基于蓝牙信标的室内定位
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摘要：近年来随着技术的进步和人们生活水平的提高，人们生活中的大多数时间都是在室内度过的，所以对室内定位的各种需求在不断增长，逐渐成为一个研究的热点。因此，本文设计了一种基于蓝牙信标的室内定位系统，该系统在分析了蓝牙信标的RSSI信号的分布特点的基础上，采用高斯滤波和卡尔曼滤波融合使用的方式来对接收到的信号实行滤波处理，接着在大量地实地测试的基础上，建立了RSSI信号的测距模型，最后使用三边质心算法作为定位算法。
关键词：蓝牙信标;室内定位;RSSI
中图分类号：TP311 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）02-0240-02
Abstract： In recent years， with the progress of technology and the improvement of people's living standards， and people spend most of their lives indoors， the various demands for indoor positioning are also increasing and gradually become a research hot spot. Therefore this paper designs an indoor positioning system Based on Bluetooth beacon. Based on the analysis of the distribution characteristics of the RSSI signal of the Bluetooth beacon， the system uses the method of Gaussian filtering and Kalman filtering to filter the received signals. then Based on a large number of field tests， the system establishes the ranging model of the RSSI signal， and finally uses the trilateral centroid algorithm as the positioning algorithm.
Key words： Bluetooth beacon; Indoor positioning; RSSI
1 概述
近年來，随着现代化建设的不断推进，人们对室内定位的需求也在不断增加。与室外定位相比，对室内定位的研究开始得较迟，并且目前也还没有发展出一种广泛应用的定位方案。在面对室外的定位需求时，GPS定位技术的10m定位精度尚可为人们所接受，但是面对复杂的障碍物多的室内环境，这种定位误差会给使用者带来相当大的困扰。因此室内定位比室外定位要有更准确的定位精度。同时由于室内环境的错综复杂，在不同的室内场所中也许需要采用不同的定位方式。
而在多种室内定位技术中，蓝牙因为功耗低、传输距离远、连接速度快等优点成为一种十分流行的无线技术，因此本文在安卓平台上设计出了一套基于蓝牙信标的室内定位系统。在该系统中，我们通过获取的蓝牙信标的RSSI信号，使用了高斯滤波和卡尔曼滤波相结合的方式对RSSI信号进行滤波，接着确立了信号强度与距离的关系模型，最后使用三边质心算法作为定位的算法，给出定位结算。
2 设计方案
2.1 室内定位技术选择
当前社会随着技术的进步以及人们生活水平的提高，笔记本、手机、平板电脑等智能移动终端开始广泛存在于人们的日常生活中，而这些移动设备又都配备了WIFI模块和蓝牙模块。因此如果使用WIFI定位或蓝牙定位，可减少部署其他设备的成本，使用自己的手机或其他移动设备作为接收设备即可实现接收信号、信号分析、定位结算的效果，这样便可极大降低系统复杂度和建设成本。
而相较于WIFI定位技术，蓝牙室内定位又具有如下几个明显的优势：1）功耗低。2）蓝牙信标体积小，部署简便。3）稳定性高。因此，在本室内定位系统中使用蓝牙定位技术，并且采用的蓝牙信标是由瑞迪莱科技使用nRF52832蓝牙芯片制作的iBeacon蓝牙设备。
