WSN(Wireless Sensors Network)是集傳感器技術(shù)、MEMS技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)于一體的一種信息獲取和信息處理技術(shù)[1],，它具有自組織,、自適應(yīng)能力，在智能交通方面具有獨特的優(yōu)點和廣闊的應(yīng)用前景[2],。

    在智能公交系統(tǒng)中,，車輛位置的準確求取和傳遞是其他系統(tǒng)功能實現(xiàn)的先決條件。當前已經(jīng)有了一些利用無線傳感器搭建智能公交系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)的方案[4-6],，但這些方案均利用其他手段實現(xiàn)車輛的定位,，鮮有利用無線傳感器自身的TOF測距功能實現(xiàn)車輛定位功能。而利用基于TOF的無線傳感器實現(xiàn)公交車載節(jié)點的定位可以降低系統(tǒng)建設(shè)和實用成本,，對公交系統(tǒng)智能化改造具有參考意義,。
    在無線傳感器定位算法中，由于Range-free定位算法要求大密度的參考節(jié)點,，所以不適合智能公交系統(tǒng)車輛定位,。而通常基于TOA,、TDOA以及AOA的定位技術(shù)需要添加額外的硬件,，導致系統(tǒng)的定位成本增加?；?a class="innerlink" href="http://wldgj.com/tags/RSSI" title="RSSI" target="_blank">RSSI測距的方法雖然易于實現(xiàn),，但由于其有效定位距離近，遠距離情況下定位精度較低,，因此很難單獨應(yīng)用,。近年來,，英國Jennic公司最新推出了采用TOF(Time Of Flight)測距技術(shù)的ZigBee芯片JN5148，能夠有效地提高無線傳感器測距精度,。本文即以此為背景對公交車載節(jié)點的定位算法和策略進行了深入研究,。
1 基于TOF/RSSI定位算法分析研究
    為了充分發(fā)揮JN5148的測距能力，本文對其進行了測距實驗,，并對其在車載節(jié)點定位上的應(yīng)用方法進行了研究和討論,。
1.1 TOF測距效果實驗分析
    JN5148通過測定無線信號在兩節(jié)點間雙向傳遞時間計算節(jié)點間距離[5-6]，同時其數(shù)據(jù)幀中包含RSSI參數(shù),。JN5148芯片在戶外的測距實驗曲線如圖1所示,，圖1(a)是在300 m范圍內(nèi)每10 m進行一次測量的測距誤差圖；圖1(b)是10 m范圍內(nèi)每0.2 m進行一次測量的測距誤差圖,。

1.3 車載節(jié)點定位方案分析
    為了提高車載節(jié)點定位精度,，考慮了以下幾種改進方案：
    （1）縮短固定參考節(jié)點間距離
    通過增加固定節(jié)點的數(shù)量，以縮短相鄰固定節(jié)點間的平均距離,、優(yōu)化幾何構(gòu)型,。如可將圖2(a)中固定節(jié)點A、B間距離縮短到100 m,。
    （2）引入高度因素構(gòu)建三維定位
    通過調(diào)整固定參考節(jié)點高度（如：將固定節(jié)點C安裝在附近高樓上）,，構(gòu)建立體三維定位，以改善固定參考節(jié)點與待測節(jié)點的幾何構(gòu)型,。
    （3）采用線性定位思路
    根據(jù)實際道路特點,，忽略道路寬度，采用線性定位法,，僅考慮車載節(jié)點在道路上的一維位置,。
    綜合考慮以上三種改進方法，第一種方案的系統(tǒng)造價高,，構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)復雜,；第二種方案受道路環(huán)境影響較大，操作困難：第三種方案可將無線傳感器固定在路中間(如信號燈上,、道路指引牌上等),，通過無線傳感器測距，直接估算車輛的位置,，對WSN節(jié)點的要求低,，較為可行。
2 車載節(jié)點組合定位思路研究
    在公交車線性定位過程中,，可利用里程儀信息,，里程儀的測距誤差一般在1%左右[8]。若公交車受復雜路況等因素影響,，僅用里程儀定位將產(chǎn)生較大誤差,。如圖3所示的城市道路示意圖中,，僅由道路轉(zhuǎn)盤（綠島）產(chǎn)生的差異就會使公交車往返路程差超過30 m。為了提高車輛定位的魯棒性和精度,，本文提出了使用里程儀與無線傳感器的TOF/RSSI測距相結(jié)合進行車載節(jié)點組合定位的方法,。

