Nhiệm vụ: + Nghiên cứu các giải thuật lọc tín hiệu để cải thiện độ chính xác của thông số RSSI.+ Khảo sát giải pháp định vị trong trường hợp không biết công suất nguồn phátDRSSI.. Các kế
TỔNG QUAN
Đặt vấn đề
Chính phủ đã xây dựng quy hoạch sử dụng tần số, thúc đẩy sự phát triển thông tin vô tuyến trên tất cả các lĩnh vực như: phát thanh truyền hình, thông tin di động, dẫn đường hàng không, hàng hải, đến những hệ thống thông tin dùng riêng, an ninh quốc phòng
Quy hoạch tần số là một trong những nội dung đặc biệt quan trọng trong quản lý tần số, có ý nghĩa to lớn trong việc đảm bảo hiệu quả sử dụng phổ tần cũng như thúc đẩy sự phát triển của các công nghệ thông tin vô tuyến
Năm 1998, Cục Tần số đã chủ trì xây dựng và được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Quy hoạch phổ tần số vô tuyến điện của Việt Nam cho các nghiệp vụ” Quy hoạch này tiếp tục được hoàn thiện và được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt vào các năm 2005, 2009 với tên gọi “Quy hoạch phổ tần số vô tuyến điện quốc gia” Ngày 21 tháng 11 năm 2013, Thủ tướng chính phủ đã có Quyết định số 71/2013/QD-TTg về việc ban hành “Quy hoạch phổ tần số vô tuyến điện quốc gia” là Quy hoạch được áp dụng hiện nay
Công tác kiểm tra kiểm soát, xử lý vi phạm và xử lý can nhiễu đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo thực thi quyền quản lý nhà nước về tần số Bằng các công nghệ kiểm soát đa năng, hiện đại và trang thiết bị kiểm soát chuyên dụng, Cục tần số đã thực hiện kiểm soát thường xuyên các dải tần từ (9 kHz-3GHz) tại tất cả các tỉnh thành trên toàn quốc, chú trọng kiểm soát các mạng đài HF phục vụ an toàn cứu nạn, hàng không hàng hải, phòng chống bão lụt, kiểm soát các băng tần HF,
V/UHF của PTTH, của các phương tiện đánh bắt cá xa bờ Nhờ tăng cường kiểm soát thường xuyên và mở rộng địa bàn kiểm soát, số vụ vi phạm đã giảm đáng kể, trật tự sử dụng phổ tần được thiết lập, ý thức tiết kiệm và tuân thủ quy định pháp luật trong sử dụng phổ tần của các tổ chức và cá nhân ngày càng được nâng cao; mặt khác hoạt động kiểm soát cũng đã hỗ trợ rất tốt cho các cơ quan an ninh, quốc phòng phá nhiều vụ án liên quan đến tội phạm công nghệ cao
Tuy công tác quản lý của Nhà nước và ý thức chấp hành của người dân và tổ chức đã có bước tiến bộ Tuy nhiên, trên thực tế vẫn còn nhiều hành vi vi phạm trong việc sử dụng thiết bị thu phát tần số không phép (do chủ quan hoặc khách quan) như bộ đàm, điện thoại nội bộ không dây và nhiều thiết bị khác, gây ảnh hưởng đến tần số điều tiết không lưu, hàng hải, viễn thông di động, an ninh – quốc phòng
Ngày nay, nhu cầu sử dụng các thiết bị hay truyền dữ liệu không dây dần phát triển và mở rộng với quy mô lớn do tính tiện lợi của nó như tiết kiệm chi phí, thuận tiện bảo trì và tạo vẽ mĩ quan xung quanh Chẳng hạn như các thiệt bị bộ đàm, các đài truyền hình Tuy nhiên chính vì sự thuận tiện của nó nên một số cá nhân, doanh nghiệp đã sử dụng trái phép các dải tần để phát các tín hiệu với công suất mà chúng ta không biết được Vì vậy Cục tần số phải thường xuyên kiểm tra để bảo đảm sự hoạt động ổn định của môi trường truyền dẫn không dây, tuy nhiên các thiết bị kiểm tra có giá thành khá cao vì vậy số lượng hạn chế không thể kiểm tra trên diện rộng Để khắc phục vấn đề này, một hệ thống xác định vị trí nguồn phát để hạn chế những khuyết điểm trên là cần thiết, vì vậy tôi chọn hướng đề tài là kỹ thuật định vị nguồn phát sóng RF dựa trên cường độ sóng RSSI và cụ thể là trong trường hợp không biết nguồn công suất phát (DRSSI), kết hợp với nghiên cứu các giải thuật để cải thiện độ chính xác của thông số
RSSI, từ đó sẽ tăng độ chính xác của kỹ thuật định vị này.
Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước
Sử dụng sóng vô tuyến để xác định vị trí trong môi trường không phải là đề tài mới, đã có nhiều tác giả nước ngoài nghiên cứu và áp dụng thành công phương pháp này Một trong những ứng dụng điển hình có thể kể đến là dự án “Precision Personnel Location System” (Hệ thống định vị cá nhân chính xác) được áp dụng để theo dõi vị trí và giám sát tình trạng sức khỏe của lính cứu hỏa đang làm việc trong tòa nhà đang cháy, của nhóm tác giả Khoa Điện tử - Máy tính, trường Đại học Tổng hợp Worcester (WPI)
Về lý thuyết, có nhiều phương pháp nghiên cứu cách xác định vị trí nguồn phát tín hiệu cao tần (hay định vị vị trí) kể cả indoor và outdoor với kết quả tương đối tốt như:
- Hệ thống định vị sử dụng phương pháp AOA
- Hệ thống định vị sử dụng phương pháp TOA
- Hệ thống định vị sử dụng phương pháp TDOA
- Hệ thống định vị sử dụng kết quả đo cường độ tín hiệu RSSI
Mỗi phương pháp có những ưu điểm và khuyết điểm riêng như phương pháp AOA đòi hỏi phải có anten định hướng chính xác, phần cứng phức tạp; phương pháp TOA đòi hỏi tất cả các máy phát và máy thu trong hệ thống phải đồng bộ chính xác; trong khi phương pháp sử dụng kết quả đo cường độ tín hiệu RSSI thì không cần anten định hướng chính xác, phần cứng đơn giản và việc phát triển hệ thống chỉ cần dựa vào thuật toán
Từ một số hệ thống định vị nêu trên, tác giả chọn hệ thống định vị sử dụng đo lường cường độ tín hiệu RSSI làm hướng của đề tài kỹ thuật định vị nguồn phát sóng RF dựa trên cường độ sóng RSSI để thực hiện với mục đích xây dựng, kiểm chứng và phát triển một phương pháp xác định vị trí nguồn phát trong trường hợp không biết công suất của nguồn phát
Với phương pháp định vị sử dụng đo cường độ sóng vô tuyến RSSI hiện nay trên thế giới và trong nước đã và đang có nhiều công trình nghiên cứu được công bố, trong đó có thể kể đến là:
- “DuRT: Dual RSSI Trend Based Localization for Wireless Sensor Networks”
Pratap Kumar Sahu, Eric Hsiao-Kuang Wu, Member, IEEE, and Jagruti Sahoo: Ieee Sensors Journal, Vol 13, No 8, August 2013 [20]
Trong bài báo này, tác giả đề xuất một sơ đồ định vị dựa trên RSSI xem xét các xu hướng của giá trị RSSI thu được từ đèn hiệu (beacon) để ước lượng vị trí của các nút cảm biến Thông qua việc áp dụng mô hình đa thức về mối quan hệ giữa RSSI nhận được và khoảng cách, tác giả xác định vị trí các điểm RSSI tối đa trên quỹ đạo neo Sử dụng hai quỹ đạo như vậy, vị trí cảm biến được xác định bằng cách tính toán các giao điểm của đường vuông góc đi qua các điểm RSSI tối đa trên mỗi quỹ đạo Ngoài ra, tác giả đã đưa ra sơ đồ cải thiện phương thức định vị để thực hiện theo một loạt các trường hợp như quỹ đạo duy nhất, không có sẵn giá trị RSSI tuyệt đối Phương pháp này tác giả sử dụng giải thuật biết công suất nguồn phát
- “Giải thuật định vị vị trí trong không gian 3-D cho thẻ RFID dựa vào cường độ tín hiệu (RSSI)” của nhóm tác giả: Vũ Đức Lung, Phan Đình Duy và Phạm Quốc Cường - Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh [16]
Bài viết này giới thiệu kỹ thuật định vị 3D sử dụng cường độ sóng RSSI để định vị các quyển sách trên kệ trong thư viện Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Phần A: Khoa học Tự nhiên, Công nghệ và Môi trường: 33 (2014): 83-91 Giải thuật này dùng trong môi trường cố định, biết trước công suất nguồn phát
- Lanxin Lin, H C So, Y T Chan, “Accurate and Simple Source Localization Using Differential Received Signal Strength” [2]
Giải thuật vi phân công suất tín hiệu nhận (DRSS) được phát triển bởi các tác giải từ các trường đại học của Hong Kong và Canada Giải thuật này dùng để xác định vị trí nguồn phát sóng khi không biết công suất phát dựa trên kỹ thuật Weighted Least Squares (WLS) Bước đầu tiên của giải thuật là tính được một ước lượng không chênh lệch của các dãy bình phương và giới thiệu một biến phụ Bước thức hai khai thác mối quan hệ giữa biến phụ và vị trí nguồn thông qua bước WLS thứ hai Trong quá trình hoạt động, giải thuật cần có ít nhất 4 trạm đóng vai trò các trạm tham khảo và yêu cầu các thông tin như tọa độ các trạm tham khảo, hệ số truyền sóng của môi trường và các giá trị RSSI thu được từ các trạm mục tiêu
Nhìn chung, các công trình nghiên cứu xác định vị trí dựa vào cường độ sóng điện từ RSSI được công bố và áp dụng được hiện nay chủ yếu phát triển trên giải thuật biết công suất phát để kiểm tra đối tượng Vài năm gần đây, trên thế giới có một số bài báo nghiên cứu và phát triển thuật toán xác định vị trí nguồn phát bằng kỹ thuật DRSSI, không biết công suất nguồn phát, tuy nhiên chỉ dừng lại ở công trình nghiên cứu trên cơ sở toán học, chưa có công trình nghiên cứu thực nghiệm Riêng tại Việt Nam, các công trình nghiên cứu về giải thuật xác định vị trí nguồn phát trong điều kiện biết công suất nguồn phát cũng ít và việc nghiên cứu về giải thuật xác định vị trí nguồn phát trong điều kiện không biết công suất nguồn phát có rất ít các công trình đã nghiên cứu.
