王海英+阮祺+常肖+梁鵬

摘 要：針對(duì)隧道無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)定位人員不精確，以及定位精度容易受到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定影響的問題，通過研究ZigBee定位精度的影響因素，提出一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法改善ZigBee監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置方法。該方法可以有效快捷地架構(gòu)ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，且利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法預(yù)測(cè)不同參數(shù)的設(shè)置對(duì)應(yīng)的定位影響精度，可以將誤差穩(wěn)定區(qū)域的定位誤差控制在1 m以內(nèi)。

關(guān)鍵詞：ZigBee技術(shù)；RSSI定位算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；定位精度

中圖分類號(hào)：U458.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

文章編號(hào)：1000-033X（2016）05-0111-04

Abstract： Aiming at the problem of inaccurate positioning of the tunnel wireless sensor network， the influential factors of ZigBee positioning accuracy were studied based on RSSI algorithm and weighted centroid algorithm， and a new method of improving ZigBee monitoring network parameters was proposed by using BP neural network. The proposed method can effectively and efficiently build the ZigBee sensor network system， and the improved algorithm of BP neural network is used to predict the corresponding positioning accuracy of different parameters. Experimental results show that the error stability region can be controlled within 1 meter according to the method of parameter setting.

Key words： ZigBee technology； RSSI positioning algorithm； BP neural network； positioning accuracy

0 引 言

公路、鐵路隧道的建筑施工環(huán)境艱苦惡劣，工種危險(xiǎn)系數(shù)高，工作人員人數(shù)多，使隧道建筑施工企業(yè)面臨巨大的管理困難，迫切需要一種能夠高效、準(zhǔn)確的人員定位系統(tǒng)。鑒于ZigBee能耗小、短距離傳輸穩(wěn)定的優(yōu)勢(shì)，很多學(xué)者將該技術(shù)應(yīng)用到隧道等工程定位中[1]。

但目前的研究主要是針對(duì)定位的傳輸方法與傳輸途徑，并沒有研究表明參數(shù)設(shè)置對(duì)定位精度的影響。由于參數(shù)設(shè)定的不同，使得定位精度存在差異，而對(duì)特殊環(huán)境中定位系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置肯定不相同。本文介紹一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法高效優(yōu)化ZigBee監(jiān)測(cè)參數(shù)設(shè)置的方法，可以快捷有效地架構(gòu)ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，且利用改進(jìn)算法預(yù)測(cè)不同ZigBee網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置對(duì)應(yīng)的定位精度，從而提高ZigBee在定位方面的應(yīng)用價(jià)值。

1 基于RSSI的加權(quán)質(zhì)心定位算法

傳統(tǒng)采用RSSI定位技術(shù)的定位算法為

本文采用RSSI測(cè)量方法與質(zhì)心算法相結(jié)合的定位算法，如圖1所示。該定位方式首先計(jì)算出參考節(jié)點(diǎn)O1到被測(cè)節(jié)點(diǎn)的距離為d1，參考節(jié)點(diǎn)O2到被測(cè)節(jié)點(diǎn)的距離為d2，參考節(jié)點(diǎn)O3到被測(cè)節(jié)點(diǎn)的距離為d3。分別以O(shè)1、O2、O3為圓心，d1、d2、d3為半徑畫圓，可得交疊區(qū)域；然后，計(jì)算三圓交疊區(qū)域的3個(gè)特征點(diǎn)（A、B、C）的坐標(biāo)，以A、B、C為頂點(diǎn)作三角形，定位節(jié)點(diǎn)D就是其質(zhì)心。這種定位算法的不足是認(rèn)為參與定位的參考節(jié)點(diǎn)對(duì)定位的影響程度一致，與現(xiàn)實(shí)情況不符。因此，根據(jù)RSSI測(cè)距原理分析影響定位精度的參數(shù)，并通過試驗(yàn)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)定位精度，最終根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果高效快捷地計(jì)算出系統(tǒng)最優(yōu)參數(shù)配置[2-4]。

