高铁滑坡监测中基于RSSI权重的定位系统设计

高铁滑坡监测中基于RSSI权重的定位系统设计吕晓军1，廉玺2，杨波2，贾新春21.中国铁道科学院电子信息技术研究所,北京1000812.山西大学数学科学学院,太原030006E-mail:[e-mail]摘要:当前滑坡监测系统存在设备成本高，工程施工困难，自动化程度低等问题，为了解决这些问题，本文设计了一种基于Zigbee无线传感器网络的高铁滑坡监测系统。该系统利用无线传感器网络定位技术可取代现有的现场滑坡传感器来获取高铁沿线滑坡表面位移信息，通过铁路沿线的轨边机房进行远程传输，实现高铁沿线滑坡状况的远程监测。针对高铁滑坡结构特点提出一种新的结合RSSI测距权重的定位算法提高定位精度，将它与三边定位法进行对比，并在此算法上，进行系统架构和软硬件设计。模拟实验表明，所研发的监测系统可以有效实现高铁滑坡监测。关键词:滑坡监测，无线传感器网络，Zigbee，接收信号强度指示，定位算法LocationsystemdesignbasedonweightedRSSIforhigh-speedrailwaylandslidemonitoringXIAOJUNLv1,XILian2,BOYang2,XINCHUNJia21.InstituteofComputingTechnologies,ChinaAcademyofRailwaySciences,Beijing100081,China2.SchoolofMathematicalSciences,ShanxiUniversity,Taiyuan030006,ChinaE-mail:[e-mail]:Thereexistsuchproblemsashighcost,difficultconstructionandlowautomationdegreeofexistinglandslidemonitoringsystem.Tosolvetheseproblems,ahigh-speedrailwaylandslidemonitoringsystembasedonZigbeewirelessnetworktechnologyisdesigned.Inthissystem,high-speedrailwaylandslideinformationisobtainedbywirelesssensornetworklocationtechnology.Itmonitoringdataistransmittedbyrailsideroomtoremotemonitoringcenter.Therefore,thehigh-speedrailwaylandslidecouldbemonitoredremotely.Accordingtothecharacteristicsofthelandslide,locationcoordinatesystemisimproved.Planofthesystemstructure,softwareandhardwarebasedonweightedReceivedSignalStrengthIndicator(RSSI)locationalgorithmisintroduced.Thesimulationexperimentalresultsshowthatthemonitoringsystemcanmonitoreffectivelyhigh-speedrailwaylandslide.KeyWords:landslidemonitoring,wirelesssensornetwork(WSN),Zigbee,ReceivedSignalStrengthIndicator(RSSI),locationalgorithm1引言我国很大一部分的铁路处于地质条件复杂、灾害易发的山区，铁路运输安全是运营管理部门必须面对的重要问题。通过高铁滑坡监测，可以及时了解、捕捉滑坡体的变化的特征信息，为高铁安全运营提供科学依据。目前，用于滑坡监测的技术方法，概括起来主要有人工测量方法[1]、GPS(GlobalPositioningsyslem)定位监测系统[2]、地灾传感器监测系统[3]3类。以上监测技术虽然能以不同方式有效监测滑坡的动态信息。但分别存在着设备成本高、实施难度大、自动化程度不高等问题。基于Zigbee的无线传感网络具有自组织、低功耗、廉价、可快速部署和可扩张性强等优点。非常适合在高速铁路沿线滑坡环境中构建网络，建立信息采集、传输的基础设施。同时，结合无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)定位技术，可以有效获取滑坡现场地表位移信息，可及时反映出滑坡面运动情况，对于高铁滑坡灾害预警，铁路安全运营具有十分重要的意义。无线传感器网络定位技术作为无线传感网络的重要技术，在滑坡监测中也等到广泛应用。根据对节点之间距离进行测量与否，可分为基于测距的定位算法和无需测距的定位算法。目前使用的测距技术有RSSI[4]、TOA[5]、AOA[6]、TDOA[7]等。而无需测距的定位则仅仅依靠网络连通性等信息进行定位,一般有质心算法[8]、DV-Hop算法[9]、Amorphous算法[10]、APIT算法[11]等。本文将在高铁滑坡监测中利用基于RSSI测距权重的质心算法，完成对未知节点的精确定位，实现对滑坡表面位移的监测。利用Zigbee技术实现无线传感器网络定位，代替昂贵的地质传感器，获取滑坡体表面位移信息。2监测系统关键技术2.1Zigbee技术Zigbee技术是一种短距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的双向无线通信技术或无线网络技术，是一组基于IEEE802.15.4无线标准研制开发的组网、安全和应用软件方面的通信技术。