基于wlan和wsn的異構網絡協同定位方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法及系統，所述方法包括如下步驟：在定位區域內搭建WLAN和WSN異構網絡混合定位系統；利用WLAN定位技術選出與待測點的采樣信息距離最近的N組數據；利用基于WSN定位技術估計待測節點的位置；利用WLAN和WSN進行協同定位，用WLAN定位中篩選出的N組數據與WSN定位中的估計坐標進行比較，選擇距離最近的那組位置信息作為待測點的最終估計位置。本發明有效結合了WSN組網靈活及WLAN網絡傳輸速率高的優點，避免了各技術的缺陷，僅僅利用已有的WLAN網絡和無線傳感器網絡通過設計的網絡融合算法，明顯地提高了定位精度，同時可以去除由于復雜多變的環境造成的信號飛值點。
【專利說明】基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明屬于通信【技術領域】，涉及一種定位方法及系統，具體是一種基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法及系統。
【背景技術】
[0002]無線局域網絡(Wireless Local Area Networks,WLAN)是在局部區域內以無線媒體或介質進行無線通信的網絡，無線局域網的傳輸媒質有射頻無線電波和光波兩類。基于無線局域網的定位就是在無線局域網中通過對接收到的無線電信號的特征信息進行分析，根據特定的算法來計算出被測物體所在的位置。
[0003]無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量的靜止或移動的傳感器以自組織和多跳的方式構成的無線網絡，以協作地感知、采集、處理和傳輸網絡覆蓋地理區域內被感知對象的信息，并最終把這些信息發送給網絡的所有者。傳感器網絡系統通常包括傳感器節點End-Device、匯聚節點Router和管理節點Coordinator。具有大規模、自組織、動態性、可靠性、以數據為中心、集成化、具有密集的節點布置、采用協作方式執行任務、工作方式為自組織方式等特點。
[0004]異構網絡(Heterogeneous Network)其是由不同制造商生產的計算機、網絡設備和系統組成的，大部分情況下運行在不同的協議上支持不同的功能或應用。所謂異構是指兩個或以上的無線通信系統采用了不同的接入技術，或者是采用相同的無線接入技術但屬于不同的無線運營商。利用現有的多種無線通信系統，通過系統間融合的方式，是多系統之間取長補短滿足未來移動通信業務需求一種有效手段，能夠綜合發揮各自的優勢。由于現有的各種無線接入系統在很多區域內都是重疊覆蓋的，所以可以將這些相互重疊的不同類型的無線接入系統智能地結合在一起，利用多模終端智能化的接入手段，使多種不同類型的網絡共同為用戶提供隨時隨地的無線接入，從而構成了異構無線網絡。
[0005]隨著我國經濟水平的提升以及近年來舉辦國際性大型比賽活動(如北京奧運會、上海世博會、廣州亞運會)的增加，類似國家大劇院和鳥巢等大型場館日益增多。大型建筑物具有規模大、結構復雜、人員密集高、內部設備數量大等特點，其監控管理和應急安全處理涉及消防系統、安防系統、電氣監測系統等。為了實現大型建筑物復雜環境中的定位導航、監控預警和應急處理等功能，設計一種室內精準定位技術顯得相當必要。
[0006]另一方面，隨著普適計算和分布式通信技術的深入研究，無線通信和無線網絡技術進入了飛速發展階段，無線局域網、全球移動通信系統(GSM)、W1-Max等無線通信網絡得到了迅速普及，并展現出低功耗、自組織的發展趨勢，如點對點模式(Ad-hoc)、無線傳感器網絡等。基于信息感知的分布式網絡，其監測的事件與物理位置戚戚相關，沒有基于位置服務的信息數據將毫無意義，因此確定信息的位置成為普適計算應用的迫切需求和關鍵性問題。
[0007]由于WLAN技術采用經驗測試和信號傳播模型相結合的方式定位，物理層速率最高可達到54Mb/s，由于其傳輸速率高，因此可與定位服務器在較短時間內交換大量定位數據。該方式可以獲得較高的定位精度，但是信號強度很容易受到干擾，因而定位結果的可靠性和穩定性受環境影響較大；WSN的優點是可以任意布設，組網靈活且覆蓋范圍大，對惡劣環境中易出現的節點意外失效和信號丟失等情況表現出很強的魯棒性，使得無縫監控與定位成為可能，但其數據傳輸速率較低只有250kb/s，在有限時間內只能實現對對象的區域定位而難以精確定位，并且由于室內定位距離短、傳播環境復雜、難以精確測量到達時間差(Time Difference of Arrival,TDOA)、到達時間(Time of Arrival,TOA)、到達角度(Angleof Arrival, AOA),所以用幾何定位的方式很難獲得精確的結果。
