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RSSI定位
为什么RSSI值为负值?
因为无线信号多为mW级别,所以对它进行了极化,转化为dBm而已,不表示信号是负的。1mW就是0dBm,小于1mW就是负数的dBm数。
弄清信号强度的定义就行了:
Rss=10logP
只需将接受到的信号功率P代入就是接收信号强度(灵敏度)
[例1] 如果发射功率P为1mw,折算为dBm后为0dBm。 [例2] 对于40W的功率,按dBm单位进行折算后的值应为: 10lg(40W/1mw)=10lg(40000)=10lg4+10lg10+10lg1000=46dBm。
RSSI测距原理 无线信号传输中普遍采用的理论模型为渐变模型(Shadowing Model)。 式中,p(d)表示距离发射机为d时接收端接收到的信号强度,即RSSI值;p(d0)表示距离发射机为d0时接收端接收到的信号功率;d0为参考距 离;n是路径损耗(Pass Loss)指数,通常是由实际测量得到,障碍物越多,n值越大,从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快:X是一个以dBm为单 位,平均值为0的高斯随机变量,反映了当距离一定时,接收到的能量的变化。 实际应用中一般采用简化的渐变模型 为便于表达和计算,通常取d0为1 m。于是可得 [p(d)]dBm=A-10nlg(d) (3) 把[p(d)dBm写成RSSI的形式得到 RSSI=A-10nlg(d) (4) 其中,A为无线收发节点相距1 m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值。式(4)就是RSSI测距的经典模型,给出了RSSI和d的函数关系,所以已知接收机接收到的RSSI值就 可以算出它和发射机之间的距离。A和n都是经验值,和具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关,因此在不同的实际环境下A和n参数不同,其测距模 型不同。
2 RSSI测距定位算法 基于RSSI测距的定位算法流程如图1所示。
节点定位采用极大似然估汁算法。已知n个信标节点的坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),未知节点坐标为(x,y),算法具体步骤如下: (1)信标节点周期性向未知节点发送包含自身ID和自身位置信息的数据包。 (2)未知节点在收到同一ID信标节点发来的数据包后,从中提取出收到陔帧数据的信号强度值RSSI,当收到某个ID信标节点发来的数据包超过一定阈值(实验设置为100)后,对这100个RSSI值求平均值, 得到最终的该ID信标节点的RSSI值,然后使用RSSI测距公式RSSI=A-10nlg(d)导出距离d,这样就得到了未知节点和某ID信标节点的距 离。对所有信标节点都采用这种方法进行处理,得到n个距离d1,d2,…,dn。最后未知节点记录下所有信标节点的坐标和对应的距离数据。 (3)建立信标节点与未知节点距离方程组 该方程为非线性方程组,用方程组中前n-1个方程减去第n个方程后,得到线性化的方程 AX=b (6) 其中 式(7)便是未知节点的坐标计算值。
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