基于ZigBee的RSSI测距研究(rssi校正模型)

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1、万方数据第22卷第2期2009年2月传感技术学报CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATOI；lsV01．22No．2Feb．2009ResearchonDistanceMeasurementBasedonRSSIofZigBee+ZHANGJian--wu’，ZHANGLu，YINGYing，GAOFeng(CollegeofCommunicationEngineering，HangzhouDianziUniversity，HangzhouZhejiang310018，China)Abstract：Di

2、stancemeasurementbasedonRSSI，featuring10WcommunicationoverheadandlOWcomplexi—ty，iswidelyappliedintherange-basedlocalizationoftheWirelessSensorNetworks．WefirstanalyzethetheoryofdistancemeasurementbasedonRSSIandtheinfluenceofenvironmentonRSSI，andthenwepro—posethreeexpe

3、rimentaldataprocessingmethods．AfterusingtheZigBee-basedhardwareplatforll'ltotestthemeasurementerrorofthethreemethods，wedrawtheconclusionthatthemeasurementerrorofGaussmodeliS2meterswithin20meterswithoutconsiderationofcircumstanceseffects．Keywords：wirelesssensornetwork

4、s；nodelocalization；distancemeasurebasedonRSSI；GaussmodelEEf地C：6150P；7320C基于ZigBee的RSSI测距研究*章坚武。，张璐，应瑛，高锋(杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018)摘要：基于RSSI的测距技术是一项低成本和低复杂度的距离测量技术，被广泛的应用于无线传感器网络基于距离的定位技术中。本文在对RSsI测距的原理以及环境对RSSI的影响进行详细分析和研究的基础上。提出了三种实验数据处理方式，并在摹于ZigBee的硬件平台上进行实验，得到了三

5、种数据处理方式的测距精度。实验结果表明，在消除环境因素的影响后，高斯模型数据处理方式的测距精度最高——在20m的近距离测距时，精度在2m以内。关键词：无线传感器网络；节点定位；RSSI测距；高斯模型中图分类号：TN98文献标识码：A文章编号：l∞4．1699(2∞9)02—0285—咐传感器节点定位技术是无线传感器网络多数应用的支撑技术，而基于距离的定位技术是通过测量节点间距离来实现的，因此研究无线传感器网络节点间的距离测量是十分必要的。基于RSsI的测距是无线传感器网络定位技术中较常采用的方法[1]。目前已有一些相关的研究，如

6、文献[13利用加权和均值法来消除环境因素对RsSI测量的影响，在15m内测距精度可达到2m。文献[2]分别对RSSI和I。QI的两条衰落曲线计算估计距离，并动态地进行优化处理得到最终的距离估计值。而本文的目标是在充分研究现有的基于RSSI的测距技术的基础上，利用已有的硬件设备和ZigBee标准，对提出的三种数据处理方式进行比较，并得出它们的测距误差。最后结果显示高斯模型的测距误差最小，统计均值模型的测距误差较大，而基于固定节点间距离基金项目：浙江省自然科学基金人才项目资助(R105473)收稿日期i2008—07—29修改日期：

7、2008—12-08的校正模型的测距误差鉴于上述两者之间。1RSSI测距原理无线信号传输中普遍采用的理论模型——Shadowing模型[4。由式(1)给出：厕]血一EPrCdo)-l,mm一10以lg(a)+x蒜(1)¨0式中，d为接收端与发射端之间的距离(m)；do为参考距离(m)，一般取1m；p，(d)是接收端的接收信号功率(dBm)；Pr(do)是参考距离蔬点对应的接收信号功率(dBm)；X蒜是一个平均值为0的高斯随机变量(dBm)，反映了当距离一定时，接收信号功率的变化；行为路径损耗指数，是一个与环境相关的值。在实际应用

8、中，我们采用简化的Shadowing模型[4

9、，由式(2)给出：万方数据286传感技术学报2009皋P，(d)蛳=[-p，(do)]蛳一10nlg(a)(2)“0并且通常取do=1ITI，从而得到实际应用中的RSsI测距公式，由式(3)给出：[R跚]棚h=[-而