【發明內容】
[0008]本發明所要解決的技術問題是為了克服現有技術中僅僅利用無線局域網絡WLAN或者無線傳感器網絡WSN定位精度不高、可靠性和穩定性受環境因素影響大的缺陷，提出一種結合了無線局域網和無線傳感器網絡的異構網絡協同定位技術，可以提高系統的抗干擾能力和室內定位的精確度。
[0009]本發明解決其技術問題采用的技術方案是:基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法，包括如下步驟:
[0010]A、在定位區域內搭建WLAN和WSN異構網絡混合定位系統:
[0011]在定位區域內設置無線接入點AP，構建無線局域網絡WLAN ;同時在定位區域內構建無線傳感器網絡WSN;
[0012]B、利用WLAN定位技術估計待測節點的位置:
[0013]在構建的WLAN網絡中，對定位區域內的參考節點和待測節點進行測量，獲得與待測節點的信息距離最近的N組數據；
[0014]C、利用基于WSN定位技術估計待測節點的位置:
[0015]在構建的WSN網絡中，計算各節點間的鄰居關系，根據各節點間的鄰居關系，估計待測節點位置，設為(x，y)；
[0016]D、協同定位:
[0017]將所述步驟B中選出的N組數據與所述步驟C中得出的待測節點的估計位置的坐標(x，y)進行比較，在N組數據中選出與坐標(x，y)距離最近的那組位置信息數據的(xi； Yi)作為待測節點的最終估計坐標，其中，要求r2= (χ,-χ)2+ (Y1-y)2為最小。
[0018]進一步的，所述步驟B中，采用位置指紋算法實現對待測節點的位置估計，其具體過程為:在構建的WLAN網絡中，對定位區域進行離線數據采集，獲得定位區域內參考節點的接收的信號強度指示RSSI樣本數據，即參考節點的位置指紋信息，并把得到的位置指紋信息存入位置指紋數據庫中；
[0019]對定位區域進行實時定位測量，獲得未知節點對周圍AP的RSSI測量數據，將RSSI測量數據與數據庫中的RSSI樣本數據進行對比，篩選出在位置指紋數據庫中和RSSI測量數據信息距離最近的N組數據。
[0020]更進一步的，所述步驟B中，獲得的RSSI樣本數據是所述AP在不同的時間多次采集參考節點的RSSI數據求得的平均值。
[0021]更進一步的，其特征在于，所述步驟B中，對RSSI測量數據和位置指紋數據庫中的RSSI樣本數據的篩選過程為:設在定位階段采集到待測節點對周圍AP的RSSI信息為S，所述S={S1; S2,...，Sn}，R為位置指紋數據庫中參考節點的位置的RSSI特征值信息，所述R=W1, β2, , βη}，其中，η為接入的AP點個數，根據
D(5, R)=抓-β\ )2 + (52-β2)2+...+ (5? -βη)2 < AD來選擇和實際接收信號匹配度最近
的N組位置信息數據，AD為我們設定的信息距離固定門限值。
[0022]更進一步的，所述步驟B中，對RSSI測量數據和指紋數據庫中的RSSI樣本數據的篩選過程為:設在定位階段采集到待測節點對周圍AP的RSSI信息為S，所述S= {S1; S2,,SJ，R為位置指紋數據庫中參考節點的位置的RSSI特征值信息，所述R= { β 1; β 2，...，β J，其中，η為接入的AP點個數；在所述位置指紋數據庫中，包括了 m個參考節點的位置指紋信息，其集合為A= (R1，R2,...，RJ，根據D (S，Rj)≥D (S，Rk)，在位置指紋庫中選出和采樣信息距離最近的N組數據，所述Rj e A，Rk e A，對于所有的k Φ j，迭代運算m次。
[0023]進一步的，所述步驟C中，采用APIT算法估計待測節點位置，其具體過程為:
[0024]C1、待測節點選擇能夠與之通信的三個鄰居信標節點，測試待測節點在這三個鄰居信標節點所構成的三角形的外部還是內部；
[0025]C2、重復前述操作， 選擇另外三個能夠與之通信的鄰居信標節點進行同樣測試，使之窮盡所有組合或者達到預設精度要求，若待測節點在某三角形的內部，則表示三角形包含待測節點；
[0026]C3、取所有包含待測節點的三角形的相交部分的質心作為待測節點的估計位置，設為U，y)。