Mục tiêu đề tài
Kỹ thuật định vị nguồn phát sóng RF sử dụng thông số RSSI hiện nay có độ chính xác tương đối vì thông số RSSI thu được không ổn định do ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố
Do đó việc nghiên cứu các giải pháp để cải thiện độ chính xác cho thông số RSSI sẽ giúp tăng độ chính xác trong kỹ thuật định vị nguồn phát sóng RF bằng phương pháp RSSI Đặc biệt trong trường hợp không biết công suất nguồn phát thì lại càng hữu ích vì đòi hỏi độ chính xác cao của thông số RSSI, từ đó làm tăng độ chính xác của phương pháp định vị DRSSI
Luận văn có 2 nhiệm vụ chính sẽ thực hiện:
+ Khảo sát, xây dựng giải thuật cho kỹ thuật định vị nguồn phát sóng RF trong trường hợp không biết trước công suất nguồn phát (DRSSI: Differential Received Signal Strength)
+ Nghiên cứu giải pháp cải thiện độ chính xác của giải thuật DRSSI.
Phạm vi thực hiện
Trong đề tài này, hệ thống sẽ được xây dựng ở mức mô hình, có khả năng phát hiện vị trí của nguồn phát sóng vô tuyến trong phạm vi giới hạn khi không biết công suất phát Cụ thể, các kết quả sẽ được khảo sát và tính toán ở sân bóng đá Trường Đại học Cần Thơ, sân bóng đá Quân khu 9 (Tp Cần Thơ) và hệ thống sẽ chỉ khảo sát trên một tần số duy nhất 169MHz.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các phương pháp định vị nguồn phát sóng RF
Đối tượng cần xác định vị trí là thiết bị phát sóng vô tuyến mà chúng ta cần biết vị trí trên phạm vi xác định Bằng kỹ thuật tính toán, chúng ta cần tính toán vị trí của đối tượng dựa vào cường độ tín hiệu RSSI, so với các vị trí tham chiếu để có thể định vị vào trong khu vực thiết
Có nhiều phương pháp xác định vị trí của đổi tượng phát sóng vô tuyến, phần này tác giả sẽ giới thiệu các phương pháp phổ biến thường được sử dụng (AOA, TOA, TDOA, RSSI)
AOA (Angle of Arrival) là kĩ thuật xác định vị trí của thiết bị thu dựa vào hướng tới của tín hiệu được truyền từ các thiết bị phát (điểm tham khảo) Nói cách khác, kỹ thuật AOA dựa vào sự khác biệt về thời gian truyền nhận hoặc pha của tín hiệu giữa các phân tử riêng biệt của ăng ten mảng Kỹ thuật AOA không yêu cầu sự đồng bộ về thời gian nhưng cần phải có một mảng ăng ten có tính định hướng cao để xách định chính xác góc tới của tín hiệu, điều này làm phần cứng của hệ thống trở nên phức tạp và tốn nhiêu chi phí
TOA (Time of Arrival) là kỹ thuật xác định thời gian truyền tín hiệu giữa máy phát và máy thu trong khi TDOA (Time Difference of Arrival) xác định sự khác nhau trong thời gian truyền giữa hai trạm qua những lần đo khác nhau Với tốc độ truyền sóng trong môi trường biết trước, khoảng cách giữa máy phát và máy thu được tính toán khá dễ dàng Hai kỹ thuật này có ưu điểm là cho độ chính xác rất cao nên được sử dụng trong hệ thống định vị toàn cầu GPS và các ứng dụng về quân sự khác Để sử dụng hai kỹ thuật này cần phải có sự đồng bộ về thời gian giữa hai bên thu phát, điều này rất quan trọng và ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của quá trình tính toán Đây là khuyết điểm khá lớn, nó đòi hỏi về phần cứng rất phức tạp, kéo theo sự tốn kém trong quá trình triển khai hệ thống
RSSI (Received Signal Strength Indicator) là một đại lượng đặt trưng cho công suất tín hiệu nhận được tại máy thu, đơn vị thường là dBm Giá trị RSSI tỉ lệ với khoảng cách do đó sử dụng giá trị RSSI có thể tính được khoảng cách giữa máy phát và máy thu và với ít nhất ba giá trị RSSI đo được, vị trí của máy phát sẽ được xác định Kỹ thuật này khắc phục được tất cả các yếu điểm của các kỹ thuật vừa nêu như hầu hết các thiết bị thu phát hiện nay đều hỗ trợ đọc giá trị RSSI, giá thành thấp và sự đơn giản trong phần cứng hệ thống Nhược điểm lớn nhất của kỹ thuật này là sự biến động của các giá trị RSSI Sự ảnh hưởng của môi trường truyền sóng đặc biệt là các môi trường phức tạp làm cho tín hiệu truyền đi bị phản xạ, khúc xạ, tán xạ vv… và đến máy thu với nhiều đường khác nhau tại những thời điểm khác nhau (hiện tượng Fading) Điều này làm cho công suất nhận được tại máy thu tăng hoặc giảm bất định, không phản ánh đúng khoảng cách giữa máy phát và máy thu Tuy nhiên, vấn đề này có thể được khắc phục bằng những giải thuật lọc RSSI phù hợp nhằm giữ độ chính xác của hệ thống nằm trong giới hạn cho phép.