它特别适合距离短、功耗低且传输速率不高的各种电子设备之间进行数据传输以及典型的有周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据传输的应用。在IEEE802.15.4的物理层(PhysicalLayer，PHY)和介质接入控制子层(MediaAccesscontrol，MAC)规范之上又建立了Zigbee协议栈。它实现了网络层(networklayer，NWK)和应用层(applicationlayer，APL)。在应用层内提供了应用支持子层(applicationsupportsub—layer，APS)和Zigbee设备对象(ZigbeeDeviceObject，ZDO)和制造商所定义的应用对象。网络层主要负责设备与设备间的无线通信，实现节点加入或离开网络、接收或抛弃其他节点、路由查找及传送数据等功能。应用层使用网络层提供的功能服务实体．包括数据服务实体和管理服务实体，其中数据服务实体提供数据传输服务。Zigbee协议栈体系结构如图l所示。2.2无线传感器网络定位技术准确获取传感器的位置信息是该监测系统的基础。如果无法获得到滑坡传感器定位信息，或者定位数据与滑坡体实际位移量有重大偏差，将直接影响监控系统的分析决策。因此，选取恰当的定位算法对滑坡进行精确定位是监测系统正常运行和铁路安全预警有重要意义。根据定位手段的不同，无线传感器网络定位技术可分为基于测距和无需测距两类。前者是根据节点间的距离或角度等信息实现定位，后者仅仅根据节点间的网络连通性实现定位，基于测距的定位算法与无需测距的定位算法相比虽然有着成本较高、能耗较高、计算量和通信量较大的不足，但是前者的定位精度一般都要比后者高。可以相信，随着技术进步，更精确、能耗更小的测距技术的出现，以及对定位精度的更高要求，基于测距的定位算法将在节点定位技术中获得更好的发展空间。RSSI测距可利用射频芯片功能来完成，故该技术是一种低功率、廉价的测距技术，但传统的RSSI定位因为无线信号在传播过程中受环境影响很大，多径反射传播、衍射、绕射、非视距及天线方向等都会对它产生影响，因此基于RSSI的定位会产生较大的测距误差[12]。很多定位算法中都使用了该技术获得测距信息后，利用三边测量定位法进行定位，由于测距存在误差，有可能存在无确定解的情况。当利用最大似然估计法时，通过引入更多的定位信息以减少个别测距误差对定位结果的影响，但这种方法实现的实际上是使误差之间的差异平方和小，并非与真实位置之间的误差小，算法运算量大,而且仿真和实验结果相差很大。综上可知，在定位系统中为了不增加额外的硬件设备，降低设备成本，减少通信开销，设计一种基于RSSI测距权重的定位算法，此定位思想简单，易于实现，克服了其由于易受环境影响而引起的定位误差较大的缺点。因此，本文提出的这种定位算法可以有效适应高铁滑坡环境，实现节点的精确定位。并将其结果与三边定位结果进行比较，选取较优算法。2.3动态RSSI测距算法无线传感器网络信道的衰落特性服从对数正态分布，又受到背景噪声、多径衰减和信标节点分散的影响，所以利用自由空间无线电传播路径损耗模型并结合对数-常态分布模型，这样计算路径损耗会更加准确。自由空间无线电传播路径损耗模型:Loss=32.4+10*n*lg(d)+10*n*lg(f)(1)式中：Loss为信号传输d距离后的路径损耗，d为距信标节点的距离(单位：m)，n是信号损耗系数（常取2~4），f为传输信号的频率(单位：GHz)。对数—常态分布模型如下：PL(d)=PL)(d0)+10n*lg(d/d0)+X(2)式中：PL(d)为信号传输d距离的路径损耗，d0为参考距离，n是路径损耗系数（常取2~4）,X是平均值为0的高斯分布随机变数其中标准差在4~10之间。未知节点收到信标节点的信号强度：RSSI(d）=Pt-PL(d)(3)式中:RSSI(d)为信号强度指示(单位：dBm)，Pt是发射信号功率(单位：dBm)，PL(d)为路径损耗。令d0=1m，根据(1)式可得Loss值即为PL(d0)，再结合(2)(3)式，可以得出经过IEEE802.15.4简化的RSSI测距计算公式：)lg(2102.40dPt8dRSSI（d）=(4))lg(31.3105.58dPt8d在式(4)中，路径损耗系数为常数，但是在高铁滑坡的环境中，节点处于不同位置，外部环境状况不同，路径损耗指数也不尽相同，那么利用公式(4)进行测距误差较大，所以为了弥补这一缺陷，我们首先通过邻居的信标节点计算出当前区域的路径损耗指数。在未知节点周围选取3个邻居信标节点B1、B2和B3，令B1接收B2、B3的RSSI值，再由公式(2)(3)可得：XddndPLPtdRSSIBBBB)lg(10)()(021021XddndPLPtdRSSIBBBB)lg(10)()(031031(5)作其中由信标节点的坐标可求出dB1B2、dB1B3距离，所以通过(5)式可以得出路径损耗指数计算公式：()()(⁄)(6)再将(6)式代入(4)，得到基于动态路径损耗指数的RSSI测距算式:ndRSSIPt10)(2.40108dd=（7）ndRSSIPt10)(58.5108d以上算法是直接忽略服从高斯分布的X，我们注意到它是个变量不能被直接忽略，故我们做了以下改进：n=()()()(⁄)(8)因为X~N（0，2），又因为在4~10之间，根据正态分布的3准则，我们可以知道（X1-X2）范围可能在（-60，60）之间。由于我们在计算时常将（X1-X2）忽略，所以可能会出现n很大的情况。若X1与X2相互独立，且若X1~N（0，12），X2~N（0，22），则有:n~N（(())()(⁄),((⁄))）(9)令µ=(())()(⁄)，σ=((⁄))若用n在（-3，+3）上的均值来代替n而不是直接把后边的高斯噪声忽略，可能会提高其精度,则有:∫√()(10)令（)=t,则可求得:n=0.9974(11)此时求距离d时，若已知两个信标节点之间的距离d2以及RSSI值RSSI2和未知节点与信标节点之间的RSSI1，则可以知道d=()(12