3-D的室内定位跟踪和可视化系统基于无线传感器网络

3-D的室内定位跟踪和可视化

系统基于无线传感器网络

摘要：本文介绍了一个3-D位置跟踪在室内使用无线传感器节点的可视化系统环境。该系统的基础上修改电台的位置指纹识别算法，它使用价格低廉，可编程在ZigBee无线无线嵌入式平台网络协议。本研究的主要重点是估计在3-D无线移动节点的位置的能力室内空间，无需任何昂贵的基础设施。无线节点已被部署在一个实验性的测试床，定位跟踪和运动估计。K近邻在一个位置估计算法已实施设置在3-D空间的无线电定位采集指纹。3-D已经生成的可视化界面，以在VRML显示实时传感器中的3-D位置和数据世界。初步实验结果表明，该计划可以实现准确和稳定的位置跟踪室内环境。

关键词：无线传感器网络，ZigBee的3-D定位，指纹，可视化。

1.导言

MEMS的快速增长，使发展无线传感器网络（WSN）技术，该技术被绘制了大量的关注，作为一个可能的方法来实现一个宽各种应用。无线传感器网络正在成为一个关键技术，因为它小，价格低廉，重新编程，简单的网络和潜在的长效无线传感器节点，能够检测和报告世界上的各种物理特性监测和控制应用，如跟踪人，在室内的资产和设备，救灾应用，环境监测;建造的自动化;远程/预防性维护;医药保健等等。

在大多数这些应用中，传感器节点的位置往往需要被检测的主要数据。无线传感器网络默认情况下，不能提供任何信息，其中有一个事件发生。这样做，通常情况下，报告无线节点位置有被称为。换句话说，跟踪对象制造工厂内，或用于监测一个条件病人在医院的建设，自动检测传感器的位置，也称为节点定位，是核心技术。

无线节点定位可以定义为确定一个传感器节点在网络中的位置起源。该技术通常包括传感器的位置与最初估计的算法未知的位置信息使用的知识几个传感器和传感器间的绝对位置测量，如距离和方位测量。

在WSN节点定位是一个重要的，关键有利的技术，吸引了相当多的研究兴趣。随着网络的传感器，以及资源约束其故障率较高，存在许多挑战，在自动确定传感器的位置。各种应用如要求，可扩展性，能源效率，成本，精度，响应和隐私，影响的研究和传感器定位系统的发展。此外，WSN节点的少量代码可用空间使数据服务的逻辑和执行情况一个单一的节点问题，这对定位算法迫使研究人员减少的复杂性定位技术。

虽然很多研究都集中在发展中国家定位算法和位置感知系统，位置计算问题大多是制定和解决了在二维平面。已支付较少注意实时的根本和具有挑战性的问题在三维坐标空间定位，特别是在移动的物体，室内环境。只有少数研究者提供分析这些解决方案的3-D方面的好处。

几年努力，一个已经解决的3-D定位通常这样做室内使用这种昂贵的技术超宽带（UWB）技术和无线局域网和WiFi技术。一些商业系统存在基于这些技术的3-D对象的定位和人们在

室内空间。例如，Time Domain andUbisense公司提供的3-D定位跟踪系统的基础上UWB技术用于监控零件和工厂的人。实时定位系统（RTLS）的基础上，在许多领域的各种技术已成为非常受欢迎。他们在定位对象的唯一目的是有效的室内环境，和昂贵的3-D定位方法在硬件和部署。AeroScout和Ekahau公司主要解决方案供应商，资产使用WiFi定位启用RFID 标签。

在本文中，我们的目标不是在讨论所有的商业技术的3-D定位，而是提出增加位置的数据联网能力跟踪，这是简单的和相对的成本效益比商业解决方案。在我们的研究中，我们专注于ZigBee的基于无线网络的嵌入式无线平台，也被称为Motes。ZigBee是一种无线网络使用最近的IEEE802.15.4技术构建通信标准，其成本低，在低数据速率低功耗（250Kbps）。一ZigBee传感器可以是功能简单的多年电池供电。这是由于实施了ZigBee 协议中的传感器大多是在深度睡眠或闲置模式，以保持功耗。

我们的目标是相辅相成的数据联网功能准确的3-D定位跟踪的ZigBee网络能力，从而提高这些网络的价值。

在本文中，我们提出了一个3-D节点的方法基于ZigBee的无线传感器网络定位在我们的无线传感器网络测试床的样品部署，这是我们开发测试无线定位算法在室内环境恶劣和动态。

方法采用改良的无线电定位指纹识别算法，它使用无线电信号强度聚集在多个接收指示器（RSSI）的信息为了估计移动对象的坐标位置3-D空间。无线传感器估计位置和传感器中的数据提出了一个交互式的虚拟现实可视化界面。

本文的其余部分安排如下：在第2节，我们简要地介绍了在无线节点的相关工作本地化技术。第3节中，我们讨论了我们的整体研究方法。第4节提出了一个原型实施所提出的方法和最终结论是在第5节。

II.相关工作

无线定位的有效性有所不同，根据参数，如：物理现象用于测定位置，传感外形仪器，电源要求，基础设施与便携式元素，并在时间和空间分辨率等。在一般情况下，挑战和一个WSN的性能定位算法往往取决于应用程序域如在室内还是室外，环境条件，物理分布，拓扑等由于我们的课程预期的应用，我们专注于域的位置跟踪在室内，如工厂和工厂，仓库，公共服务大楼。

一些基本的室内定位跟踪技术文献已经提出，基于在网络节点之间的距离或角度测量。常用的方法是：到达角度（AOA）检测接收信号的方向，以获得范围的信息;到达时间（TOA）和时间到达差（TDOA），使用脉冲的超声波信号，以确定两个节点之间的距离。超声波系统，如板球[17]和主动蝙蝠可以实现更高的精度，使用飞行时间不等。然而，这些系统需要的视线线曝光接收超声波信标在基础设施，以及5月需要注意接收方向。它需要一个为了广泛的基础设施和昂贵的部署实施大型建筑物。红外线为基础的系统，包括活动徽章[19]。可以本地化用户到一个特定区域直接的视线接触到的红外在障碍物的存在和灯塔，但苦于错误不同光线和环境的红外水平。详细的审查可以找到不同的定位算法[5]，[14]和[19]。

由于无线硬件的复杂性的缺点和其他基础设施的要求作出了接收信号强度指示（RSSI）的技术，最流行的方法，在距离无线系统的估计。基于RSSI的距离估计是基于物理事实上，