Mối quan hệ giữa công suất tín hiệu nhận được và khoảng cách
RSSI thể hiện cường độ tín hiệu nhận được, đây là tham số quan trọng và có quan hệ với gói tin nhận được Nếu giá trị RSSI càng lớn thì tín hiệu thu được có tỉ lệ lỗi (BER) càng thấp Dưới ngưỡng Pth thiết bị sẽ không thu được RSSI tỉ lệ nghịch với khoảng cách theo hàm logarit, vì thế giá trị RSSI có dạng hàm mũ giảm theo công thức:
Trong đó : o RSSId : Giá trị RSSI nhận được tại khoảng cách d, đơn vị dBm o RSSId0 : Giá trị RSSI tham khảo tại vị trí tham chiếu d0, đơn vị dBm
1 Jiuqiang Xu, “Distance Measurement Model Based on RSSI in WSN”(2010) o n : Hệ số tổn hao của môi trường o d : Khoảng cách, đơn vị m
Hình 2.1: Mô hình truyền sóng trong không gian
Từ mô hình trên, ta thấy giá trị RSSI không những phụ thuộc vào khoảng cách, mà nó còn phụ thuộc vào các yếu tố môi trường Các vật cản trên đường truyền sóng như tòa nhà, phương tiện giao thông, cây cối, v.v… làm cho tín hiệu nhận được tại trạm thu không được ổn định Vì thế, giá trị RSSI sau khi nhận được cần phải đưa qua mạch lọc nhằm hạn chế sai số khi tính toán
Kỹ thuật định vị dựa vào giá trị RSSI tuy kết quả cho độ chính xác không cao, nhưng đây là một kỹ thuật không quá phức tạp, chi phí thực hiện không cao, phù hợp cho mục đích nghiên cứu và xây dựng một ứng dụng xác định vị trí sóng vô tuyến cơ bản RSSI là tham số chính cho việc xác định vị trí sử dụng trong đề tài này.
Quan hệ giữa cường độ tín hiệu và khoảng cách
Công thức thể hiện mối quan hệ giữa RSSI và công suất truyền [10]:
PT: Công suất phát, đơn vị dBm
PL(d0): Chuẩn tổn hao tại d0, đơn vị dBm
n: Hệ số tổn hao của môi trường
Chuyển vế và lấy logarit hai vế :
Cuối cùng ta được công thức thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và cường độ RSSI :
Phương pháp khảo sát giá trị RSSI và kỹ thuật định vị dùng RSSI
Kỹ thuật định vị dựa vào giá trị RSSI tuy kết quả cho độ chính xác không cao, nhưng đây là một kỹ thuật không quá phức tạp, chi phí thực hiện không cao, phù hợp cho mục đích nghiên cứu và xây dựng một ứng dụng xác định vị trí sóng vô tuyến cơ bản
Giá trị RSSI tỉ lệ nghịch với với khoảng cách, RSSI càng suy giảm khi khoảng cách truyền nhận càng xa giá trị này giảm đều, ổn định trong phạm vi nhỏ hơn 40m Ở khoảng cách xa hơn, giá trị ghi nhận được thiếu ổn định do ảnh hưởng bởi nhiễu Ngoài ra, giá trị này cũng phụ thuộc nhiều vào môi trường xung quanh
Phương pháp RSSI có thể được sử dụng trong các hệ thống mà không cần phải cài đặt phần cứng mới, phần cứng không quá phức tạp nên chi phí thấp, không cần đồng bộ hóa thời gian giữa các nút trong hệ thống
Phương pháp này cần ít nhất ba nút tham khảo để xác định vị trí của một mục tiêu Tín hiệu dễ bị nhiễu do đa đường, phạn xạ… nên độ chính xác thấp
2.4.1 Cách đọc giá trị RSSI từ module CC1120
Giá trị RSSI cho biết mức cường độ của tín hiệu nhận được tại anten của module thu Đây là tham số quan trọng và có quan hệ với chất lượng gói tin nhận được Nếu giá trị RSSI càng lớn thì tín hiệu thu được có tỉ lệ lỗi bit (BER) càng thấp Thiết bị sẽ không thu được nếu mức RSSI dưới ngưỡng
CC1120 hỗ trợ đọc giá trị RSSI từ thanh ghi RSSI status registers (RSSI1.RSSI_11_4 và RSSI0.RSSI_3_0) CC1120 hỗ trợ đọc RSSI với 2 mức phân giải: 1dBm với cách đọc 8bit hoặc 0.0625dBm với cách đọc 12bit Độ phân giải 1dBm là phù hợp với hầu hết các ứng dụng
Theo tài liệu kĩ thuật “DN510-CC112X RSSI and CS Response Time” của TI, để nhận đúng mức cường độ tín hiệu thực tế thu được, giá trị RSSI đọc từ thanh ghi trong CC1120 sẽ được trừ đi 1 lượng RSSI_Offset Giá trị RSSI_Offset áp dụng cho CC1120 hoạt động ở tần số 169MHz là 102dBm
2.4.2 Mô hình xác định vị trí nguồn phát sóng vô tuyến Đầu tiên cần xây dựng một mô hình truyền nhận tín hiệu RF không dây bao gồm 4 trạm giám sát đặt cố định ở các vị trí đặt là A, B, C và D Trạm mục tiêu di động di chuyển trong phạm vi giới hạn bởi 4 trạm giám sát Một trạm trung gian sử dụng cho việc thu dữ liệu từ các trạm giám sát Một trạm gốc nhận dữ liệu từ trạm giám sát thông qua trạm trung gian
- Trạm mục tiêu phát chuỗi tín hiệu liên tục cho các trạm giám sát
- Mỗi trạm giám sát có nhiệm vụ thu tín hiệu từ trạm mục tiêu và đọc giá trị RSSI từ thanh ghi Các trạm được thiết lập giao tiếp được với nhau Các giá trị RSSI từ các trạm giám sát được chuyển tiếp về 1 trạm trung gian duy nhất trước khi gởi về trạm gốc
- Trạm gốc có nhiệm vụ thu nhận dữ liệu chứa tham số RSSI của các trạm giám sát, giao tiếp và truyền dữ liệu lên máy tính ở đây dữ liệu sẽ được sử dụng để tính toán cho ra tọa độ của điểm mục tiêu Kết quả vị trí sẽ được hiển thị trên máy tính
2.4.3 Thuật toán xác định vị trí dựa vào khoảng cách
Hầu hết các thuật toán xác định vị trí đều yêu cầu thông tin về khoảng cách giữa mục tiêu cần xác định và điểm tham khảo Để xác định vị trí của mục tiêu, ta cần biết khoảng cách từ điểm mục tiêu đến ít nhất 3 điểm tham khảo Ba giải thuật xác định vị trí dựa vào khoảng cách phổ biến là Trilateration, MinMax hoặc ROCRSSI… a Giải thuật Trilateration [11]
Giải thuật Trilateration sử dụng 3 khoảng cách từ mục tiêu X đến 3 điểm tham khảo A, B, C Vị trí của điểm mục tiêu được xác định là tâm của vùng giao nhau (vùng IR) tạo bởi 3 đường tròn tâm là các điểm tham khảo, bán kính là khoảng cách từ điểm tham khảo đến mục tiêu
Hình 2.2 : Phương pháp định vị Trilateration b Giải thuật Minmax [12]
Khác với Trilateration, vị trí của điểm mục tiêu trong giải thuật Minmax được xác định là tâm của vùng IR hình chữ nhật tạo bởi các hình vuông có tâm là các điểm tham khảo, cạnh hình vuông bằng 2 lần khoảng cách từ tâm đến điểm mục tiêu
Hình 2.3 : Phương pháp định vị Minmax c Giải thuật ROCRSSI [13]
Giải thuật ROCRSSI là xác định vị trí của các nút cảm biến dựa vào phần diện tích chồng chéo của các đường tròn có tâm tại vị trí trạm thu để thu hẹp phạm vi xác định vị trí
Hình 2.4 : Phương pháp định vị ROCRSSI
THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
Giới thiệu module CC1120
Chip CC1120 được hãng Texas Intrument phát triển và hoàn thiện vào năm 2014, nên vẫn chưa phổ biến, cũng như chưa được sử dụng nhiều trên trong học tập, nghiên cứu và ứng dụng thực tế