2 定位精度影響因素研究

由RSSI測(cè)距模型知，在理想條件下，影響定位精度的因素有RSSI值、A值、n值。根據(jù)CC2431數(shù)據(jù)手冊(cè)，A值在30～50 dBm之間，其典型值為40 dBm；n值范圍為1～8，典型值為3.375。CC2431的定位引擎并不直接使用n值，而是使用索引值n_index來替代，每一個(gè)n_index對(duì)應(yīng)一個(gè)n值，n_index取0～31之間。相鄰參考節(jié)點(diǎn)橫向間距為X、縱向間距為Y、無線網(wǎng)絡(luò)定位區(qū)域總長為L，試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如表1所示。

2.1 試驗(yàn)器材

試驗(yàn)器材主要包括11個(gè)CC2430模塊，其中參考節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器分別是10個(gè)和1個(gè)，CC2431模塊1個(gè)以及計(jì)算機(jī)1臺(tái)。

2.2 試驗(yàn)步驟

（1）試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置。

（2）搭建試驗(yàn)?zāi)Ｐ?。網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性測(cè)試試驗(yàn)如圖2所示，并按照?qǐng)D2布置參考節(jié)點(diǎn)（等距分布），確定定位節(jié)點(diǎn)的擺放位置。

（3）數(shù)據(jù)采集和統(tǒng)計(jì)。因隧道環(huán)境細(xì)長的結(jié)構(gòu)特征，重點(diǎn)監(jiān)測(cè)目標(biāo)定位是沿隧道縱深度方向的位置進(jìn)行。為了簡(jiǎn)化試驗(yàn)過程和分析模型，主要測(cè)量、分析目標(biāo)點(diǎn)單方向的定位誤差絕對(duì)值。

（4）數(shù)據(jù)處理和結(jié)果分析。

2.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

（1）相鄰2個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離X為5 m、Y為2 m時(shí)，取不同A、n_index值定位平均誤差分布在0.25～49.98 m。定位誤差較大的點(diǎn)集中在n_index等于0和30；當(dāng)n_index取5～25時(shí)，定位精度都較為理想，大多數(shù)定位誤差小于3 m。由圖3（a）可知，當(dāng)A取40 dBm、n_index取25時(shí)誤差最小。

（2）相鄰2個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離X為10 m、Y為3 m時(shí)，取不同A、n_index值，定位平均誤差分布在0.27～45.82 m。定位平均誤差小于3 m的點(diǎn)集中在n_index等于15～30時(shí)。由圖3（b）可知，當(dāng)A取45 dBm、n_index取15時(shí)誤差最小。

（3）相鄰2個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離X為15 m、Y為4 m時(shí)，取不同A、n_index值，定位平均誤差分布在0.11～47.94 m。定位平均誤差小于3 m的點(diǎn)集中在n_index等于15～25時(shí)。由圖3（c）可知，當(dāng)A取35 dBm、n_index取20時(shí)，定位誤差最小。

（4）相鄰4個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離X為20 m、Y為5 m時(shí)，取不同A、n_index值，定位平均誤差分布在0.95～41.75 m。定位平均誤差小于3 m的點(diǎn)集中在n_index等于15～30時(shí)。由圖3（d）可知，當(dāng)A取35 dBm、n_index取20時(shí)，定位誤差最小。

由圖3分析可得，定位精度受A、n值的影響很大。A參數(shù)的取值對(duì)定位規(guī)律準(zhǔn)確性影響不明顯，但n值對(duì)定位規(guī)律準(zhǔn)確性影響較為明顯。通常n值取3.25～4.50時(shí)，即n_index取15～25時(shí)，定位精度較高；n取1或8時(shí)，即n_index取0或30時(shí)，定位誤差較大。通過對(duì)各種數(shù)值分析方法的研究和對(duì)比，發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射特性，而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可塑性強(qiáng)。因此，本文使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)定位精度進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)提供可靠的A、n值。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、思路清晰、可操作性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)算法從數(shù)學(xué)上看是一個(gè)非線性梯度優(yōu)化問題，因此將出現(xiàn)局部最小、訓(xùn)練次數(shù)多而學(xué)習(xí)效率降低、收斂速度慢的問題。針對(duì)以上問題，通過引入陡度因子方法解決。

確定了試驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，傳遞函數(shù)f（x）成為影響總誤差函數(shù)E的惟一特征。通過改變傳遞函數(shù)，調(diào)整神經(jīng)元的凈輸入，從而改變誤差函數(shù)的結(jié)構(gòu)，避免陷入局部極小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多采用Sigmoid型函數(shù)作為傳遞函數(shù)，即