[0027]更進一步的，所述步驟C中，如果待測節點周圍的鄰居信標節點數小于三個時，由幾何上求圓交點的方法求出交點作為待測節點的估計位置。
[0028]進一步的，所述步驟C中，采用DV-Hop算法估計待測節點位置，其具體過程為:由參考節點向WSN網絡廣播一個信標，該信標中包含了此參考節點的位置信息以及一個初始值為I的表示跳數的參數；接收節點在收到關于某一個參考節點的所有信標中，保存最小跳數值的信標，丟棄其他較大跳數值的同一參考節點的信標，網絡中所有的節點都獲得了到每一個參考節點的最小跳數值；估計網絡中平均每跳的物理距離，參考節點根據到網絡內部其他參考節點的跳數值以及這些參考節點的位置信息，得到與其他參考節點的實際距離；參考節點得到網絡的平均每跳距離，再把它廣播到網絡中，未知節點收到平均每跳距離，估算自己到參考節點的距離；未知節點獲得三個以上參考節點的估計距離，利用三邊測量法估計其自身的位置，設為(x，y)。
[0029]本發明還提供了一種基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位系統，其特征在于，包括:WLAN網絡、WSN網絡、WLAN定位模塊、WSN定位模塊以及數據處理模塊，所述WLAN定位模塊用于在WLAN網絡中對定位區域進行離線數據采集，獲得定位區域內參考節點的RSSI樣本數據，得到參考節點的位置指紋信息，并把得到的位置指紋信息存入位置指紋數據庫中；對定位區域進行實時定位測量，獲得未知節點對周圍AP的RSSI測量數據，將RSSI測量數據與數據庫中的RSSI樣本數據進行對比，篩選出在位置指紋庫中和RSSI測量數據距離最近的N組數據；
[0030]所述WSN定位模塊用于在WSN網絡中計算各節點間的鄰居關系，根據各節點間的鄰居關系，待測節點選擇能夠與之通信的三個鄰居信標節點，測試待測節點在這三個鄰居信標節點所構成的三角形的外部還是內部；再重復前述操作，選擇另外三個能夠與之通信的三個鄰居信標節點進行同樣測試，使之窮盡所有組合或者達到預設精度要求，若待測節點在某三角形的內部，則表示三角形包含待測節點；最后，取所有包含待測節點的三角形的相交部分的質心作為待測節點的估計位置，設為(x，y)；
[0031]所述數據處理模塊用于對WLAN定位模塊獲得的N組數據和WSN定位模塊得到的待測節點的估計位置(x，y)進行比較，在N組數據中選出與坐標(x，y)距離最近的那組位置信息數據的(Xi, Yi)作為待測節點的最終估計坐標，其中，要求α2=(χ「χ)2+(7「7)2為最小，所述r為坐標(x，y)與(Xi，yi)之間的距離。
[0032]本發明的有益效果:本發明基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法及系統，通過有效的結合WSN組網靈活及WLAN網絡傳輸速率高的特點，利用設計的網絡融合算法提高定位精度，同時去除由于復雜多變的環境造成的信號飛值點，這種網絡融合算法充分利用了兩種網絡的定位信息，提高了系統的抗干擾能力和室內定位的精確度，并且融合定位算法利用不基于測距的WSN定位技術，不需要添加額外的硬件設備來進行精確的時間同步和角度測量，可以有效降低成本，實現快速精準的定位。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0033]圖1所示為本發明實施例的基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法的流程框圖；
[0034]圖2所示為本發明實施例的基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法中采用APIT算法估計待測節點位置的流程框圖；
[0035]圖3所示為本發明實施例的基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0036]下面結合附圖和具體的實施例對本發明作進一步的闡述。
[0037]如圖1所示為本發明實施例的基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法的流程框圖，其具體包括如下步驟:
[0038]A、在定位區域內搭建混合定位系統:
[0039]在定位區域內設置無線接入點AP，構建無線局域網絡WLAN ;同時在定位區域內構建無線傳感器網絡WSN ;在構建WLAN網絡設置無線接入點AP的過程中，要使得移動終端在WLAN網路中一般只能接受到4個AP信號，在實際的操作應用中，同樣可以使用已存在的WLAN網絡或者WSN網絡，而不必重新構建WLAN網絡或者WSN網絡。