Hình 3.1: Sơ đồ chân chip CC1120 [9]
Module CC1120 bao gồm một chip đơn CC1120 được thiết kế dùng để phát thu tính hiệu với hiệu suất cao nên tiêu tốn rất ít năng lượng và hoạt động ở điện áp thấp chính vì vậy sẽ tiêu thụ năng lượng thấp, ít tốn chi phí nhưng hiệu quả cao với giá thành hợp lý
Thiết bị này được thiết kế chính cho băng tần ISM và SRD ở khoảng tần số 164–
192 MHz, 274–320 MHz, 410–480 MHz, và 820–960 MHz Vì độ tích hợp ao nên CC1120 thường chỉ sử dụng với vi điều khiển, rất ít khi phải sử dụng thêm các thành phần phụ bên ngoài
Hình 3.2: Kit CC1120 Evaluation Module 169MHz Các thông số kỹ thuật của Module CC1120 [9]:
- Nguồn cung cấp: Dãy điện thế cung cấp rộng: 2.0 V đến 3.6 V
- Tiêu thụ dòng thấp: o RX: 2 mA ở chế độ RX Sniff Mode o RX: 17 mA (đỉnh dòng) ở chế độ Low-Power Mode o RX: 22 mA (đỉnh dòng) ở chế độ High-Performance Mode o TX: 45 mA tại +14 dBm
- Độ nhạy: o –123 dBm tại 1.2 kbps o –110 dBm tại 50 kbps
- Nhiễu pha thấp: –111 dBc/Hz at 10-kHz Offset
- Tốc độ dữ liệu: 0 to 200 kbps
- Các kiểu điều chế: 2-FSK, 2-GFSK, 4-FSK, 4-GFSK, MSK, OOK
- Hổ trợ xác định RSSI
Module CC1120 được TI thiết kế nhiều phiên bản cho các tần số hoạt động khác nhau Module sử dụng trong đề tài này hoạt động ở tần số 169 MHz, đây là tần số hoạt động thấp nhất trong dãy băng tần hỗ trợ của CC1120 Tần số 169 MHz cho hiệu quả hoạt động cao hơn so với các dải tần số khác vì có bước sóng dài (λ=1.77 m) độ suy hao thấp, cho khả năng truyền xa hơn
Tần số sóng mang 169 MHz
Bảng 3.1: Thông số kĩ thuật module CC1120 Để thuận lợi cho việc sử dụng Module CC1120, TI đã phát triển một phần mềm hỗ trợ người dùng thiết lập các thông số kĩ thuật cho CC1120, giúp cho người dùng dễ dàng thiết lập các thông số tùy theo nhu cầu sử dụng
Hình 3.3: Giao diện phần mềm SmartRF Studio 7 [14]
Khối điều khiển
MSP430G2553 của hãng Texas Intrument là dòng vi điều khiển siêu tiết kiệm năng lượng, đáp ứng hầu hết mọi nhu cầu sử dụng hiện nay, vì tính chất siêu tiết kiệm là một ưu thế rất lớn của dòng MSP430 so với các loại vi điều khiển khác, có thể sử dụng cho nhiều ứng dụng thực tế Với năm chế độ tiết kiệm năng lượng có thể tối ưu thời lượng của pin trong các thiết bị, hệ thống đặc biệt trong đo lường cần thời gian thời gian sử dụng dài CPU được thiết kế theo cấu trúc RISC-16 Nhiều ngoại vi được tích hợp
Các thông số kỹ thuật của MSP430G2553:
- Mức tiêu thụ năng lượng cực thấp: o Chế độ hoạt động: 270 μA tại 1 MHz, 2,2 V o Chế độ chờ: 0.7 μA o Chế độ tắt (RAM vẫn được duy trì): 0.1 μA
- Thời gian đánh thức từ chế độ Standby nhỏ hơn 1μs
- Cấu trúc RISC-16 bit, Thời gian một chu kỳ lệnh là 62.5 ns - Cấu hình các module Clock cơ bản: o Tần số nội lên tới 16 MHz với 4 hiệu chỉnh tần số ± 1% o Thạch anh 32 KHz o Nguồn tạo xung nhịp bên ngoài
- Timer_A và Timer_B với 16 bit với 3 thanh ghi hình, 3 thanh ghi so sánh 16 bit - Giao diện truyền thông nối tiếp: o Hỗ trợ truyền thông nối tiếp nâng cao UART, tự động dò tìm tốc độ Baud o Chuẩn giao tiếp động bộ SPI o Chuẩn giao tiếp I2C
- Bộ chuyển đổi ADC 10 bit, 200 ksps với điện áp tham chiếu nội, Lấy mẫu và chốt Tự động quét kênh, điều khiển chuyển đổi dữ liệu
MSP430G2553 là dòng vi xử lý thông dụng, có 2 PORT với 14 chân GPIO, mang đầy đủ đặc điểm của họ MSP430, phù hợp để đóng vai trò làm vi điều khiển chính cho hệ thống phần cứng trong đề tài
Hình 3.5 : Sơ đồ khối chức năng của vi xử lý MSP430G2553
Hình 3.6: Sơ đồ chân MSP430G2553
Hoàn thiện phần cứng
Sơ đồ tổng quát:
Sơ đồ nguyên lý: Sơ đồ nguyên lý tổng quát bao gồm 4 khối chức năng chính:
Khối chuyển áp, khối nạp data, khối điều khiển và báo hiệu, khối kết nối pin CC1120
Hình 3.7: Sơ đồ nguyên lý phần cứng [15]
Khối nguồn: Vi xử lý MSP430G2553 và chip CC1120 có mức điện áp hoạt động là từ 2-3.6V, mức điện áp cố định thường sử dụng là 3.3V Để hạn chế mức tối thiểu khả năng sụt áp của nguồn điện cung cấp làm ảnh hưởng đến giá trị RSSI Đề tài sử dụng nguồn cấp lấy từ Pin Lipo 3.7V, khả năng cấp dòng 500mAh
Mạch chuyển đổi điện áp từ 3.7V sang 3.3V được sử dụng tích hợp trên board giao tiếp
Hình 3.8: Sơ đồ nguyên lý khối nguồn [15]
Khối điều khiển và báo hiệu: Như đã trình bày, MSP430G2553 sẽ được sử dụng làm nhiệm vụ xử lý chính trong toàn bộ phần cứng hệ thống
Hình 3.9: Sơ đồ nguyên lý khối điều khiển [15]
Khối nạp dữ liệu: Trên mỗi board giao tiếp, các chân có có chức năng nhận dữ liệu debuger (VCC, GND, TEST, RST) đều được thiết với các linh kiện thụ động có giá trị theo như khuyến cáo của TI Kit phát triển MSP430 Launchpad được sử dụng để kết nối với máy tính và các chân nhận dữ liệu trên board giao tiếp, chuyển dữ liệu nạp từ trình biên dịch vào vi xử lý trên board giao tiếp
Hình 3.10: Sơ đồ nguyên lý khối nạp dữ liệu [15]
Hình 3.11: Sơ đồ nguyên lý khối kết nối với kit CC1120 [15]
Khối kết nối với kit CC1120: Trên kit CC1120 169MHz, các chân chức năng giao tiếp của CC1120 được kết nối với các female connector chuẩn 0.05inch
(1.27mm) Để thuận tiện cho việc kết nối với module RF, các chân vi xử lý trên board giao tiếp được thiết kế bằng các male connector cùng chuẩn 0.05inch.
Mạch thực tế
Mạch thực tế gồm Module CC1120 gắn trực tiếp trên mạch MSP, MSP sử dụng dây bus để kết nối với Kit Launchpad để giao tiếp với máy tính Do giảm kết nối rườm rà cho mạch, mạch thực tế M sử dụng nguồn trực tiếp từ Kit Launchpad để cấp nguồn cho MSP, các mạch A, B, C, D và X sử dụng pin Lipo
Hình 3.12: Hình ảnh thực tế phần cứng
KHẢO SÁT GIÁ TRỊ RSSI TỪ MODULE CC1120
Cách đọc RSSI từ CC1120
Giá trị RSSI cho biết công suất của tín hiệu nhận được tại antenna của máy thu
Giá trị RSSI càng lớn cho thấy tín hiệu nhận được càng mạnh Thiết bị sẽ không thu được tín hiệu khi RSSI nhỏ hơn một giá trị ngưỡng nhất định (Power threshold)
RSSI của CC1120 được đọc từ hai thanh ghi CC1120_RSSI0 và CC1120_RSSI1
CC1120 hỗ trợ hai mức độ phân giải là 1dBm với cách đọc 8 bit hoặc 0.0625 dBm với cách đọc 12 bit Độ phân giải 1dBm là phù hợp với hầu hết các ứng dụng Theo tài liệu của TI, để có được giá trị RSSI thực tế, giá trị đọc được từ thanh ghi sẽ trừ đi một lượng RSSI-offset Giá trị RSSI-offset của CC1120 hoạt động ở tần số 169 Mhz là 102 dBm.