2.2 信号滤波方式的选择
如果想给接收到的RSSI信号进行正确的滤波处理，就必须要了解信号的分布特点。我们在同一地点获取了55次蓝牙信标的信号，得到了这些信号的55个RSSI强度值并使用Matlab软件中的ksdensity函数，对这55个样本数据进行分析，可以得到蓝牙信标的RSSI信号总体上有服从于高斯分布的特点。基于此采用了以下两种滤波过程：高斯滤波和卡尔曼滤波。
1） 高斯滤波
具体的高斯滤波过程如下：设RSSI信号服从期望为u，标准差为[σ]的高斯分布。由标准正态分布得知，[x]出现在区域[[u-σ，u+σ]]的概率为0.684，所以在对信号进行滤波时可以只采用满足[u-σ≤RSSI≤u+σ]的RSSI的值作为滤波后的RSSI信号。高斯滤波中，左右阈值设置为1是标准差规则滤波，左右阈值设置为0.85是常规的高斯滤波。
2） 卡尔曼滤波
卡尔曼滤波的原理是根据系统的实际测量值和预估值对状态向量重新构造，并以预估-校正的模型思想进行递归，通过系统的实际测量值和预估值来消除随机噪声，重新构造系统状态[10]。卡尔曼滤波的实现分为预测阶段和更新阶段，在预测阶段时依据上一时刻的值推断出下一时刻的值，更新阶段时通过分析观测状态和估计状态，求出当前时刻的最佳状态。
2.3 RSSI测距模型的确立 2.4 基于RSSI测距的定位算法
基于RSSI测距的定位法是一种简单易实现的室内定位方法。在定位区域布设好蓝牙信标后，移动设备会收到每个蓝牙信标的RSSI强度信息，我们可以建立一个信号强度与距离的关系模型，把移动设备接收到的RSSI信号强度转换为移动设备与信标之间的距离，接着再应用三边质心定位法就可以来实现室内定位。该方法假设要定位的点在三圆相交的一个三角形区域，而移动设备的位置就位于该三角形的质心之内。选取两圆圆心连线与两圆交点连线的交点为策略点，三个圆一共可以得到3个策略坐标，再求出三个圆的策略坐标，最后取这三个坐标的质心，即为这三个相交圆的定位坐标。
3 设计实现
3.1 系统的运行流程
本系统在安卓平台的运行流程：首先程序判断手机蓝牙有没有打开，如果没有就申请打开手机蓝牙，如果已经打开了手机蓝牙就开始扫描蓝牙信标的RSSI信号;如果因为未知原因蓝牙扫描失败，则程序显示蓝牙扫描失败;如果顺利接收到信标的RSSI信息，则使用前文中的卡尔曼滤波以及高斯滤波对蓝牙信标的RSSI信号进行滤波，接着将滤波后的RSSI信号转换为对应的距离，再使用该距离和三边质心定位算法，进行定位运算，给出用户的坐标信息。
3.2 软件的设计
将该软件按照功能模块区分，大致可以将它划分为蓝牙模块、数据管理模块以及UI模块这三个模块。其中每一个模块还可再细分为相应的子模块，如图2所示。
蓝牙模块的主要作用是依据蓝牙信标的MAC地址来捕获对应的信标的信号强度。点击UI界面的开始按钮，则此时软件会不断地扫描周围的蓝牙设备，并根据设备的MAC地址判断搜索到的蓝牙设备是否为自己需要的信标设备;如果是的话就不断地地对蓝牙信标设备进行扫描，然后将一段时间内扫描到的蓝牙设备的RSSI信息送到数据管理模块进行数据的处理。
数据处理模块将对每一个蓝牙信标的RSSI数据，进行标准差规则高斯滤波以及常规高斯滤波，再进行卡尔曼滤波，再对这些RSSI数据取均值，接着用建立好的测距模型将RSSI强度转换为距离，并对每三个蓝牙信标进行组合，计算出他们的质心值即为移动设备在该次定位请求中获得的坐标值。
UI模块包括了开始按钮和停止按钮，按钮的下面是可设置衰减因子数值和定位区域边长的两个控件，用户点击哪一项即可进行相关的操作。
4 结束语
本文设计的基于蓝牙信标的室内定位系统对RSSI信号的分布特点进行了研究分析，采用高斯滤波和卡尔曼滤波相结合的方式对信号滤波，然后在大量的实地测量的基础上，建立了信号强度与距离的关系模型，然后使用该模型，使用三边质心定位法作为定位算法。本系统的总体定位精度在1m左右，基本满足了对室内定位精度的要求。
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【通联编辑：梁书】
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