全自动化系统的校准

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1、自动化系统的校准本章介绍校准的过程。校准时系统定期自主收集相关服务领域内信号衰减信息，校准结果用于第四章屮的定位系统和第五章屮以范围为基础的认证。3.1目标校准的目标是为一个路径损耗模型建立适当的参数，使数学函数能够以合理的精度预测一定服务范围内的信号衰减程度。当已知发射机和接收机的位置,需要计算RSSI的水平时，可以利用这个模型参数完成服务。根据AP节点测得的信号强度值，定位系统利用这些模型参数来估计每位客户的物理位置，而以范围为基础的身份验证协议利用这些模型参数來控制每个单元的规模，获得认证所需的最小功率。（在这一章，我们也使用了术语一模型实例为模型参数指定一组特定的值。）校准过

2、程的主要困难是在没有高配的情况下，处理环境的具体特性。一定服务范围内的信号衰减程度主要取决于这些因素，例如施工材料，建筑布局,以及使用人的数量和位置等。因此在准确性和配置成木Z间做了一个明确的取舍。一些需耍准确预测的服务往往依赖丁•手工现场调查，细粒度测量，它们由网络管理员在系统设置时来操控。虽然由这些测量所产牛的模型通常非常准确■•它们甚至可以用来解释那些不太容易理解的现象，但是人类需要它们协助时，需要花费高额的管理开销。此外,很冇口J能经常花费很人开销，因为AP访问节点通常是逐步部署和经常搬迁的，需要新的模式，这些模式是通过实更多的实地调查获得的。我们的方法是利用越来越多的AP访

3、问节点，并使系统自主生成模型参数，使校准在没有操作员的作用下就能够被控制，因此，管理费更低。AP节点定期相互地发送样木帧，并将相应的RSSI值报告给WA。这样在一定服务范围内可以找到最近似于衰减情况的模型参数。无线局域网硬件价格低，口J以使服务领域内AP访问节点的地方构造更高一点，却没有明显增加总的拥有成本。校准时，这样的AP访问节点数量越多就会捉供更多的冇利位置，因此产生更准确的模型实例。取消了昂贵的实地调查，我们使网络不断的“重新校准”，却不增加管理成木。更多AP访问节点的安装和环境的动态变化，这些可能会影响信号衰减的动作发生时，诸如布局的改变或访问人数的突然增加这些情况发生时，

4、系统必须迅速的作出反应。在这一章屮，我们介绍在没冇操作员参与的情况下，系统自动找到合适的模型参数。利用实验网络中的测量数值，表明校准过程中发现的模型参数和发生在一定范围内的细粒度测量，人工采样所产生的值相近。下一章中的结果也表明，这种自主的构造几乎没冇影响服务的准确性。因此，使用校准期间所发现的参数,服务可以在可接受的管理开销范围内展开，这是符合我们的目标的，就是要在没有显著增加管理成本的基础上改善无限局域网的安全。本章其余的安排如下：3.2节讲述目前很多情况下经常使用的对数路径损耗模型；3.3节讲述信号衰减模型建立的主要困难，以及系统是如何处理的。3.4节介绍了系统如何找到和一定服

5、务区域最匹配的模型参数，而在第3.5节介绍了异构环境中的校准问题。3.6节详细的说明了实验测量的情况，和校准结杲。最后，3.7节屮我们讨论其他路径损耗模型和有关校准过程的其他方法。3.2对数距离模型长途路径损耗模型：Pr(d)二Pr+Xfi=Pro~lOctlog(d)+XaPro初始信号能量，a是路径损耗模型指数，Pr(d)信号传输d米距离时的能量，总是一个带有u零均值和标准差的高斯随机变量Forbothlarge-scalepathlossandshadowingLarge-scaleloss-…distancebetweentransimitterandreceiverVSha

6、dowing-■-出，variation选择这个模型的原因：一尽管这个模型没有考虑其他的环境因素，不是那么的精确，但是它的参数无需操作员的控制就可以曲系统自主设立。二文献中很多测量数据表明，信号穿过拥有广泛频率范围的建筑物时,最后计算的结果接近方程所计算得出的结果。3.3困难环境特质的不同，远距离传输的信号能量衰减程度也不相同。建筑材料，墙面的布置，家具，还有其他的障碍物，以及人的数量和活动方式都会严重影响信号能量的衰减。一设备装置不一样，模型参数也会不同经验值二随着时间的变化，模型参数也在变化人的数量和活动三多种多样的SA参数需要多模型实例服务区域不一样，单独的模型实例可能会产生很

7、大的偏离3.4校准过程3.4.1样本生成首先WAAP节点定期的扫描其他信道，测量其他节点以一定频率传输信号时，所接收到的信号强度，并将节点信号强度指示水平一同反馈给系统服务器，直到收集到每一对节点和每个方向样本的情况。3.4.2过滤减少暂时信号震荡对模型参数生成的影响这些震荡绝大部分是由多路径引起的，甚至会影响固定用户。过滤可以找到基础的信号节点强度指示水平，这些节点的震荡都是相互重叠的，利用方程3.1可以降低它的偏离程度，从而改进了信号强度预测水平和位置