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智能空间中基于主动模式的位置计算 江文峰H 陈渝1 史元春1王碧波2谷洪亮‘孙云峰2 1(清华大学计算机科学与技术系，北京．100084) 2(清华大学软件学院，北京，100084) 摘要：本文主要解决了在智能空间中进行固定点的坐标计算以及移动设备的位置跟踪。采用 了主动模式对系统建模，使用扩展Kalman滤波器来计算三维坐标，最后实验证明本策略提高 了系统的精度和鲁棒一|生。 关键词：Kalman滤波器：智能空间：定位 1．引言 近年来，随着讨+算机技术和通信技术的发展与相互融合，一种新型的汁算模式，普适 计算(pervasive／ubiquitouscomputing)“1正蓬勃发展。而在普适计算环境下对位置的感知 是非常重要的。在智能空间中，位置感知部分是作为整个系统的基础，为上层应用提供必 要的位置坐标，从而协助完成智能空间中所需的各项操作和服务，特别是协助完成人机交 互，资源定位等功能。因此位置信息是作为整个系统的基本信息，获取准确的位置牮标是 非常有必要的。 本文的以下部分安排如F：第2节介绍系统的构成和我们采用的模式，第3节介绍了 Kalmml滤波器算法的基本思想，第4节结台在智能空间中的具体情况，给出了系统建模和 Kalman滤波器的具体实现，第5节给出了实验结果，并对结果进行分析。 2．系统结构和模式选择 我们采用了MIT计算机科学与人工智能实验室研制的Cricket硬件设备来获取距离信 Kalmanfilter) 息，然后使用主动模式来进行数据的采样，使用扩展Kalman滤波器(extended 计算出三维坐标，最后得到位置信息，为上层提供服务。 Cricket有两种硬件孽元：主动发送信号的单元、被动接收信号的节元。单个发送端和 单个接收端之间的距离由接收端检测到的无线电信号和超声波信号到达的时间差值与空气 中的声速的乘积计算得到。 在定位系统配置的时候，有两种模式：主动模式和被动模式。在主动模式F，将各个 接收端固定在天花板上，而由空间中的发送端主动的发送无线电信号和超声波信号，当各 个接收端接收到信号以后，汁算出它到发送信号设备之间的距离值。而被动模式恰好相反， 在被动模式下，将各个发送端固定，并发送信号，丽由空间中的接收端接收信号，当接收 端接收完信号后，再计算出距离值。 educn 联系作首：江文峰，E—mail-Jiangwfl)4@mailstsinghua 第三部分第一届全国普适计算学术会议 这两种模式各有优缺点，被动模式配置起来比较方便，而且扩展性也比较好。但是在 主动摸式下，由于同一时刻多个接收端可能收到发送端发送的信息，从而同一·时刻能够得 到一个发送端到多个接收端的距离值，因此计算结果的精度应该比被动模式下的高，而且 考虑到在智能空间中具体的应用环境和服务需求，采用主动模式能够减轻待定位设备的复 杂性和计算量，更好地满足人机交互的要求，因此我们采用了主动模式来配置这个定位系 统的物理环境：在天花板上布置一定数量的接收设各，并将这些接受设备通过串口连接到 一台主机上，而用户就可以随身携带发送设备了，当接收设各计算出了距离值，传递到主 机t，主机再根据收到的数据进行相应的数据过滤，选择合适的算法计算出发送端的三维 坐标，而我们所采用的算法就是扩展Kalman滤波器。 3．扩展Kalman滤波器 卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是1种针对离散数据线性滤波问题的递归求解方法，用 于从一系列存在高斯白噪声的测量值中估计出真值，选择合适的参数可以有效的减少噪声 的影响，使估计值稳定的收敛于真实值。 令z∈婀”为待估计状态，z∈吼…为测量值，“∈坼‘为控制输入，系统的状态方程为： j矗“2戤+Buk+q+1wk+1 公式(1) 1=¨5Hxk+l+唯“ 其中，A叫做状态转移矩阵，反映状态间的相互影响；B反映输入对状态的影响；q。为 噪声输入矩阵。H叫做测量矩阵，反映状态与测量值之间的关系。Ⅵ和％都是独立的高斯 白噪声，满足正态分布，Ⅵ是系统噪声向量(或者叫过程噪声