的不同等等方面因素的影响而产生衰减。但是，越接近锚节点或发射节点的待定位节点受到上述因素影响的可能性越小，从而定位误差也有可能越小、精度可能更高，亦即距离近的节点相对距离远的节点其可信度更高。因此，将距离定位节点最近的参考节点方程作为最后一个被差方程，并以此提高定位精度，推导超定线性方程组得到
[0069][0070]
其中，d’表示最近参考节点距定位节点的距离，(x’,y’)(x
′
,y
′
)表示最近参考节点的位置坐标，且1≤i≤n,xi≠x’,yi≠y’。基于上述传播消耗的假设，由于信号传播模型中包含高斯白噪声函数，每次求得的距离值都会在一定范围内波动，而非恒定值不变。因此，距离锚节点或发射节点较远的节点，由于其距离信息中携带的误差扰动更多，因而为其分配较小的权重以弱化距离误差扰动带来的影响；反之，分配较大权重给较近的节点，对应的求解方程为
[0071][0072]
其中，p是对角阵，对角线上的元素pi＝f(d)为距离权值系数，且f(
·
)为单调递减函数。定义该函数为
[0073][0074]
在该实施例中，对本发明的方法进行仿真实验与分析。
[0075]
仿真实验场地选用输变电站的一个楼层，如图3所示。该实验环境相对较为复杂，包括阻碍较少的走廊，阻挡较多的工作区和封闭的办公室。实验中每一个发射器会覆盖该楼层的一部分区域，且保证参与实验的所有发射器会覆盖整个楼层。
[0076]
实验环境的七个不同位置分别放置一台发射器，同时在走廊内的49个采样位置收集数据，且每个收集位置收集每个发射站样本数据包超过60个。模型中参数分别设置为参考信号强度路径消耗指数γ＝5以及标准差为σ＝9.6。
[0077]
由于wi-fi、蓝牙、zigbee以及无线局域网的工作频段都在2.4ghz左右，该频段的信号特点是抗衰减能力弱、通信距离较短、绕射能力差且在室内受到多径效应影响较大。相比之下，433mhz频段的射频信号穿透性强，传输距离远，在可视距离下通信距离可达到14-28公里等等，可以一定程度上的弥补2.4ghz信号的一些不足。为此，本发明采用uhf频带(380-540mhz)的远距离无线数据传输模块sct9337作为发射器与接收器。
[0078]
仿真实验中设为在d0＝1m时所测量得出rssi值；x
δ
采用高斯正态分布函数，采用的是box-muller算法实现，其基本思想是先生成服从均匀分布的随机数，再将服从均匀分布的随机数转为服从正态分布的随机数。
[0079]
仿真实验分析将对比基于三边测量模型的定位方法在定位精度上的表现，以及随
着参考节点(发射器)数量的增加定位精度的变化。即比较发射器为三个时，基于ss-map经验值方法和基于三边测量基础模型的定位方法分别在累积误差概率在25％和50％情况下的定位精度；然后对比参考节点(发射器)数量从最少的3个增加到7个时定位精度的变化。
[0080]
基于ss-map经验值方法基本思想是，给定一组发射器测量的信号强度(signal strength，简称ss)数据，与事先收集好的信号强度地图进行匹配，将最佳匹配数据对应的坐标信息作为测量点的位置。为此，仿真实验中以1.6米为间隔，每水平方向21个采集点，每垂直方向7个采集点，一共设置153个采样位置点。每个采集位置上收集每个发射站样本数据包不少于60个。在153个采样位置中随机挑选一个作为待定位置，将剩下的152个数据作为ss-map，进行nnss搜索最佳匹配位置。
[0081]
图4的主图中展示了当前室内定位采用的基于经验值方法和基于三边测量基础模型方法(发射器数目为3)的误差距离累积分布函数；辅图中展示了两种方法分别在概率为25％、50％情况下的误差距离。其中，25％可能性的误差距离是5.03米(经验值中2.87米的1.75倍)，50％可能性的误差距离是9.78米(经验值中4.83米的2.02倍)。由此可以看出，仅基于三个反射器的基础三边测量模型定位精度很不理想。
[0082]
图5的主图展示了不同数量发射器情况下基于经验值方法和基于基础模型方法的误差距离累积分布函数；辅图中展示了不同方法分别在概率为25％、50％情况下的误差距离。
[0083]
由图5可以看出，随着参考节点数量的增加定位精度逐渐提高；但当节点数量为5(或者大于5)时，定位精度提高也随之减慢。当发射器数量增加到7，25％可能性的误差距离是2.66米(优于经验值2.87米7.3％)，50％可能性的误差距离是5.86米(低于经验值中4.83米1.21倍)。具体误差距离如表3所示。
[0084]
表3 发射器数量不同在25％和50％情况下的误差距离
