集群室内实时定位系统软件方案设计书开题报告.docx

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集群室内实时定位系统软件方案设计书开题报告

集群室内实时定位系统——软件方案设计书开题报告

淮阴工学院毕业设计（论文）开题报告

学生姓名:

学号:

专业:

电子科学与技术设计（论文）题目:

集群室内实时定位系统

——软件设计指导教师:

2014年2月10日

毕业设计（论文）开题报告1（结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述

文献综述

1研究背景

随着无线通信和无线传感器网络技术的发展，基于位置的服务（LBS）显得越来越重要。

在室外环境下，全球定位系统（GPS）已经比较成功地解决了定位问题，它通过GPS

[1]接收机测量来自5,24个卫星信号的到达时间差（TDOA）进行位置估算，可以提供接近全球的定位覆盖范围。

但GPS采用的微波极易被浓密树林、建筑物、金属遮盖物等吸收，因此，GPS只适合在户外及天空开阔度较佳处使用。

在室内场合，由于信道环境复杂、微波信号衰减厉害、测量误差大，GPS无法满足人们对活动频繁的室内定位和导航的需[2]求。

但是室内却是与人类生活生产关系最密切的场合，室内定位服务存在大量应用需求，譬如仓库里面某些存储产品的位置检测、传输带上的商品检测、医院里医护人员或者仪器的位置、失火建筑物中消防人员的位置、以及遍布在工厂里面的贴有标签的保养

[3][4]工具等等，因此研究室内定位技术具有十分重要的意义。

2国内外的研究状况及趋势

2.1室内定位常用的方法及优缺点

室内定位技术主要包括超声波定位技术、红外线定位技术、超宽带定位技术、射频识别定位技术等。

超声波室内定位抗干扰性强，定位精度可达厘米级，但超声波在传输过程中衰减明显从而影响其定位有效范围，并且需要大量的底层硬件设施，成本太高、

[5]无法大面积推广。

红外线室内定位通过红外发射机向室内固定放置的红外接收机周期发送该待测物唯一ID，其定位精度能达到5~10m，但红外定位技术功耗较大，红外线在传输过程中易于受物体或墙体阻隔且传输距离较短，容易受室内灯光的干扰，定位系统

[6]复杂度较高，有效性和实用性较其它技术仍有差距。

超宽带室内定位是近年来新兴的一项基于极窄脉冲的无线技术，系统包括UWB接收器、UWB参考标签和主动UWB标签，常采用TDOA测距定位算法，定位精度为可达到6~10cm，但造价较高、无法大面积推广[7]。

射频室内定位采用非接触式双向通信交换数据以达到识别和定位的目的。

这种技术这种技术作用距离短，一般最长为几十米。

但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的

信息，

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且传输范围很大，成本较低。

同时由于其非接触和非视距等优点，可望成为优选的室内

[8]定位技术。

目前，射频识别研究的热点和难点在于理论传播模型的建立、用户的安全隐私和国际标准化等问题。

优点是标识的体积比较小，造价比较低，但是作用距离近，

[9]不具有通信能力，而且不便于整合到其他系统之中。

ZigBee技术是一种新兴的短距离、低速率无线网络技术，它介于射频识别和蓝牙之间，也可以用于室内定位。

它有自己的无线电标准，在数千个微小的传感器之间相互协调通信以实现定位。

这些传感器只需要很少的能量，以接力的方式通过无线电波将数据从一个传感器传到另一个传感器，所以

[10]它们的通信效率非常高。

ZigBee最显著的技术特点是它的低功耗和低成本。

应用ZigBee技术的室内定位系统是通过在传感器网络中布置参考节点（或称基站）和移动节点（或称盲节点、标签）构成系统的，参考节点为静态节点，它们发送位置信息和RSSI值给移动待测节点，该节点将数据写入定位模块，分析计算得到自身位置。

该系统常采用分布式节点设置，可以减少网络数据工作量和通信延迟的问题。

定位精度在2m以内，

[11][12]但网络稳定性还有待提高，且易受环境干扰。

2.2ZigBee定位技术

[13][14]ZigBee定位技术分为基于距离的定位和非基于距离的定位。

节点测距技术是基于距离的节点定位技术的基础。

常用的测量节点间距离的方法主要有TOA（TimeofArrival），TDOA（TimeDifferenceofArrival）、超声波、RSSI（ReceivedSignalStrength

Indicator）和TOF（TimeofLight）等。

TOA和TDOA测距技术都是通过信号的传播时间和信号的速度两个参数来计算距离的，无线信号传输速率大，时间测量上很小的误差就可能导致距离上很大的误差，并且TOA需要昂贵的设备来保持时间同步，能量消耗大。

超声波测距方法是指当发射节点发射的超声波遇到障碍物时就会发生反射，反射波可由

[15][16]接收器接收，这样只要测出超声波从发送点到反射回来的时间间隔?

t，就能测距。

利用超声波测距很精确，测量误差只有10cm，但由于超声波是一种声波，易受环境温

[17]度、湿度等因素的影响。

此外，需要额外的硬件支持，增加了节点的硬件成本和尺寸。

RSSI是最基本的测距方法，基本不需要额外的硬件设备，实现方法简单。

在基于接收信号强度指示RSSI的测距中，已知发射节点的发射信号强度，接收节点根据收到的信号

[18]强度计算出信号的传播损耗，利用理论和经验模型将传输损耗转化为节点间的距离。

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[19][20]TOF测距技术可以理解为飞行时差测距（TimeofFlightMeasurement）方法，TOF属于双向测距技术，它主要利用信号在两个异步收发机（Transceiver）之间往返的飞行时间来测量节点间的距离。

在信号电平比较好调制或在非视距视线环境下，基于RSSI测距方法估算的结果比较理想;在视距视线环境下，基于TOF测距方法估算的结果比较理想，是随距离呈线性关系的。

因此，基于TOF距离估算方法能够弥补基于RSSI距离估算方法的不足。

本项目在综合了解各种测距方法的优缺点后，提出RSSI和TOF联合应用的测距方法，以期提高定位系统的精确度。

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参考文献

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13-32.