Phương pháp khảo sát
Theo như công thức thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị RSSI, giá trị RSSI tỉ lệ nghịch với với khoảng cách, khoảng cách càng xa thì RSSI nhận được càng nhỏ và ngược lại Ngoài ra, giá trị này cũng phụ thuộc nhiều vào môi trường xung quanh Để kiểm tra ảnh hưởng của môi trường đến giá trị RSSI, một mô hình khảo sát được tiến hành với một trạm thu đặt cố định và một trạm phát di chuyển từ 0 mét đến 80 mét Mỗi 5 mét, 30 giá trị RSSI được ghi nhận sau đó được lấy trung bình để quan sát ảnh hưởng của môi trường lên giá trị RSSI
Kết quả khảo sát 1 Điều kiện khảo sát: Sân bóng trường Đại học Cần Thơ (outdoor); Mật độ lấy mẫu: 30 mẫu/điểm khảo sát d RSSI (dBm) RSSI (mô hình free space) MSE
5 -25.5 -12 – 10nlog5 = -12 – 7n (-25.5+12+7n) = 7n-13.5 10 -31.76 -12 – 10nlog10 = -12 – 10n (-31.76+12+10n) = 10n-19.76 15 -35.4 -12 – 10nlog15 = -12 – 11.7n (-35.4+12+11.7n) = 11,7n-23.4 20 -39 -12 – 10nlog20 = -12 – 13n (-39+12+13n) = 13n-27 30 -43 -12 – 10nlog30 = -12 – 14.8n (-43+12+14.8n) = 14.8n-31 40 -45.25 -12 – 10nlog40 = -12 – 16n (-45.25+12+16n) = 16n-33.35
Bảng 4.1 Giá trị đo đạc thông số RSSI và tính toán giá trị n
Mean Squared Error (MSE) tối thiểu khi đạo hàm của MSE theo biến n bằng 0
Hình 4.1: Khảo sát giá trị RSSI và giá trị n
Tính toán khoảng cách từ giá trị RSSI
Giữa RSSI và khoảng cách có mối quan hệ với nhau 𝑑 = 10 ( RSSI−A −10n )
Trong đó: A: cường độ tín hiệu tại khoảng cách 1m
n: hệ số truyền sóng đặc trưng môi trường Giá trị n tại môi trường đo đạc trong đề tài này là 2.0514
Kết quả đo đạc, tính toán RSSI và khoảng cách được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.2 Kết quả khảo sát sự thay đổi của giá trị RSSI theo khoảng cách (1)
Hình 4.2: Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và RSSI
Dựa vào kết quả khảo sát, ta thấy giá trị RSSI tại môi trường outdoor sau khi lấy trung bình khá ổn định, suy giảm theo khoảng cách đúng theo công thức đã đưa ra trước đó, có thể sử dụng cho giải thuật ước lượng vị trí
Giải thuật lọc cải thiện thông số RSSI
4.4.1.1 Khái quát về bộ lọc Kalman 2
Bộ lọc Kalman được Rudolf (Rudy) E Kálmán công bố năm 1960, là thuật toán sử dụng chuỗi các giá trị đo lường, bị ảnh hưởng bởi nhiễu hoặc sai số, để ước đoán biến số nhằm tăng độ chính xác so với việc sử dụng duy nhất một giá trị đo lường Bộ lọc Kalman thực hiện phương pháp truy hồi đối với chuỗi các giá trị đầu vào bị nhiễu, nhằm
2 Greg Welch, “An Introduction to the Kalman Filter” (1997) tối ưu hóa giá trị ước đoán trạng thái của hệ thống Có thể diễn tả bộ lọc Kalman bằng biểu thức đơn giản sau:
Zk : giá trị đo được tại trạng thái thứ k
X̂ k : giá trị ước lượng tại trạng thái thứ k
X̂ k−1 : giá trị ước lượng trước đó tại trạng thái thứ k
Kk : hệ số lọc Kalman
4.4.1.2 Mô tả hoạt động của bộ lọc Kalman:
Dựa vào sơ đồ mô tả hoạt động, phương trình tính toán của bộ lọc Kalman được chia thành 2 quá trình như sau:
- Cập nhật theo thời gian: Các phương trình cập nhật theo thời gian để dự đoán trạng thái hiện tại và vector phương sai lỗi nhằm ước lượng trạng thái tiền nghiệm cho bước tiếp theo
- Cập nhật theo giá trị đo: Các phương trình cập nhật theo giá trị đo lường dùng để cung cấp phản hồi, ví dụ như kết hợp một giá trị đo lường mới với ước lượng tiền nghiệm để có được ước lượng trạng thái hậu nghiệm
Hình 4.3: Sơ đồ mô tả hoạt động của bộ lọc Kalman
Chúng ta có thể coi các phương trình cập nhật theo thời gian là các phương trình dự đoán (predictor equations) Trong khi đó, các phương trình cập nhật theo giá trị đo lường là các phương trình sửa sai (corrector equations) Như vậy có thể nói, bộ lọc Kalman là một thuật toán dựa vào dự đoán để sửa sai các giá trị mà bộ lọc áp dụng
Trong phương trình, hệ số k được hiểu là các khoảng thời gian mà tín hiệu được rời rạc, ví dụ k = 1 thì thời gian của tín hiệu tại trạng thái đó là 1ms Hệ số lọc Kalman là một tham số quan trọng thuật toán lọc Kalman Để có kết quả lọc chính xác, giá trị Kk phải được tính toán và cập nhật tại từ trạng thái k Từ công thức ta có thể thấy rằng giá trị RSSI sau cùng nhận được, lệ thuộc vào giá trị RSSI trung bình trước đó và giá trị RSSI vừa mới nhận được Nếu giá trị của Kk tiến dần về 1 thì giá trị RSSI vừa nhận được đóng vai trò lớn trong giá trị trung bình mới Ngược lại, giá trị Kk gần bằng 0 thì lọc Feedback không phát huy tác dụng Cách để tối ưu lọc Feedback là lựa chọn giá trị Kk sao cho phù hợp Giá trị Kk thường được chọn là 0.75 hoặc lớn hơn RSSIn là giá trị RSSI vừa mới nhận được, RSSIn-1 là giá trị
2 – Project the error convariance ahead
2 – Update the estime via measure value zk
RSSI trung bình trước đó Phương pháp này nhằm đảm bảo từ rất nhiều giá trị RSSI thay đổi nhận được, sau khi đi qua lọc sẽ nhận được gía trị RSSI ổn định và “mượt” hơn
4.4.2 Kết hợp thông số RSSI và LQI để cải thiện chất lượng lọc tín hiệu 3
LQI - Link Quality Indicator: Chỉ thị chất lượng liên kết là việc chỉ định chất lượng của gói tin dữ liệu được nhận bởi thiết bị nhận Độ mạnh tín hiệu nhận được có thể được sử dụng như là việc tính toán chất lượng sóng RSSI là việc đo đạc tổng năng lượng của tín hiệu nhận được Tỷ số của năng lượng tín hiệu đòi hỏi so với tổng năng lượng nhiễu trong băng thông (tỷ số tín hiệu/nhiễu SNR - Signal to Noise Ratio) là một cách khác để đánh giá chất lượng tín hiệu Như là một luật tổng quát, SNR cao hơn đồng nghĩa với việc lỗi trong các gói tin thấp hơn Do đó, một tín hiệu với SNR cao được coi là một tín hiệu chất lượng cao Chất lượng liên kết còn có thể được ước lượng sử dụng cả mức năng lượng tín hiệu và tỷ lệ tín hiệu so với nhiễu Sự đánh giá LQI được thực hiện cho mỗi gói tin nhận được, LQI phải có ít nhất 8 mức duy nhất