[0085]
发射器数量(个)3456725％误差距离(米)5.034.313.943.162.6650％误差距离(米)9.788.507.646.905.86
[0086]
基于节点可信度将三边测量定位法的基础模型进行改进，继续进行多次实验，并将结果求平均值，累计概率分别在25％和50％时，误差距离均有一定的减小，如图6所示，具体结果数据如表4和表5所示。
[0087]
表4 在25％情况下改进模型和基础模型误差距离对比数据
[0088]
发射器数量(个)4567基础建模4.313.943.162.66改进建模4.073.312.832.47
[0089]
表5 在50％情况下改进模型和基础模型误差距离对比数据
[0090]
发射器数量(个)4567基础建模8.507.646.905.86改进建模7.606.525.585.50
[0091]
结合距离目标节点的远近，采用加权最小二乘法对定位算法继续加以改进并进行实验对比分析。实验结果表明，加权模型较比之前的改进模型精度更好，除了在25％且发射
器数量为6时精度有小幅度下降，其他结果均表明加权模型的结果更优，如图7所示。此外，由于仅在算法中增加了定位节点与参考节点之间距离的排序，算法复杂度增加较小。
[0092]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于节点可信度的室内定位方法，其特征是，包括以下步骤：s1：建立室内无线信号传播衰减模型；s2：根据室内无线信号传播衰减模型计算定位节点与各发射节点之间的距离；s3：以发射节点和定位节点之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，计算得到定位节点的坐标。2.根据权利要求1所述的一种基于节点可信度的室内定位方法，其特征是，所述室内无线信号传播衰减模型如下：其中，为平均路径消耗，γ是路径消耗指数，d0为参考距离，d为信号发射端和信号接收端之间的距离，为信号发射端的信号在自由空间传播时的平均路径消耗，x
δ
是标准差为σ的高斯分布函数。3.根据权利要求1或2所述的一种基于节点可信度的室内定位方法，其特征是，所述对发射节点的可信度进行加权具体为：根据加权矩阵p对发射节点的可信度进行加权，加权矩阵p为对角矩阵，加权矩阵p对角线上的元素即距离加权系数p
i
计算方式如下：其中，d
i
为第i个发射节点与定位节点之间的距离。4.根据权利要求3所述的一种基于节点可信度的室内定位方法，其特征是，设定定位节点位置坐标平为(x0,y0)，第i个发射节点位置坐标为(x
i
,y
i
)，共有n个发射节点，所述定位节点的坐标计算如下：其中，p为加权矩阵，a是(n-1)
×
2矩阵，第i行为[2(x
i-x
n
)2(y
i-y
n
)]，b是n-1个列向量，第i项为第i项为为定位节点位置坐标的列向量[x0y0]
t
。5.一种基于节点可信度的室内定位系统，其特征是，包括定位节点和若干发射节点，所述若干发射节点分散设于室内，所述定位节点接收各发射节点发送的无线信号数据，并将无线信号数据发送至计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于节点可信度的室内定位方法。6.根据权利要求5所述的一种基于节点可信度的室内定位系统，其特征是，还包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的基于节点可信度的室内定位方法。

技术总结
本发明公开了一种基于节点可信度的室内定位方法及系统，方法包括以下步骤：S1：建立室内无线信号传播衰减模型；S2：根据室内无线信号传播衰减模型计算定位节点与各发射节点之间的距离；S3：以发射节点和定位节点之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，计算得到定位节点的坐标。本发明的一种基于节点可信度的室内定位方法及系统，结合智慧输变电站室内定位需求，基于室内信号传播消耗数学模型，以发射站与接收站之间的距离为依据对发射节点的可信度进行加权，改进了基于三边测量定位模型，建立了基于节点可信度的输变电站室内定位模型，从而定位接收站的位置，在使用较少发射器的情况下减少定位误差。射器的情况下减少定位误差。射器的情况下减少定位误差。


技术研发人员：诸加荣 杨迁 季奕驰 韩泽凯 魏征宇 汪大海
受保护的技术使用者：浙江图盛输变电工程有限公司温州科技分公司
技术研发日：2023.04.18
技术公布日：2023/10/19