毕业设计（论文）开题报告2（本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）研究内容

本项目的研究内容包括:

基站和标签软硬件设计、标签自动检测研究、标签防冲突协调机制研究、基站互联机制研究、服务器定位坐标软件算法研究。

主要内容如下:

（1）基站和标签的软硬件设计

标签通过获取参考节点的坐标位置和信号强度RSSI值，利用自身的定位引擎来计算自己的位置，并将位置信息发送给基站。

基站即参考节点，其位置固定，为定位标签传送一个参考位置和信号强度值，并将标签的位置信息上传到服务器进行解析，并不需要定位引擎支持。

因此，本项目拟采用STM32F搭配CC2430设计基站，MSP430搭配CC2431设计标签。

（2）标签的自动检测研究

针对传统的采用轮询方式获取定位信息，存在移动点增加后刷新频率显著变慢、服务器效率低下等问题，研究标签主动上报方式。

通过集群式基站自动检测其附近的移动标签，主动向服务器汇报基站与标签的相对距离，由服务器进行解析，提高服务器效率。

（3）标签的防冲突协调机制研究

当基站信号作用范围内有多个标签时，同一时刻可能有两个或多个标签向基站发送信息，使基站不能正确识别标签，即发生了标签冲突和碰撞。

因此，需要研究一种防冲突技术以减少冲突达到快速准确识别多个标签的目的。

（4）服务器定位坐标软件算法研究

要想对标签准确定位，必须在服务器端研究一种高效的算法来解析处理集群基站上报的数据，目前有基于测距算法和无需测距算法，前者有RSSI、TOA、TDOA、AOA，后者有质心法、DV-Hop算法、Amorphous算法和APIT算法。

本文在研究各种算法的基础上，提出基于RSSI和TOF的定位坐标软件算法。

研究试验方法及技术路线,工艺路线,

本课题的目的是采用Zigbee技术建立一套室内实时定位系统，系统主要包括三部分:

低功耗定位标签，基于以太网接口的定位基站和定位显示网络系统。

要求系统实时性好、稳定性高，能够满足工厂环境下低密度人群的室内定位。

系统的总体框图如图1

所示。

PC机

服务器

以太网

路由器

以太网

HUBHUBHUBHUB

以太网以太网以太网以太网

基站基站基站基站基站基站基站基站基站基站基站基站基站基站基站基站

图1定位系统总体设计框图

针对项目主要的四点研究内容，具体的研究方法、技术路线以及工艺流程简述如下:

（1）基于STM32F+CC2430\MSP430+CC2431的基站和标签的设计

基站是一个安装在已知位置的静态节点，这个节点知道并能在其他节点请求时返回它自己的位置，基站并不需要定位引擎的硬件应用，也不需要负责任何计算。

因此，采用DM9000作为以太网芯片、CC2430作为无线收发芯片、STM32F107V作为核心处理器，需要提供5V、3.3V和2.5V电压。

标签采用MSP430单片机作为核心处理器、CC2431作为定位芯片、钮扣电池供电、RT9183作为电源芯片，提供2.5V电压。

基站和标签的硬件结构框图如图2和图3所示。

以太网接口DM9000STM32FCC2430

图2基站硬件结构框图

MSP430CC2431

图3标签硬件结构框图

（2）基于集群式基站的移动标签的自动检测

通过集群式基站自动检测其附近的移动标签，主动向服务器汇报基站与标签的相对距离，提高服务器效率。

具体实现如图4所示，每个基站通过以太网口接入局域网，可实时与服务器进行数据交互，定位标签每隔一定时间广播一个数据包（包括ID和时间索引），基站收到广播数据包后，查询本基站与定位标签的距离，并上报给服务器，服务器通过分析汇总多个基站发送的数据包（包括基站ID，标签ID，距离及时间索引），可以计算出标签在当前时间索引下的坐标，并显示出来。

通过此种方式，基站主动上报标签与其距离，服务器只需不断解析基站数据，从而大大提高了标签的刷新速率，定位标签及定位基站易产品化，定位系统也易通用化。

基站基站基站

基站基站基站基站获基站获取距离取距离标签

标签广播

基站获取距离基站获取距离基站基站基站

图4标签自动检测原理框图

（3）基于RSSI+TOF的测距定标算法

RSSI定位是根据接收节点收到的信号强度，计算出信号的传播损耗;利用理论与经验模型，将传输损耗转化为距离，再计算出节点的位置。

其理论模型:

pdpdndd（）（）10log（/）,,00

TOF测距是基于飞行时差的测距方法，属于双向测距，它主要利用信号在两个基站之间往返的飞行时间来测量节点间的距离。

在非视距视线环境下，基于RSSI测距方法估算的结果比较理想;在视距视线环境下，基于TOF测距方法估算的结果比较理想。

因此，本项目联合采用RSSI和TOF来进行测距，并且将算法交给后台服务器进行处理。

参考文献

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大连理工大学硕士学位论文，2007

毕业设计（论文）开题报告指导教师意见:

1（对“文献综述”的评语:

2（对本课题的深度、广度及工作量的意见和对设计（论文）结果的预测:

指导教师:

（手写签名）

年月日所在专业审查意见:

负责人:

（手写签名）

年月日