基于RSSI定位的监狱预警系统设计方案

基于RSSI定位的监狱预警系统设计方案一、引言随着科技的飞速发展，物联网技术已经成为信息化建设的重点，监狱预警系统也应与时俱进。传统的监狱安防系统已经不能够满足信息时代的需求，为了节约人力成本，提高犯人监管的力度，预防越狱事件的发生，新一代的监狱预警系统呼之欲出。二、系统基本原理本系统主要包括三部分。第一部分是数据采集设备，该设备由犯人随时佩戴，可向组网设备（如路由器）发射出连接信号，可采集犯人的一些生理信息等信号进行传送。第二部分，组网设备，该设备可在监狱区域内搭建起的无线网路，实现整个区域的信号无缝覆盖。第三部分是中心处理平台，数据采集设备将数据通过组网设备发送到中心处理平台，平台根据汇总的数据进行分析处理后作出预警判断。三、数据采集设备定位方案系统拟采用射频场强RSSI定位技术来实现。室内定位系统即对在复杂室内环境下，实现对人员的快速而精确的定位接收信号强度指示(ReceivedSignalStrengthIndicator，RSSI)测距是利用已知位置的接收机来测量目标发射机的信号强度，根据已知信道衰减模型及发射信号值来估算收发射机之间的距离，从而实现定位。该方法最大的缺点就是对环境变化敏感，定位精度较低。但是由于在监狱区域内的环境变化相对固定，系统可以根据监狱的应用环境通过学习获得良好的模型。随距离的增加传播信号强度有规律的衰减，其与距离成非线性的关系，而且即使在佩戴人员位置保持不动的情况下，信号采集设备也有可能发生小幅度的位置移动。因为这一不确定性本方案选择贝叶斯分类器对其进行分类，它是一种把分类的先验知识和从数据中收集的新数据相结合的统计原理。这里我们将坐标表示为类变量，不同设备接收到的RSSI值为属性集。首先，在区域内搭建组网设备，实现监控区域的信号覆盖，多次收集间隔1平米的整个区域位置的最临近3个组网设备接收到的RSSI值。通过RSSI的训练集归纳学习模型，再通过线性回归方法，确定模型中的其他因素，例如环境。其次，利用最邻近的根据三角质心算法计算出坐标范围，定位算法使用统计方法估计节点的初步位置。重复k次，并假设每次测量是独立的，根据贝叶斯理论，可以建立先验概率模型和后验概率模型，先验概率模型用于在k-1次预测目标在k次可能会出现的位置的概率。随后在第k次，根据测量值建立目标位置的后验概率模型，最终求解出目标的精确位置。四、预警方案通过基于密度的局部离群点检测能在样本空间数据分布不均匀的情况下也可以准确发现离群点。在监狱中犯人的活动是一个分布不均匀的二维数据，每个人有自己喜好的活动区域，若此人偏离自己相对的活动区域是系统应该能够分析出这一动作。应用基于密度的离群点检测算法恰好能够满足这一需求，算法可以给出对象离群程度的定量度量，便于设定危险级别。基于RSSI定位的监狱预警系统设计方案项目意义随着科技的飞速发展，物联网技术已经成为信息化建设的重点，监狱预警系统也应与时俱进。传统的监狱安防系统已经不能够满足信息时代的需求，为了节约人力成本，提高犯人监管的力度，预防越狱事件的发生，新一代的监狱预警系统呼之欲出。采用数据挖掘方法的意义通过大量的犯人相关数据分析，选取重点数据特征，对犯人的数据进行训练，通过应用贝叶斯分类器可以更加准确预测可能产生越狱行为的重点犯人，这样就可以将监控对象范围缩小，以达到节约警力的目的。项目目标项目应用目前比较成熟的定位与数据挖掘技术，拟采用的研究方法，技术路线，关键技术等说明项目特色和创新点