申请/专利权人：上海应用技术大学;华车科技有限公司

申请日：2022-07-27

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN115297435B

主分类号：H04W4/021

分类号：H04W4/021;H04W4/33;G01S11/06;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.11.22#实质审查的生效;2022.11.04#公开

摘要：本发明公开了一种RSSI自适应测距模型匹配方法，属于无线传感器网络技术领域。确定目标待定位区域的测距范围，并对此距离区间进行分段，每一距离分段将对应一个RSSI测距模型；RSSI测距模型建立过程所需设施包括固定信号发射端和移动信号接收端，移动信号接收端间隔一定距离和时间采集一次RSSI数据；每一距离分段的测距模型使用模拟退火算法改进的BP神经网络完成建模，验证符合精度要求的测距模型用于后续距离实测；实际距离测量中，由RSSI观测值自适应匹配模型完成测距。本发明提出的RSSI自适应测距模型匹配方法相对于原经典对数阴影模型及单独BP神经网络模型的测距方法，在相对提高计算量的前提下较好地改善了测距精度，表明该方法的可行性。

主权项：1.一种RSSI自适应测距模型匹配方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、在目标待定位区域内设立测试区域，通过采集测试数据来确定一定时间段内的RSSI测距模型，用于后续信标与待定位目标之间的测距；S2、确定测距范围，即待测定距离的最小值和最大值，并依据这一距离范围将测试距离进行分段，每一距离分段将对应一个RSSI测距模型，RSSI测距模型建立过程所需设施包括固定信号发射端和移动信号接收端；S3、移动信号接收端每隔0.5m设立数据采集点，在每个采集点耗时3min记录100个RSSI读数，针对每一分段的数据采集点上记录的100个RSSI读数使用拉依达法剔除粗差观测值，再使用中位值平均滤波法获得一个处理后的观测值；S4、使用BP神经网络对每一分段RSSI观测值与距离之间的关系进行建模，并引入模拟退火算法对BP神经网络的反向传播过程进行改进，对模拟退火算法改进的BP神经网络进行训练，训练样本为预处理后的RSSI观测值与对应的距离真值组成的输入值和期望输出值对，多组样本拟合出信号传播距离与RSSI值之间的关系模型；具体地，使用3层BP神经网络，主要包括正向传播和反向传播2个过程；（1）根据S2、S3所述，每个距离分段设有9组训练样本，首先对输入RSSI值和预期输出数据归一化处理；（2）针对每一组样本，完成正向传播，设W、B分别为传播过程中的权值和偏向量，正向传播的计算公式为：式中，W为权值；RSSIi为输入值；B为偏向量；Oi为输出量；为输入量；正向传播可获得输出值，所有训练样本输出值与真实值之间的误差可表示为:式中，Ti为真实值，为输出值；（3）反向传播中利用梯度下降法对权值W和偏向量B进行更新： 式中为梯度下降法更新后权值；为梯度下降法更新后的偏向量；为学习率，取值范围设为0～1之间；（4）应用模拟退火算法判断是否接受新解，判断准则为Metropolis准则:若EW，B≥E，则接受新解；若EW，B＜E，则计算概率，式中T为退火过程中的温度值，由系统设置初始值，若p值大于0～1的随机值，则接受新解，否则，舍弃，此时最优解仍为W，B；（5）重复执行k次步骤（3）和（4），直到模拟退火算法终止条件满足，终止条件为连续2次新解未被接受，得到一个最优解；判断此时EW，B是否满足终止条件，若满足则输出W，B为最优解，算法停止，否则执行步骤（6）；（6）如果温度T未达到设定值，则温度参数变为T×α，α取0～1的随机值，回到步骤（3）；如果温度达到设定值，则输出当前解向量中的W、B元素值，即为最终求得的权值与偏向量优化值，算法完成；（7）完成以上模型训练后，即可调用训练参数结果，为训练出的模型输入测试数据，进行测试；这里使用在每一距离分段内随机移动得出的10组距离值与对应的RSSI观测值作为测试样本，对测距模型进行精度评价；S5、对训练出的RSSI值与距离之间的关系模型进行测试，测试集为多组本距离分段内随机移动测量得到的RSSI值与对应的距离真值组成的输入值和期望输出值对；S6、测试完成后，对满足测距精度要求的BP神经网络测距模型关系进行记录，用于下一阶段的实际应用测距；若不满足测距精度要求，则转入S3，重新进行RSSI数据采集与处理；S7、进入实际应用的测距阶段，测定信标与待定位目标之间实际的RSSI数据，完成数据处理步骤，获得合理的待测距RSSI值；对照距离分段区间分割点的RSSI读数，判断其对应于哪一距离分段，据此选择相应的测距模型，输入RSSI值，输出对应的距离值，即获得信标节点到待定位目标节点之间的一个距离，为进一步的定位计算提供精确测距条件。

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