网站首页  词典首页

请输入您要查询的论文：

　

标题 基于RTI的室内无源定位技术研究综述
范文 张亚军

摘 要：介绍了基于RTI的室内成像原理，分析了室内定位技术研究现状，阐述了室内无源定位技术的发展方向和应用前景。
关键词：无线传感网络；RTI；成像技术；无源定位
DOIDOI：10.11907/rjdk.151522
中图分类号：TP301
文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）009002002
0 引言
室内无源感知、定位及追踪，是通过对已知的无线传感网络信号分析，利用无线层析成像（Radio Tomographic Imaging，简称RTI）原理[ 12 ]，对室内未携带任何电子设备的无源生物个体运动行为进行探测感知、定位及追踪的一种新型技术。该技术不仅具有重要的应用价值，而且可以对无线成像过程进行科学研究，特别是穿墙成像规则、室内无源生物运动信息感知、定位和追踪关键算法的研究。
研究人员已经开展了追踪未携带电子设备对象的研究，比如摄像机、电容器、压力计、红外和超声波技术等。但是这些技术都有严重的限制范围或较高的部署代价或要求近距离等缺点。尤其在很多室内公共场所，例如在浓烟或光线非常暗的场景中（火灾现场），现有的监控摄像头无法分辨监视区域或者感兴趣区域中的生物运动信息，造成监控信息缺失，无法判断室内生物运动信息。此时，无线传感网络是一种有效的监控手段，它提供相应的监控信息，便于监控者作出正确的应对措施。在人口稠密区域，如超市、商场等，可以随时监控人流量，甚至可以加入智能预测技术，避免拥挤或踩踏事件的发生。另外，在人质营救任务或军事战术的部署中，无法预测室内运动生物的位置及活动规律，行动方案难以奏效，而利用无线层析成像技术，可以感知室内生物运动信息，提供正确决策，提高任务成功率。在目前物联网技术框架内，应用在家庭安全[ 3 ]方面，尤其是在独居老人家中搭建室内无源定位系统，通过互联网链接到子女的通信设备或者对应的社区管理机构，以解决老人健康生活辅助问题，避免老人出现意外情况时无法及时发现而耽误救助时间[ 4 ]。
1 研究概况
目前，较为成熟的定位技术是GPS（Global Positioning System，全球定位系统），是目前世界上最常用的卫星导航技术之一。虽然这类技术在室外定位和目标追踪方面具有绝对优势，但由于现代城市的建筑材料和室内环境的复杂性，这类技术在室内定位方面优势并不明显，因此，室内定位技术已成为研究热点。
室内定位技术分有源定位（Active Location）和无源定位（Passive Location），本文重点研究室内无源定位技术。室内无源定位相关问题作为室内无线定位研究的方向之一，在通信和计算机领域已经有一些早期研究。其思路主要是利用WiFi信号强度的变化，根据指纹技术和Wlan环境确定室内用户机器问题。最为经典的是马里兰大学的Ashok K. Agrawala提出的基于无线射频客户端的Horus定位系统。该系统利用无线通道多样性的不同因素进行准确定位，同时利用聚类定位技术减少算法的复杂性。美国罗格斯大学Chenren Xu和合肥工业大学安宁教授等人合作设计了基于接收信号强度（Received Signal Strength）的SCPL（Sequential Counting， Parallel Localizing）算法，该算法利用条件随机场（Conditional Random Field ，简称CRF）解决了室内无源多目标的非线性定位问题，定位误差范围在1.3m。
室内无源定位通常有两个阶段，分别是离线（Offline）阶段和在线（Online）阶段。在离线阶段需要建立定位位置的信号强度，然后建立一个无线地图（Radio Map），类似于指纹库技术。在线阶段，就是根据室内无源生物运动信息，在无线地图中搜索最为接近的地点，确定室内生物的位置，实现定位及其运动轨迹信息。
无线地图分为两大类：确定技术和概率技术。确定技术的代表作是微软开发的Radar系统[ 5 ]，使用均值等相关非概率方法实现定位估值。概率技术主要是把接入点（Access Point，简称AP）的无线信号强度信息存入无线地图，使用数学概率方法实现用户或者客户端定位，较为著名的是Nibble系统，该系统使用贝叶斯网络方案实现用户定位。
S.L.Ting等人使用RFID 技术（Radio Frequency Identification），研究采用无源的RFID标签定位和跟踪运动对象位置，提供实时信息，其结果表明无源RFID定位系统效果令人满意，兼顾了成本和效益。另外， IndoorAtlas公司已经研发出利用磁场压力感应进行定位的技术，在2014年获得百度公司1 000万美元的投资[ 6 ]，应用前景看好。
清华大学刘云浩教授带领的研究团队对无线网络定位与RFID定位进行了大量的研究，取得了相关研究成果，并已经应用于机场的行李分拣。北京邮电大学高国威、张世哲等人进行了基于位置服务的相关研究，辅助ZigBee传感器和WiFi无线信号进行定位，效果明显。武汉大学的陈淼等[ 7 ]研究了基于信号强度的WLAN室内定位跟踪系统，提出利用混合高斯模型改进定位的精度，同时利用聚类算法减少计算量，从而设计出一种混合滤波器达到实时动态的系统要求。王国利教授[ 8 ]对压缩传感支配的多层次生物运动信息行为进行了研究，利用光纤传感网络感知运动目标位置，提出动态唯一可解码优化设计方案，该方案有效减少了部署所需的光纤长度。
