基于ZigBee和RSSI测距算法的室内定位系统设计

蓝芳萍+张文锦+殷旭东

摘 要：移动终端室内定位技术需求日益增加，解决方案多种多样，但已有技术存在实现困难、硬件功耗大、环境变化不适应等问题。阐述了基于ZigBee协议和RSSI测距算法实现室内定位的基本原理，并以此理论为基础设计了室内定位系统。设计了室内定位系统整体架构，阐述了室内定位系统关键技术，包括RSSI测距模型、参数优化、节点RSSI阈值处理、盲节点坐标计算及ZigBee自组网。选取实验楼进行测试，结果表明，基于该技术的定位系统精确度较高，且具有节能和环境适应性好等优点。

关键词：室内定位；ZigBee技术；RSSI测距

DOIDOI：10.11907/rjdk.172262

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）002-0105-03

0 引言

室内定位技术[1]蓬勃发展，技术方案有基于测距技术和基于非测距技术两大类。基于测距技术的算法有AOA、TOA、TDOA和RSSI；基于非测距技术的算法有DV-HOP、质心算法等[2] 。

室内定位技术多样、室内环境复杂，对该技术的研究较多。如唐铭等[3]研究比较了TDOA与TOA这两种基于测距技术的方法，得出TDOA的定位精度更高但实现难度较大的结论；魏培等[3-4]将三角形质心算法改进为内三角形质心算法，用以解决基于非测距质心算法定位精度低、稳定性差等问题，但算法流程多，实现较复杂；干建勇等[5]为了解决DV-HOP算法精度低的问题，提出改进算法ECDV-HOP，但改进后存在通信量和计算量明显增大，算法代价高等问题。RSSI测距[6]算法难度较低，易于实现，不需要额外增加硬件设施，是大多数室内定位系统的首要选择。

在蓝牙、WiFi、超声波、ZigBee等短距离无线通信技术中，蓝牙通信技术虽然成本功耗低，但传输性能差稳定性差；WiFi在生活中常见，用于室内定位可说是一举两得，但现有的WiFi定位技术依赖于热点位置，若要实现较准确的定位，需布置充足的WiFi热点，成本高功耗大；超声波技术用于室内定位准确度高，但易受障碍物影响且设备成本高。ZigBee[7]作为一种低成本、低功耗、低速率的短距离无线传感网络技术，信号传输不受视距影响，用于室内定位系统有独特优势。因此，本系统采用具有低成本、低功耗的ZigBee通信协议和RSSI测距技术，实现室内定位。

1 系统整体设计

系统由ZigBee无线传感器网络、上位机和用户定位导航APP三部分组成。ZigBee无线传感器网络主要是收集和形成用于实现盲节点定位的数据信息，并传送给上位机；上位机则负责处理ZigBee无线传感器网络传送过来的数据包，用定位算法计算出盲节点坐标。

系统处理流程： ZigBee盲节点广播的RSSI信号值，通过ZigBee自组网中的ZigBee参考节点将其收集并发送给协调器，协调器通过WPAN（无线个人局域网）传送给上位机，上位机将从ZigBee自组网内接收到的数据包交给数据处理程序，计算出盲节点位置坐标。系统架构如图1所示。

2 关键技术

本系统定位采用RSSI测距算法。定位算法分两步：①使用RSSI测距算法测距；②根据测得的距离以及从ZigBee节点收集到的数据，计算出盲节点位置。

2.1 RSSI测距模型

信号在传播过程中，由于外界环境的复杂性会在一定程度上造成信号衰弱，而且传播距离越大，信号衰弱越大，根据这个规律可以得出信号强度的衰减与距离的关系。目前工业中采用最多的无线信号传输理论模型为shadowing模型[8]：

2.2 参数优化

A和n的值对能否实现精准定位起着至关重要的作用，为了提高RSSI信号值的准确度，参数A和n的取值需要在实际定位环境中多次测量计算取得。

2.3 盲节点RSSI阈值处理

所谓盲节点RSSI阈值[10]，用来排除受环境干扰比较严重的参考节点接收到的RSSI信号值，是衡量RSSI信号值的一个标准量。

设阈值为RRSSI，参考节点的定位半径为r，首先参考节点在距离盲节点为r处接收多个RSSI信息包，然后通过参考节点RSSI值滤波处理的优化步骤得到一个RSSI值，该值可作为阈值RRSSI。为了提高定位的准确性，需多次测量，最后取所有RSSI值的平均值作为阈值。

假设盲节点接收到一跳范围内n个参考节点的RSSI值RSSIi，i=0，1，…，n，x为RSSIi≥RRSSI的个数。如果x≥3，则这x个参考节点所接收的RSSI信号值说明，该参考节点的数据受障碍物影响小，可以使用；如果x<3，即参考节点受障碍物影响大，但所接收的RSSI仍具有参考意义。所以，将一部分参考节点接收到的RSSI信号值与参考节点位置信息打包发送给协调器。