Fusion filter: tạo ra một sự kết hợp của RSSI và LQI cải thiện các giá trị RSSI đo được Đối với lọc lọc này, sử dụng bộ lọc LQI trong trường hợp các đỉnh của tín hiệu nhiễu bất ngờ Trong bộ lọc nhiệt hạch này, đo lường sự khác biệt giữa giá trị RSSI hiện tại và giá trị RSSI trước đó Nếu sự khác biệt của giá trị RSSI hiện tại và trước đó nhỏ hơn giá trị ngưỡng RSSI hoặc nếu giá trị LQI nhỏ hơn giá trị ngưỡng LQI sau đó tín hiệu sẽ được lọc bởi bộ lọc RSSI nếu không nó sẽ sử dụng bộ lọc LQI Để xác định giá trị ngưỡng LQI chúng ta sử dụng giá trị ngưỡng LQI Nhưng để xác định giá trị ngưỡng RSSI chúng tôi đã thực hiện ba loại thí nghiệm Thứ nhất, chúng tôi quyết định sử dụng giá trị đỉnh nhỏ nhất (SPV) làm ngưỡng RSSI Thứ hai, chúng tôi tính trung bình các giá trị RSSI tối thiểu và tối đa (AMM) Và cuối cùng, chúng tôi tính trung bình mỗi khoảng cách khác nhau của tất cả các giá trị RSSI (ADD) và sử dụng ADD (khoảng cách trung bình)
3 Sharly Joana Halder, Paritosh Giri, and Wooju Kim, "Advanced Smoothing Approach of RSSI and LQI for Indoor Localization System", 2014
Lưu đồ, giải thuật chung cho việc thêm lọc LQI để cải thiện chất lượng RSSI có kết hợp với bộ lọc Kalman
Giải thuật cho Advanced Fusion Filter 4
Giải thuật cho Improved Fusion Filter
4 Sharly Joana Halder and Wooju Kim, "A Fusion Approach of RSSI and LQI for Indoor Localization System Using Adaptive Smoothers", 2012 if (Present_LQI < LQI Threshold ) α = 0 else α = 0.8 – 0.6 x 108−𝐿𝑄𝐼
8 , RSSI (snooth_LQI) = a x RSSI n + (1 – a ) x RSSI n-1
If (RSSI (snooth_LQI) < RSSI Threshold ) α = 1 else α = 1 – 0.5 x −15−𝑅𝑆𝑆𝐼
60 , RSSI (smooth_AF) = a x RSSI (smooth_LQI) + (1 – a ) x RSSI n-1 if (Present_RSSI < RSSI Threshold ) | (Present_LQI <
RSSI (smooth IF) = 𝑎 × RSSI 𝑛 + (1 − 𝑎) × RSSI (smooth_𝑛−1)
Môi trường: Sân vận động Quân khu 9 (Thành phố Cần Thơ)
Mật độ lấy mẫu: 30 mẫu/điểm khảo sát
Công suất phát TX: 12dBm
- Giá trị n tại môi trường đo đạc trong đề tài này là 2.059
- Kết quả đo đạc, tính toán RSSI và khoảng cách được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.3: Kết quả khảo sát sự thay đổi của giá trị RSSI theo khoảng cách (2) - Dựa vào kết quả khảo sát, ta thấy giá trị RSSI đã được cải thiện sau khi áp dụng giải thuật lọc tín hiệu, tỷ lệ sai số giảm đáng kể.
GIẢI THUẬT TÍNH TOÁN ĐỊNH VỊ BẰNG KỸ THUẬT DRSSI
Mô hình xác định vị trí nguồn phát vô tuyến
Xem hình 5.1 Mô hình xác định vị trí nguồn phát vô tuyến được xây dựng gồm một điểm đối tượng phát sóng, 4 điểm thu tín hiệu sóng vô tuyến, một điểm trung gian tiếp nhận tín hiệu vô tuyến từ 4 điểm thu và giao tiếp với máy tính Để thực hiện đề tài, chúng ta xây dựng một mô hình truyền nhận tín hiệu RF không dây bao gồm 4 trạm giám sát đặt cố định ở các vị trí đặt là A, B, C và D Trạm mục tiêu di động là X, di chuyển trong phạm vi giới hạn bởi 4 trạm giám sát Một trạm gốc là M, sử dụng cho việc thu dữ liệu từ các trạm giám sát sau đó đưa lên máy tính để xử lý cho ra vị trí của mục tiêu
+ Trạm mục tiêu X phát chuỗi tín hiệu liên tục cho các trạm tham khảo, tại tần số 169 MHz (lý do chọn một tần số 169 MHz là để phù hợp chi phí, chúng ta có thể mở rộng đề tài bằng cách đầu tư thiết bị có khả năng quét dải tần rộng hơn)
+ Mỗi trạm giám sát có nhiệm vụ thu tín hiệu từ trạm X và đọc giá trị RSSI từ thanh ghi Các trạm được thiết lập giao tiếp được với nhau Các giá trị RSSI từ các trạm được chuyển tiếp về 1 trạm giám sát duy nhất trước khi gởi về trạm gốc M
+ Trạm gốc M có nhiệm vụ thu nhận dữ liệu chứa tham số RSSI của các trạm giám sát, giao tiếp và truyền dữ liệu lên máy tính ở đây dữ liệu sẽ được sử dụng để tính toán cho ra tọa độ của điểm mục tiêu Kết quả vị trí sẽ được mô phỏng trên máy tính.
Giải thuật xác định nguồn phát vô tuyến bằng kỹ thuật DRSSI
Giải thuật vi phân công suất tín hiệu nhận (DRSS) được phát triển bởi các tác giải từ các trường đại học của Hong Kong và Canada Giải thuật này dùng để xác định vị trí nguồn phát sóng khi không biết công suất phát dựa trên kỹ thuật Weighted Least Squares (WLS) Bước đầu tiên của giải thuật là tính được một ước lượng không chênh lệch của các dãy bình phương và giới thiệu một biến phụ Bước thức hai khai thác mối quan hệ giữa biến phụ và vị trí nguồn thông qua bước WLS thứ hai Trong quá trình hoạt động, giải thuật cần có ít nhất 4 trạm đóng vai trò các trạm tham khảo và yêu cầu các thông tin như tọa độ các trạm tham khảo, hệ số truyền sóng của môi trường và các giá trị RSSI thu được từ các trạm mục tiêu Chi tiết về giải thuật DRSS được trình bày trong tài liệu tham khảo [2] Lanxin Lin, H.C So, Y.T Chan, "Accurate and Simple Source Localization Using Differential Received Signal Strength"
Thuật toán DRSSI cụ thể áp dụng: Trong đề tài này chúng ta chỉ xét đến giải thuật cho môi trường outdoor
Thuật toán được xây dựng theo 6 bước:
Gọi 𝑃 𝑖,1 ′ là phương sai độ lệch cường độ RSSI thu được giữa thiết bị thu thứ i và thiết bị thu thứ nhất
+ Pi là giá trị RSSI thu được tại trạm thứ i + P1 là RSSI thu được tại trạm thứ nhất
+ 𝑛 là hệ số suy hao đường truyền + 𝜆 được tính theo công thức:
𝜆 𝑖 2 = 0.01(ln(10)) 2 𝜎 𝑖 2 𝜎: là biến ngẫu nhiên (5.3)
A= [2𝑥 2 − 2𝑟 2,1 𝑥 1 2𝑦 2 − 2𝑟 2,1 𝑦 1 𝑟 2,1 − 12𝑥 3 − 2𝑟 3,1 𝑥 1 2𝑦 3 − 2𝑟 3,1 𝑦 1 𝑟 3,1 − 12𝑥 4 − 2𝑟 4,1 𝑥 1 2𝑦 4 − 2𝑟 4,1 𝑦 1 𝑟 4,1 − 1] (5.4) Các giá trị 𝑥𝑖 và 𝑦𝑖 khai báo ban đầu và 𝑟𝑖,1 được tính theo bước 2 2/ Tính ma trận B và Λ :