近几年，利用传感网络来实现目标定位和追踪引起了学术界的研究兴趣。美国犹他大学的Neal Patwar教授[ 9 ]首次提出利用无线传感网络来生成无线层析图（RTI）概念，基本原理是：无线传感网络内部，室内遮挡物会引起接收信号的变化，根据变化规律，生成RTI。Neal Patwar 教授的研究团队主要在RTI的基础上，依次开展室内无源目标定位和追踪技术的研究，其研究的核心是定位问题。假如室内目标长时间固定在某一个位置，那么定位的方法就会失效，在RTI上目标会自动消失。因此，如何克服这一缺陷成为研究的主要方向。为此，Yang Zhao等人提出基于内核距离的方法，初步解决了目标消失的问题，推动了该领域的研究发展。
2 重点算法介绍
2.1 成像原理
在监视区域设计具有令牌环的WSN，传感器节点数量为K，假设区域被划分为N的像素，则对应点对点的网络总连接数为M=K（K-1）2，则有公式如下：
y=Wx+n（1）
其中，y是接收端收到的RSS值向量；W是M×N的矩阵；x是被估计的衰落图像向量，单位是分贝（dB）；n是噪音向量。
公式（1）求解的问题实质上是一个病态问题，因此经过公式变换可以得到公式（2）：
=（WTW + C-1x σ2N ）-1WTy（2）
[Cx]kl=σ2xe-dkl/δcδc（3）
δc是控制成像的平滑度，σ2x是像素的方差。
dij（1）+dij（2）dij（1）和dij（2）分别是像素点j到达链接i的两个端点的欧氏距离，d是链接i的欧氏距离，λ为椭圆宽度的参数。如果满足公式（4）的判断条件，则可得到公式（5），否则wij的值就为零。 wij=1d（5）
把公式（3）和公式（5）带入公式（2），即可得到估算的图像。
2.2 定位估计
由2.1节内容可以计算出对应的图像，在图像中去寻找像素点最高的一个坐标，即可找到目标的对应位置，这是最基本的定位方法。
使用常用的K近邻聚类方法，找到最近的K个像素点，然后经过KNN算法处理，得到较为合理的估计坐标值。目前此类方法已经达到1m以下的精确度。
3 研究展望
基于RTI技术的室内无源生物运动信息研究，其实质涉及到图像处理和定位追踪等核心算法，是近年来研究热点之一。RTI是成像问题（实质上也是如何解决病态问题），既要保证图像的清晰度，又要保证算法的高效性，如何平衡二者的关系是研究重点之一。
随着物联网技术的逐步推进，室内定位技术在关爱老人和紧急事件处置等安全领域越来越受到重视，该技术将得到大力发展。
参考文献参考文献：
[ 1 ] J WILSON，N PATWARI.Seethrough walls：motion tracking using variancebased radio tomography networks[ J ]. IEEE Transactions on Mobile Computing， 2011，10（5）：612621.
[ 2 ] F VIAN，P ROCCA，M BENEDETTI，et al.Electromagnetic passive localization and tracking of moving targets in a WSNinfrastructured environment[ J ]. Inverse Problems， 2010（26）：102106.
[ 3 ] LIU HENG， WANG ZHENGHUAN， BU XIANGYUAN，et al.Image reconstruction algorithms for radio tomographic imaging[ C ].Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation， Control and Intelligent Systems，2012.
[ 4 ] O KALTIOKALLIO， M BOCCA，N PATWARI.Longterm devicefree localization for residential monitoring[ C ].7th IEEE International Workshop on Practical Issues in Building Sensor Network Applications，2012：991998.
[ 5 ] P BAHL，V N PADMANABHAN. RADAR： An inbuilding RFbased user location and tracking system[ J ].IEEE Infocom，2000（2）：775784.
[ 6 ] 传百度以1000万美元投资室内导航技术公司[ RB/OL ].http：//tech.qq.com/a/20140903/019834.htm.
[ 7 ] 陈淼. 基于多高斯混合模型的WLAN室内定位系统[ J ].华中科技大学学报：自然科学版，2012（4）：6771.
[ 8 ] 陈喜锋，王国利，郭雪梅. 实现目标跟踪的光纤传感网络及其优化设计[ J ].自动化学报，2014（7）：13481354.
[ 9 ] J WILSON，N PATWARI.Radio tomographic imaging with wireless networks[ J ].IEEE Transactions on Mobile Computing，2010，9（5）：621632.
责任编辑（责任编辑：杜能钢）
随便看

　

科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。

　

Copyright © 2004-2023 puapp.net All Rights Reserved
更新时间：2025/2/11 1:33:35