理論上講，任何一個(gè)連續(xù)的非多項(xiàng)式、常數(shù)函數(shù)都可以作為BP的傳遞函數(shù)，但是，Sigmoid函數(shù)有自身的優(yōu)點(diǎn)，比如說魯棒性和光滑性，以及求導(dǎo)時(shí)可用自身的某種形式表示，這對(duì)數(shù)值試驗(yàn)非常重要。權(quán)值反向傳播需要得到激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，如果有多層就有多個(gè)導(dǎo)數(shù)，若采用一般的連續(xù)函數(shù)，對(duì)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算和存儲(chǔ)都是一個(gè)難題。除此之外，Sigmoid型函數(shù)的收斂速度比較快，因此選擇Sigmoid函數(shù)作為傳遞函數(shù)，其連接權(quán)值的校正函數(shù)[4]為

陡度因子決定Sigmoid型函數(shù)的壓縮程度，使其變的平坦，避免在yj（1-yj）≈0時(shí)陷入局部極小。

3.1 定位精度預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)

定位精度預(yù)測(cè)包含訓(xùn)練階段和測(cè)試階段，方案流程如圖4所示。

圖4 定位精度預(yù)測(cè)系統(tǒng)方案流程

3.2 訓(xùn)練階段

（1）樣本的選擇。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模首要前提是具有足夠多且精度高的樣本。考慮到預(yù)測(cè)精度和收斂速度，樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量不宜過多，因此分別選100、200、500、800組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，最后通過預(yù)測(cè)結(jié)果與收斂速度的分析，確定200組為宜。

（2）網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的選擇。選擇最常用的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即輸入層、輸出層、隱含層。輸入層包括4個(gè)神經(jīng)元，即4個(gè)影響定位精度的主要因素：X、Y、A、n_index。輸出層包含1個(gè)神經(jīng)元即定位精度。

（3）隱含層中的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。當(dāng)輸入層有4個(gè)神經(jīng)元時(shí)，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可以取9、10、11、12、13、14、15、16，將訓(xùn)練模型得到的不同預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比與分析。

（4）傳遞函數(shù)。在這里選擇S型正切函數(shù)tansig或S型對(duì)數(shù)函數(shù)logsig。

3.3 測(cè)試階段

通過訓(xùn)練階段對(duì)提取出來的樣本進(jìn)行訓(xùn)練之后，再對(duì)上述試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的35組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。算法流程如圖5所示。

利用Matlab建立預(yù)測(cè)模型，當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為15時(shí)，平均相對(duì)預(yù)測(cè)誤差最小，收斂成功率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都比較理想，而且訓(xùn)練次數(shù)也不高，耗時(shí)較短。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)和預(yù)測(cè)誤差成反比，訓(xùn)練次數(shù)越多，預(yù)測(cè)誤差就會(huì)越小。想要縮短時(shí)間，就要減少運(yùn)行次數(shù)，降低了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。如果實(shí)際應(yīng)用中，需要不計(jì)代價(jià)，只考慮預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，則選τ=0.1為宜。如果需要運(yùn)行時(shí)間短，可以考慮適量增大誤差，這時(shí)選τ=0.5為宜。訓(xùn)練誤差曲線，如圖6所示。

圖7是35組定位坐標(biāo)的預(yù)測(cè)誤差和實(shí)際誤差的對(duì)比圖，由圖可知，當(dāng)定位點(diǎn)的實(shí)際定位坐標(biāo)自身誤差值小于15 m時(shí)，預(yù)測(cè)結(jié)果均比較理想。

4 結(jié) 語

本文基于ZigBee技術(shù)上研究了定位精度的影響因素，在隧道人員定位參數(shù)設(shè)置不同的情況下定位結(jié)果有差別。以上試驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了井下定位誤差分布的規(guī)律，運(yùn)用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)任意參考節(jié)點(diǎn)間距和A、n值對(duì)應(yīng)的定位誤差，通過預(yù)測(cè)值反饋得到最優(yōu)參數(shù)。在井下定位中，根據(jù)最優(yōu)參數(shù)設(shè)置，可以將誤差穩(wěn)定區(qū)域的定位誤差基本控制在1 m以內(nèi)，但是對(duì)于誤差單向偏差區(qū)域的定位精度還有待研究。

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[責(zé)任編輯：杜敏浩]