𝑇𝑟𝑜𝑛𝑔 đó 𝑛 và 𝜆 được tính từ bước 2 3/ Tính ∑′:
∑′ = diag(r2,1, r3,1, r4,1) (5.7) r2,1, r3,1, r4,1là các giá trị ở bước 2
Diag : tạo ma trận đường chéo, và rút ra đường chéo của ma trận Cú pháp:
+ Diag(v,k) v :là một vector n phần tử thì kết quả là một ma trận vuông bậc N+|k| các phần tử của v nằm trên đường chéo thứ k
+Diag(X) trả về 1 vector là đường chéo chính của ma trận
𝑥 𝑦 𝑅] => tọa độ (x,y) của đối tượng
Ví dụ về giải thuật định vị với mục tiêu X(40,40)
Xét điểm X có tọa độ như hình vẽ Ta có giá trị RSSI khi X có tọa độ x @, y = 40 với công thức:
𝑑 𝑖 = √(𝑥 − 𝑥 𝑖 ) 2 + (𝑦 − 𝑦 𝑖 ) 2 Vì X cách điều A, B, C, D nên ta chỉ tính 1 𝑑 𝑖 duy nhất
RSSI = A – 10nlog(𝑑 𝑖 ) Giá trị RSSI ở A, B, C, D là bằng nhau vì các 𝑑 𝑖 bằng nhau
Xét điểm X(40 , 20) làm tương tự ta có:
Giá trị RSSI tại A và B bằng nhau do cùng 𝑑 𝑖 tương tự RSSI tại C và D bằng nhau
𝑅𝑆𝑆𝐼 𝐴 = A – 10nlog(𝑑 𝑋𝐴 ) = -11-10(2.0755)log(20√5 ) = -44.010 dBm = 𝑅𝑆𝑆𝐼 𝐵 𝑅𝑆𝑆𝐼 𝐶 = A – 10nlog(𝑑 𝑋𝐴 ) = -11-10(2.0755)log(20√13 ) = -48.160 dBm 𝑅𝑆𝑆𝐼 𝐷
Tương tự tại X(50,30), X(30,40), X(40,60) ta lần lượt có các giá trị 𝑑 𝑖 và RSSSI khác nhau
Độ lệch chuẩn nhiễu gauss
Tạo ma trận tổng từ vector diag
Ma trận tổng là một ma trận đường chéo với 3 hàng, và 3 cột và đường chéo chính là 𝑟 𝐵,𝐴 , 𝑟 𝐶,𝐴 , 𝑟 𝐷,𝐴
𝐶 𝜃 ̂ = A T Cw -1A Để giải thuật chính xác hơn ta cần thêm phiên bản cải tiến, sử dụng mối quan hệ giữa vị trí không xác định x và biến R phụ, để làm tăng ước lượng Dựa vào
𝑥 2 +𝑦 2 =R với điều kiện nhiễu không đáng kể, như vậy x≈ [𝜃 ] 1 và y≈ [𝜃 ] 2 ta có:
Ta thêm một ma trận G
Và từ điều kiện ta có: z =[𝑥 2 𝑦 2 ] 𝑇 z =[[𝜃 ] 1 2 [𝜃 ] 2 2 ] 𝑇 với [𝜃 ] 1 là phần tử hàng 1, cột 1 của ma trận 𝜃 và [𝜃 ] 2 là phần tử hàng 2 cột 1 của ma trân 𝜃 h=[[𝜃 ] 1 2 [𝜃 ] 2 2 [𝜃] 3 ] 𝑇 [𝜃] 3 là phần tử hàng 3, cột 1 của ma trận 𝜃 q [ 2[𝜃 ] 1 ([𝜃 ] 1 − [𝜃 ] 1 )
𝐶 𝑞 =(diag(2[𝜃 ] 1 , 2[𝜃 ] 2 , 1))𝐶 𝜃 ̂(diag(2[𝜃 ] 1 , 2[𝜃 ] 2 , 1)) Ước lượng của z
Khi đó tọa độ mục tiêu 𝑧̂ 𝑜 của đối tượng được xác định như sau:
Với hàm sign là hàm trả về giá trị 0 khi x0
Cụ thể tọa độ mục tiêu được xác định là tính ma trận chuyển vị của các phần tử sau:
Tính sign của phần tử hàng 1, cột 1 trong ma trận 𝜃 nhân với cân bậc 2 của phần tử hàng 1 cột 1 trong ma trận ước lượng 𝑧̂ vậy ta có phần tử thứ nhất trong ma trận chuyển vị cần xác định
Tương tự ta tính sign của phần tử hàng 2, cột 1 trong ma trận 𝜃 nhân với cân bậc 2 của phần tử hàng 2 cột 1 trong ma trận ước lượng 𝑧̂ ta có được phần tử thứ 2 trong ma trận chuyển vị cần xác định
Code Matlab ước lượng vị trí
%4 gia tri RSSI nhan duoc tu 4 tram A,B,C,D cua x5(40,40)
P4=-47.375; n=2.0514; %he so n xichma1=2; %?o lech chuan nhieu gauss xichma2=2; xichma3=2; xichma4=2; x1=0; y1=0; x2; y2=0; %toa do cac tram tham khao x3; y3; x4=0; y4;
P41 = 0.1.*log(10)*(P4-P1); lda1binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma1)^2; lda2binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma2)^2; lda3binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma3)^2; lda4binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma4)^2; r21 = exp(((-2*P21)/n)-(2*(lda2binh+lda1binh))/n^2); r31 = exp(((-2*P31)/n)-(2*(lda3binh+lda1binh))/n^2); r41 = exp(((-2*P41)/n)-(2*(lda4binh+lda1binh))/n^2);
A= [ 2*x2-2*r21*x1, 2*y2-2*r21*y1, r21-1; 2*x3-2*r31*x1, 2*y3- 2*r31*y1, r31-1; 2*x4-2*r41*x1, 2*y4-2*r41*y1, r41-1]; b= [ x2^2+y2^2-r21*(x1^2+y1^2); x3^2+y3^2-r31*(x1^2+y1^2); x4^2+y4^2-r41*(x1^2+y1^2) ]; muO = [ exp((4*lda2binh+lda1binh)/n^2)-1, exp((4*lda1binh)/n^2)-1, exp((4*lda1binh)/n^2)-1; exp((4*lda1binh)/n^2)-1, exp((4*lda3binh+lda1binh)/n^2)-1, exp((4*lda1binh)/n^2)-1; exp((4*lda1binh)/n^2)-1, exp((4*lda1binh)/n^2)-1, exp((4*lda4binh+lda1binh)/n^2)-1]; vectodiag=[r21 r31 r41]; tong = diag(vectodiag);
Cw= tong*muO*tong; theta = inv((A.'*inv(Cw)*A))*A.'*inv(Cw)*b; %xong buoc uoc luong dau tien
% buoc uoc luong thu 2 G =([1 0 1;0 1 1]).'; z = ([(theta(1,1))^2, (theta(2,1))^2]).'; h = ( [(theta(1,1))^2, (theta(2,1))^2, theta(3,1)]).'; q = [ (2*theta(1,1))*(theta(1,1)-theta(1,1));
Cq = diag([2*theta(1,1) 2*theta(2,1) 1])*Ctheta*diag([2*theta(1,1) 2*theta(2,1) 1]); uocluongz = inv(G.'*inv(Cq)*G)*G.'*inv(Cq)*h; toa_do_muc_tieu = ([ sign([theta(1,1)])*sqrt(uocluongz(1,1)), sign([theta(2,1)])*sqrt(uocluongz(2,1))]).'
Kiểm tra độ chính xác của giải thuật với giá trị RSSI ước lượng
Trong phần này, giá trị RSSI tại các vị trí khác nhau được tính toán theo công thức (1) để kiểm tra độ chính xác của giải thuật vừa xây dựng
Ví dụ mục tiêu có tọa độ (40, 40)
Hình 5.2: Tọa độ mục tiêu được tính toán bằng MATLAB
Quá trình trên được lặp lại cho nhiều vị trí khác nhau, kết quả và sai số của quá trình ước lượng được thống kê sau đây:
Tọa độ thực tế Tọa độ ước lượng
Sai số Hoành độ(m) Tung độ(m) Hoành độ(m) Tung độ(m)
Bảng 5.1: Kết quả ước lượng tọa độ mục tiêu với giá trị RSSI ước lượng
Nhận xét: Đối với những mục tiêu nằm gần tâm của khu vực định vị (X1, X2, X3, X4) giải thuật cho độ chính xác rất cao, sai số lớn nhất là 2.4% Càng ra xa tâm khu vực định vị, hay khoảng cách từ mục tiêu đến các trạm tham khảo có độ chênh lệch lớn thì độ chính xác giảm dần Đối với những mục tiêu nằm trên cạnh của khu vực định vị (X5, X6, X7, X8), sai số của giải thuật rất cao (trên 20%) Do đó, sau khi áp dụng giải thuật định vị, tọa độ mục tiêu cần đi qua một số bước hiệu chỉnh để đảm bảo sai số của quá trình định vị nằm trong giới hạn cho phép.