[0040]B、利用WLAN定位技術估計待測節點的位置:
[0041]在構建的WLAN網絡中，對定位區域進行離線數據采集，獲得定位區域內參考節點的RSSI樣本數據，得到參考節點的位置指紋信息，并把得到的位置指紋信息存入位置指紋數據庫中；對定位區域進行實時定位測量，獲得未知節點對周圍AP的RSSI測量數據，將RSSI測量數據與數據庫中的RSSI樣本數據進行對比，篩選出在位置指紋庫中和RSSI測量數據距離最近的N組數據；
[0042]其具體的操作步驟為:[0043]B1、在定位區域內離線采集數據:在定位區域內選中一定數量的參考節點，參考節點數量的選取根據要求定位的精度不同可以做相應的變化，但是盡量選擇足夠的參考節點以覆蓋整個定位區域，這樣在獲得的指紋數據庫中能夠盡可能包括定位區域內的位置指紋信息；在選擇的參考節點上多次采集RSSI樣本數據，并對各個AP在這些參考節點上多次測得的RSSI值進行平均處理，形成一組RSSI元素，將該組RSSI元素作為參考節點的位置指紋樣本保存在位置指紋數據庫中，再下次需要定位時，同樣可以使用已存在的指紋數據庫中的RSSI樣本數據，而不必進行重復測量；
[0044]B2、對定位區域進行實時定位測量:未知節點對其周圍AP的RSSI值進行采集，形成一組AP的RSSI測量數據，然后通過RSSI測量數據與位置指紋數據庫存在的聯系進行篩選匹配，詳細過程見步驟B2 ；
[0045]B3、對獲得的RSSI樣本數據和RSSI測量數據進行數據篩選:設在定位階段采集到待測節點對周圍AP的RSSI信息為S，所述S= {S1; S2, , SJ, R為位置指紋數據庫中參考節點的位置的RSSI特征值信息，所述R=W1, β2, , β J，其中，η為接入的AP點個數；
根據
【權利要求】
1.基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位方法，其特征在于，包括如下步驟: A、在定位區域內搭建WLAN和WSN異構網絡混合定位系統: 在定位區域內設置無線接入點AP，構建無線局域網絡WLAN ;同時在定位區域內構建無線傳感器網絡WSN; B、利用WLAN定位技術估計待測節點的位置: 在構建的WLAN網絡中，對定位區域內的參考節點和待測節點進行測量，獲得與待測節點的信息距離最近的N組數據； C、利用基于WSN定位技術估計待測節點的位置: 在構建的WSN網絡中，計算各節點間的鄰居關系，根據各節點間的鄰居關系，估計待測節點位置，設為(x，y)； D、協同定位: 將所述步驟B中選出的N組數據與所述步驟C中得出的待測節點的估計位置的坐標(x, y)進行比較，在N組數據中選出與坐標(x，y)距離最近的那組位置信息數據的(Xi，yi)作為待測節點的最終估計坐標。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟B中，采用位置指紋算法實現對待測節點的位置估計，其具體過程為:在構建的WLAN網絡中，對定位區域進行離線數據采集，獲得定位區域內參考節點 的接收的信號強度指示RSSI樣本數據，即參考節點的位置指紋信息，并把得到的位置指紋信息存入位置指紋數據庫中； 對定位區域進行實時定位測量，獲得未知節點對周圍AP的RSSI測量數據，將RSSI測量數據與數據庫中的RSSI樣本數據進行對比，篩選出在位置指紋數據庫中和RSSI測量數據信息距離最近的N組數據。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟B中，獲得的RSSI樣本數據是所述AP在不同的時間多次采集參考節點的RSSI數據求得的平均值。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟B中，對RSSI測量數據和位置指紋數據庫中的RSSI樣本數據的篩選過程為:設在定位階段采集到待測節點對周圍AP的RSSI信息為S，所述S= {S1; S2, , SJ, R為位置指紋數據庫中參考節點的位置的RSSI特征值信息，所述R=W1, β2，, βη}，其中，η為接入的AP點個數，根據D{s，R] = -β'、+ — β2) +._.+ (Sn — β?) SΔΖ)來選擇和頭際接收彳η號匹配度取近的N組位置信息數據，AD為設定的信息距離固定門限值。