    根據(jù)無線傳感器的TOF/RSSI以及車輛里程儀的測距特點，定位算法的主要思想如下：車載節(jié)點在離固定節(jié)點較近時采用RSSI測距定位,，同時計算里程儀誤差修正參數(shù),；車輛節(jié)點距離固定節(jié)點較遠時，采用由TOF測距定位修正的里程儀進行定位的組合定位思路,。詳細的定位算法流程如圖4所示,。

    車載節(jié)點將RSSI值與設(shè)定閾值比較，當RSSI值大于閾值時,，說明節(jié)點即將到達或剛開始遠離某固定節(jié)點,；然后判斷RSSI值的變化趨勢，RSSI值減小則說明節(jié)點在前一個數(shù)據(jù)采集時刻車輛與固定節(jié)點位置最近,，此時利用RSSI值進行測距定位,，并使用RSSI測距值和里程儀測距值估計里程儀偏差值。利用無線傳感器RSSI估計里程儀的偏差值算法流程如圖5(a)所示,。
    當公交車輛繼續(xù)遠離固定節(jié)點時,，所采集的RSSI值小于閾值，開始進入基于里程儀和TOF組合定位模式,。利用TOF修正里程儀偏差的算法如圖5(b)所示,，其中,，dODM為里程儀測距值,，dTOF為TOF測距值，?啄TOF為TOF測距誤差,。利用車載節(jié)點存儲多個TOF測距值,，與相應(yīng)里程儀測距值相減，可得到一組差值序列,。該歷史差值序列可以用于求解里程儀偏差和刻度系數(shù)誤差,，對里程儀誤差進行實時補償。
    一般來說,，當里程儀測距值與TOF測距值的差值大于兩倍的TOF測距誤差時,，說明里程儀定位誤差較大，需要進行修正,。通過差值序列獲取方式的不同,，還可以將該補償算法分為靜態(tài)TOF校正法(利用某固定時段的差值序列)和動態(tài)TOF校正法（利用實時更新的差值序列）。
3 組合定位算法的驗證
    為了驗證上述組合算法的有效性,，利用MATLAB對上述算法進行了仿真,。TOF及RSSI的測距誤差按式(1),、式(2)的誤差模型進行設(shè)置；里程儀的刻度系數(shù)誤差設(shè)為1%,，里程儀的初始偏差設(shè)為16 m,。
    圖6(a)為模擬車載節(jié)點離開固定節(jié)點時利用RSSI修正里程儀誤差結(jié)果。從圖中可以看出,，利用RSSI估計并修正里程儀測距誤差的效果十分明顯,。
    將TOF測距值與對應(yīng)里程儀測距值的差值序列進行一階線性擬合，可求解刻度系數(shù)誤差和里程儀偏差,，并對里程儀數(shù)據(jù)進行修正,。仿真中靜態(tài)校正法采用0 m～200 m的差值序列進行里程儀誤差的補償，結(jié)果如圖6(b)所示,。動態(tài)校正法實時使用修正點前,，200 m的差值序列進行里程儀誤差的補償，結(jié)果如圖6(c)所示,。兩種算法結(jié)果都表明：TOF校正后的里程儀測距精度遠高于TOF和里程儀自身的測距精度,。
    表1中匯集了其中5次的仿真結(jié)果。其中,，組合算法1包含了RSSI校正和靜態(tài)TOF校正,，組合算法2包含了RSSI校正和動態(tài)TOF校正。

    由表1可知,，基于TOF/RSSI的公交車載節(jié)點組合定位算法定位效果優(yōu)于三種獨立的測距定位方法,，定位標準差小于5 m（與GPS定位精度相當）。組合算法1定位標準差優(yōu)于組合算法2,；組合算法2的魯棒性要強于組合算法1,，但其計算量較大。兩種組合算法均在一定程度上改善了TOF測距誤差波動大,、RSSI遠程測距誤差大,、里程儀測距在車輛非直線行駛時定位誤差大的缺點。
    本文對基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的車載節(jié)點定位方法進行了研究,，測試分析了新型的TOF無線傳感器芯片JN5148的測距效果,，研究了固定節(jié)點分布對車輛定位的影響，提出了基于TOF/RSSI及車輛里程儀的組合車輛定位算法,，并討論了靜態(tài)和動態(tài)兩種TOF誤差修正模式,。仿真結(jié)果表明，組合定位算法精度能夠滿足實際應(yīng)用要求,，結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)本身的良好通信能力,，有助于經(jīng)濟地實現(xiàn)公交系統(tǒng)智能化改造，具有較好的應(yīng)用參考價值,。
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