Giải thuật cải thiện độ chính xác của kỹ thuật định vị DRSSI
Sau thi thử với nhiều mục tiêu khác nhau, kết quả cho thấy độ chính xác của giải thuật phục thuộc vào vị trí của mục tiêu trong khu vực định vị và được chia thành các nhóm sau: Độ chính xác rất cao với cả tung độ và hoành độ
Tung độ chính xác, hoành độ sai số lớn Hoành độ chính xác, tung độ sai số lớn
Hình 5.3: Các khu vực định vị
- Với mỗi mục tiêu bất kỳ, ta có mô hình tổng quát sau:
Hình 5.4: Mô hình tổng quát của hệ thống với mục tiêu bất kì
- Với bốn giá trị RSSI thu được từ mục tiêu, để xác định mục tiêu nằm trong khu vực nào của hình là việc không hề dễ dàng, dễ dẫn đến sai sót Do đó, để tổng quát hơn, trong quá trình hiệu chỉnh mục tiêu được phân loại theo các nhóm như sau:
Hình 5.5: Sơ đồ phân chia theo khu vực định vị
- Các giá trị RSSI1 + RSSI2, RSSI2 + RSSI3, RSSI3 + RSSI4, RSSI4 + RSSI1 được so sánh với nhau, giá trị nào lớn nhất thì mục tiêu sẽ nằm trong các khu vực tương ứng
1, 2, 3, 4 Với những mục tiêu nằm trong khu vực 2 và 4, hoành độ của mục tiêu sẽ bị ước lượng sai lệch Do đó, tung độ của mục tiêu được sử dụng kết hợp với tỉ lệ giữa d2, d3 hoặc d1, d4 trong quá trình hiệu chỉnh theo công thức sau:
y: Tung độ mục tiêu được ước lượng
N2 = d2/d3 nếu RSSI3>RSSI2, N2 = d3/d2 nếu RSSI2>RSSI3
N4 = d1/d4 nếu RSSI4>RSSI1, N4 = d4/d1 nếu RSSI1>RSSI4
x2: Hoành độ mục tiêu trong khu vực 2 sau hiệu chỉnh
x4: Hoành độ mục tiêu trong khu vực 4 sau hiệu chỉnh
- Với những mục tiêu nằm trong khu vực 1 và 3, tung độ của mục tiêu sẽ bị ước lượng sai lệch Do đó, theo các công thức trên, hoành độ mục tiêu được sử dụng kết hợp với tỉ lệ giữa d1, d2 hoặc d3, d4 trong quá tình hiệu chỉnh theo công thức sau:
x: Hoành độ mục tiêu được ước lượng
N1 = d1/d4 nếu RSSI4>RSSI1, N1 = d4/d1 nếu RSSI1>RSSI4.
N3 = d3/d4 nếu RSSI4>RSSI3, N3 = d4/d3 nếu RSSI3>RSSI4.
y1: Tung độ mục tiêu trong khu vực 1 sau hiệu chỉnh
y3: Tung độ mục tiêu trong khu vực 3 sau hiệu chỉnh
Code ước lượng vị trị sau khi đã chèn hiệu chỉnh:
P1=-45.318; %4 gia tri RSSI nhan duoc tu 4 tram A,B,C,D P2=-47.329;
P4=-38.985; if(P1==P2||P1==P3||P1==P4) P1=P1-0.01; end if(P2==P3||P2==P4) P2=P2-0.01; end if(P3==P4) P3=P3-0.01; end if ( (P1+P2)>(P2+P3) && (P1+P2)>(P3+P4) && (P1+P2)>(P4+P1) ) khuvucx=1 elseif( ((P2+P3)>(P1+P2)) && ((P2+P3)>(P3+P4)) && ((P2+P3)>(P4+P1)) ) khuvucx=2 elseif( ((P3+P4)>(P1+P2)) && ((P3+P4)>(P4+P1)) && ((P3+P4)>(P2+P3)) ) khuvucx=3 elseif( ((P4+P1)>(P1+P2)) && ((P4+P1)>(P2+P3)) && ((P4+P1)>(P3+P4)) ) khuvucx=4 end n=2.059; %he so n xichma1=2; %?o lech chuan nhieu gauss xichma2=2; xichma3=2; xichma4=2; d2chiad1.^((P2-P1)/(-10.*n)) d3chiad2.^((P3-P2)/(-10.*n)) d4chiad3.^((P4-P3)/(-10.*n)) d1chiad4.^((P1-P4)/(-10.*n)) d1chiad2.^((P1-P2)/(-10.*n)) d2chiad3.^((P2-P3)/(-10.*n)) d3chiad4.^((P3-P4)/(-10.*n)) d4chiad1.^((P4-P1)/(-10.*n)) x1=0; y1=0; x2; y2=0; %toa do cac tram tham kha x3; y3; x4=0; y4;
P41 = 0.1.*log(10)*(P4-P1); lamda1binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma1)^2; lamda2binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma2)^2; lamda3binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma3)^2; lamda4binh = 0.01*(log(10))^2*(xichma4)^2; r21 = exp(((-2*P21)/n)-(2*(lamda2binh+lamda1binh))/n^2); r31 = exp(((-2*P31)/n)-(2*(lamda3binh+lamda1binh))/n^2); r41 = exp(((-2*P41)/n)-(2*(lamda4binh+lamda1binh))/n^2);
A= [ 2*x2-2*r21*x1, 2*y2-2*r21*y1, r21-1; 2*x3-2*r31*x1, 2*y3-2*r31*y1, r31-1; 2*x4- 2*r41*x1, 2*y4-2*r41*y1, r41-1]; b= [ x2^2+y2^2-r21*(x1^2+y1^2); x3^2+y3^2-r31*(x1^2+y1^2); x4^2+y4^2- r41*(x1^2+y1^2) ]; muO = [ exp((4*lamda2binh+lamda1binh)/n^2)-1, exp((4*lamda1binh)/n^2)-1, exp((4*lamda1binh)/n^2)-1; exp((4*lamda1binh)/n^2)-1, exp((4*lamda3binh+lamda1binh)/n^2)-1, exp((4*lamda1binh)/n^2)-1; exp((4*lamda1binh)/n^2)-1, exp((4*lamda1binh)/n^2)-1, exp((4*lamda4binh+lamda1binh)/n^2)-1]; vectodiag=[r21 r31 r41]; tong = diag(vectodiag);
Cw= tong*muO*tong; theta = inv((A.'*inv(Cw)*A))*A.'*inv(Cw)*b; %xong buoc uoc luong dau tien
% buoc uoc luong thu 2 G =([1 0 1;0 1 1]).'; z = ([(theta(1,1))^2, (theta(2,1))^2]).'; h = ( [(theta(1,1))^2, (theta(2,1))^2, theta(3,1)]).'; q = [ (2*theta(1,1))*(theta(1,1)-theta(1,1)); (2*theta(2,1))*(theta(2,1)-theta(2,1));
Cq = diag([2*theta(1,1) 2*theta(2,1) 1])*Ctheta*diag([2*theta(1,1) 2*theta(2,1) 1]); uocluongz = inv(G.'*inv(Cq)*G)*G.'*inv(Cq)*h; toa_do_muc_tieu = ([ sign([theta(1,1)])*sqrt(uocluongz(1,1)), sign([theta(2,1)])*sqrt(uocluongz(2,1))]).' toa_do_muc_tieu=real(toa_do_muc_tieu) if (khuvucx==1) if(P2>P1) while(((toa_do_muc_tieu(1,1)).^2-((d1chiad2).^2.*(80-toa_do_muc_tieu(1,1)).^2))P2) while(((80-toa_do_muc_tieu(1,1)).^2-((d2chiad1).^2.*(toa_do_muc_tieu(1,1)).^2))P3) while(((80-toa_do_muc_tieu(2,1)).^2-((d3chiad2).^2.*(toa_do_muc_tieu(2,1)).^2))