RSSI-LQI动态距离估计

基于RSSI和LQI的动态距离估计算法

摘要：本文提出了一种基于RSSI和LQI的动态距离估计算法。其思想就是通过对无线电传播路径损耗模型以及大量实测数据的分析，用分段线性逼近的方法得到RSSI、LQI这2者与传播距离的衰落曲线。在距离估计时，分别对这2条衰落曲线计算出估计距离，并动态地进行优化处理得到最终的距离估计值。算法在基于ZigBee的硬件平台上进行，证明了该算法较普通的基于RSSI的测距方法有了明显的进步，提高了距离估计的精度，并且适合在通信开销小、硬件要求低的节点上应用，有利于提高基于RSSI测距的定位算法的精度。

关键词：RSSI LQI；衰落曲线；逼近；ZigBee

0 引 言

随着无线个域网(WPAN)的不断发展，基于IEEE 802.15.4的ZigBee技术正日益受到人们的重视。这种以低成本、低功耗、低数据传输速率、低复杂度为显著优点的短距离无线通信协议，满足了小型、低成本的固定、便携或移动设备无线联网的要求。目前，越来越多的应用直接利用现成的ZigBee无线通讯模块来估计对象节点的位置，如矿井下人员定位系统可以随时了解矿工的工作位置，医疗看护定位系统可以随时了解被看护对象活动区域或贵重医疗设备的放置场所，而消防救护定位系统可以动态掌握进入火灾现场消防队员的活动区域，为现场指挥提供有效的资料。

本文的目标是在充分研究现有的RSSI测距技术的基础上，利用已有的硬件设备和ZigBee标准，综合考虑RSSI和LQI这2个与距离有关的变量来估计2个相互通信的设备间的距离，并且提高估计的精度。本文提出了一种简单有效的基于RSSI和LQI的动态距离估计算法，在提高距离估计的精度的同时，适合在通信开销小、硬件要求低的场合下使用。

1 相关研究

目前学术界已经有了大量关于无线设备间距离估计和定位的研究。在基于测距的定位算法中，现有的测量2个无线设备间距离的技术大致有[1]：接收信号强度(RSS)、到达时间(TOA)、时间差(TDOA)和到达角度(A0A)，以RSSI和TDOA两种方法最为常用。

1.1 RSS

基于接收信号强度(receive signal strength，RSS)的测距是一种廉价的测距技术，也是本文测距算法的基础。已知发射信号强度，接收节点根据收到的信号强度，计算信号在传播过程中的损耗，使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离。由于无线信号对于复杂环境的适应能力较弱，这种方法的精确度不高。但是其