2.4 盲节点坐标计算

2.5 ZigBee自组网

ZigBee网络最大的特点就是在ZigBee启动后将自动形成ZigBee局域网络。ZigBee的网络类型分为星型网、树状网和网状网。组建一个ZigBee网状网分为两步：①协调器初始化；②ZigBee节点加入网络。

2.5.1 协调器初始化网络

协调器初始化网络步骤：①检测协调器。由具有ZigBee协调器功能的节点发起建立一个新网络；②信道扫描。网络层实体选出一个网络数目最少、符合要求的信道。若没有，则进程终止，初始化失败；③配置网络参数。网络管理层实体随机分配一个唯一的PAN描述符给这个新网络。若没有符合條件的PAN描述符则进程终止，初始化失败；④运行新网络。MAC层启动并运行新网络；⑤允许设备加入网络，由ZigBee协调器或路由器来设置网络状态。

通过上述步骤，协调器建立一个新的网络并允许ZigBee节点加入。endprint

2.5.2 节点加入网络

节点加入网络有两种方法：①通过使用MAC层关联进程加入网络；②通过与先前指定的父节点连接加入网络，本文采用后一种方法。

（1）父节点处理子设备直接加入网络。父节点对请求加入的子节点进行判断，确定它不存在于新的网络中；确认后为其分配一个网络地址，并在节点信息表中登记。

（2）子节点连接父节点确认父子关系。子节点要向父节点发起建立父子关系，此时网络层实体管理将会扫描信道，确认父节点信息。确认完毕后，通知父节点允许子节点加入，此时子节点与父节点之间建立了父子关系，即成功加入ZigBee网络。

经过上述步骤，ZigBee节点在协调器的作用下即可自动加入ZigBee自组网络中。

3 测距定位流程

ZigBee协调器启动后，与室内所设置的ZigBee参考节点自动组成网路，并通过WPAN与上位机建立连接。用户进入室内前，工作人员为其分配一个手持电子标签（盲节点）。进入室内后，电子标签将自动加入ZigBee协调器组成的网络并不断发送RSSI信号，开始向网络广播数据包；参考节点接收到广播数据包后，处理广播包中的RSSI值，将RSSI值与自身的位置信息整合，并将处理后的数据包发送到协调器；ZigBee协调器接收参考节点发送的数据包并发送至上位机；上位机处理接收到的数据包并计算出盲节点坐标。图3为定位流程。

4 系统测试

4.1 数据包说明

定位数据由ZigBee节点收集，以比特流的形式传输至上位机。表1、表2为一个数据包实例。

4.2 上位机软件运行实测

上位机将接收到的数据包进行处理，最终由上位机定位软件显示，图4为测试结果。图中蓝色框带有标签号的为参考节点，黑色框带有标签号的为盲节点。以N6一楼为实验环境，设置3个参考节点和一个盲节点进行测试。

5 结语

本文论述了基于ZigBee技术和RSSI测距算法的室内定位技术，详细说明了室内定位系统的基本架构和原理，优化了RSSI测距，提出了RSSI阈值处理方法，计算出盲节点与参考节点之间的准确距离；同时提出一种盲节点计算方式，利用最小二乘法准确计算出盲节点坐标。最后在上位机中编写出测试软件，利用实验楼环境实测室内定位技术，结果显示效果理想。但由于参考节点数量少，实验环境中画圈区域的定位由于非视距、信号强度等因素，会影响到定位准确度。今后将增加参考节点数，实现整个楼层的精准定位。

参考文献：

[1] 赵旋旋，韩李涛，郑莹，等.室内导航模型研究综述[J].软件导刊，2016（5）：1-3.

[2] 刘梦君，曾帅.室内定位导航技术[J].科技展望，2017（6）：140-141.

[3] 唐铭，张志颖.基于TDOA室内定位算法的研究[J].科技与企业，2016（2）：225-226.

[4] 魏培，姜平，贺晶晶，等.基于内三角形质心算法的超宽带室内定位[J].计算机应用，2017（1）：289-298.

[5] 干建勇，张静.一种基于DV-Hop节点的室内定位改进算法[J].上海师范大学学报：自然科学版，2017（1）：48-53.

[6] 陶佳峰，杨晓洪，王剑平，等.基于RSSI的室内测距模型优化技术[J].传感器与微系统，2017（1）：24-30.

[7] 陈伟.基于ZigBee网络的路由算法研究[J].软件导刊，2017（3）：42-44.

[8] 付雄，彭冰.基于Shadowing模型的无线入侵主机物理定位研究[J].微电子学与计算机，2010（12）：4-9.

[9] 朱明辉，张会清.基于RSSI的室内测距模型的研究[J].传感器与微系统，2010（8）：19-22.

[10] 王鵬，施伟斌，孙凤.基于RSSI值的室内定位系统算法研究[J].数据通信，2014（2）：30-33.endprint