[发明专利]一种基于ZigBee网络在超市环境中的定位方法

说明书

本发明公开了一种基于ZigBee网络在超市环境中的定位方法，包括设置ZigBee无线定位网络、采集离线数据并构建RSSI‑d映射表、获得RSSI‑d分布曲线、在线阶段的匹配定位，采用了基于RSSI‑d路径点匹配的定位方法，在划分的三角形定位子区域中有效的设计离线阶段采集点，在满足实际定位要求的情况下，合理减少离线阶段定位网络的数据量，在线定位阶段通过RSSI‑d分布曲线所构成的分布曲线簇，确定定位子区域，以利用较少的网络资源，减少定位网络的工作量，并利用对差异程度设置阈值对数据进行处理，在此基础上进行的基于差异程度加权的矢量偏移，从而能有效利用路径点的冗余信息，并获得较高的定位精度。

技术领域

发明涉及通信技术领域，具体的说是一种基于ZigBee网络在超市环境下的定位方法。

背景技术

目前，在智能设施的普及下，定位的重要性愈发凸显。无线传感器网络的最为重要的一个应用实例便是进行终端节点(即无线传感器)定位。学术上通常采用的方法有：到达时间TOA，到达时间差TDOA，到达角度AOA，接收信号强度指示RSSI。由于工程应用中，考虑到终端节点低功耗的必要需求以及终端节点间难以精确同步。实际多采用RSSI信号强度判断终端节点位置，如“ZigBee技术中基于RSSI测距的定位算法研究”，徐世武等，《单片机与嵌入式系统应用》2012年08期。解决基于ZigBee的无线传感器定位主要参考TI公司由信号传播模型推演的得到的RSSI距离公式：RSSI＝-(10×n×log10d+A)，其中d为信号传播的距离，n、A分别为传播因子与环境参数，均为可变参数。

但在超市环境下，由于障碍物多、电磁干扰强等不确定因素使得可变参数不能通过简单的推算来得到，实际数学模型会变得复杂的多，使得由此衍生出的定位算法(如质心算法)，如“基于ZigBee定位系统的设计与实现”，曹凯，《管理科学》2014年04期，数据不可靠，定位效果差，难以在超市环境下实现定位。

另一种根据各节点的RSSI位置特征建立的位置指纹数据库匹配定位的定位方法，如“基于WiFi的井下指纹模定位算法”，董建平等，《工矿自动化》2014年10期，由于需要大量的采集点保证定位精度，导致离线数据量过大，匹配算法复杂，实际应用也很困难。

发明内容

本发明为克服上述现有技术存在的不足之处，提供一种基于ZigBee网络在超市环境中的定位方法，以期能有效利用超市环境的障碍物也就是货架的特征，提高离线采集阶段的效用值，并利用匹配路径点数据的冗余特征，提高在线定位阶段的定位精度，从而开拓在环境复杂定位要求高的室内运用无线技术定位的可能性。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案实现发明目的：

本发明一种基于ZigBee网络在超市环境中的定位方法，所述超市环境是以货架作为障碍物，其余空间为非障碍物区域，且在所述非障碍物区域中设置有带有ZigBee的购物车作为盲节点；以所述超市环境的外接矩形的任意一点作为原点O，以所述原点O的相邻边分别作为X轴和Y轴，分别建立二维平面坐标系XOY；其特点是，所述定位方法是按如下步骤进行：

步骤1、将所述超市环境分割为N块三角形定位子区域；在每块三角形定位子区域的顶点上分别设置带有ZigBee的参考节点，记为R_i，i＝1,2,3；以第i个参考节点R_i为源点，向所述第i个参考节点R_i的对面的边发散M条路径，并在所述第i个参考节点R_i的对面的边上相应形成M个路径终点E_m，1≤m≤M；在所述源点与第m个路径终点E_m之间的路径上设置有K_m个采集点；令第k个采集点与源点之间的距离记为d_k，且所述第k个采集点d_k位于所述非障碍物区域上，所述第i个参考节点R_i和所述盲节点的高度相同；

步骤2、离线阶段