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟B中，對RSSI測量數據和指紋數據庫中的RSSI樣本數據的篩選過程為:設在定位階段采集到待測節點對周圍AP的RSSI信息為S，所述S= {S1; S2，...,SJ,R為位置指紋數據庫中參考節點的位置的RSSI特征值信息，所述R={ β 1; β 2，...，β J，其中，η為接入的AP點個數；在所述位置指紋數據庫中，包括了m個參考節點的位置指紋信息，其集合為A= (R1，R2,...，RJ，根據D (S，Rj) ( D (S，Rk)，在位置指紋庫中選出和采樣信息距離最近的N組數據，所述Rj e A，Rk e A，對于所有的k Φ j，迭代運算m次。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，采用于APIT算法估計待測節點位置，其具體過程為:Cl、待測節點選擇能夠與之通信的三個鄰居信標節點，測試待測節點在這三個鄰居信標節點所構成的三角形的外部還是內部； C2、重復前述操作，選擇另外三個能夠與之通信的鄰居信標節點進行同樣測試，使之窮盡所有組合或者達到預設精度要求，若待測節點在某三角形的內部，則表示三角形包含待測節點； C3、取所有包含待測節點的三角形的相交部分的質心作為待測節點的估計位置，設為(X，y)。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，如果待測節點周圍的鄰居信標節點數小于三個時，由幾何上求圓交點的方法求出交點作為待測節點的估計位置。
8.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟C中，采用于DV-Hop算法估計待測節點位置，其具體過程為:由參考節點向WSN網絡廣播一個信標，該信標中包含了此參考節點的位置信息以及一個初始值為I的表示跳數的參數；接收節點在收到關于某一個參考節點的所有信標中，保存最小跳數值的信標，丟棄其他較大跳數值的同一參考節點的信標，網絡中所有的節點都獲得了到每一個參考節點的最小跳數值；估計網絡中平均每跳的物理距離，參考節點根據到網絡內部其他參考節點的跳數值以及這些參考節點的位置信息，得到與其他參考節點的實際距離；參考節點得到網絡的平均每跳距離，再把它廣播到網絡中，未知節點收到平均每跳距離，估算自己到參考節點的距離；未知節點獲得三個以上參考節點的估計距離，利用三邊測量法估計其自身的位置，設為U，y)。
9.基于WLAN和WSN的異構網絡協同定位系統，其特征在于，包括:WLAN網絡、WSN網絡、WLAN定位模塊、WSN定位模塊以及數據處理模塊，所述WLAN定位模塊用于在WLAN網絡中對定位區域進行離線數據采集，獲得定位區域內參考節點的RSSI樣本數據，得到參考節點的位置指紋信息，并把得到的位置指紋信息存入位置指紋數據庫中；對定位區域進行實時定位測量，獲得未知節點對周圍AP的RSSI測量數據，將RSSI測量數據與數據庫中的RSSI樣本數據進行對比，篩選出在位置指紋庫中和RSSI測量數據距離最近的N組數據； 所述WSN定位模塊用于在WSN網絡中計算各節點間的鄰居關系，根據各節點間的鄰居關系，待測節點選擇能夠與之通信的三個鄰居信標節點，測試待測節點在這三個鄰居信標節點所構成的三角形的外部還是內部；再重復前述操作，選擇另外三個能夠與之通信的三個鄰居信標節點進行同樣測試，使之窮盡所有組合或者達到預設精度要求，若待測節點在某三角形的內部，則表示三角形包含待測節點；最后，取所有包含待測節點的三角形的相交部分的質心作為待測節點的估計位置，設為 (x，y)； 所述數據處理模塊用于對WLAN定位模塊獲得的N組數據和WSN定位模塊得到的待測節點的估計位置(x，y)進行比較，在N組數據中選出與坐標(x，y)距離最近的那組位置信息數據的(Xi，yi)作為待測節點的最終估計坐標。
10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，在所述WSN定位模塊中，如果待測節點周圍的鄰居信標節點數小于三個時，由幾何上求圓交點的方法求出交點作為待測節點的估計位置。
【文檔編號】H04W4/04GK103491506SQ201310426218
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月17日 優先權日:2013年9月17日
【發明者】于秦, 肖志輝, 王英 申請人:邁普通信技術股份有限公司