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Beacon封包遗失对于室内定位系统的影响
 

【作者: 劉承榮,林宗翰,吳意曦,蔡松樺,林依仙,黃寶儀】2011年09月09日 星期五

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近年来定位系统在无线感测网路研究领域中引起了极大的注意,其中以依据无线讯号强度(RSSI)特征为基础的方法最为常见。这种定位方法是预先在环境中布建一些已知位置的无线发射器(beacon),然后利用不同位置收到beacon封包的讯号强度(RSSI)的独特性,即讯号强度特征(RSSI-Signature)来进行定位。这一类的方法必需在使用之预先量测环境中不同位置的讯号强度特征,建立一个讯号强度特征的地图(RSSI-Signature map)。接着在使用追踪的阶段,将目标物收集到的讯号强度特征与地图进行比对,找出目标物的预估位置。大部分现有的研究主要专注在设计一个可靠的比对方式,让目标物的讯号强度特征与地图之间对应更加的稳定。这些方法有一部分是以统计为基础,另一部分是让系统自我学习,其目的都是要尽量减少无线讯号强度(RSSI)不稳定所造成的定位误差。然而,在真实的布建环境中,有一个常常被忽略的问题,就是含有讯号强度资讯的beacon封包有可能会遗失。如何处理这些封包遗失对整体定位系统的准确度有非常大的影响。无论是统计或者是自我学习的方法,都必需在有足够beacon封包的前题之下,才能进行有效的比对。也就是说,如果收到的beacon封包数量(输入)不具代表性,那么所预估的位置(输出)也不会有意义。


研究中,预先在环境中布建了一个由14个感测节点所组成的IEEE 802.15.4的无线感测网路,利用K个最接近的邻近点(K-Nearest-Neighbor; KNN)的演算法实作了一个以无线讯号强度特征为基础的定位系统。在这个平台之上,针对beacon封包遗失对定位系统所造成的影响及其可能的解决方法进行探讨。实验的主要发现有以下两点:(1)定位系统在壅塞或干净的频段之下运作,其效果有显著的不同。从实验结果可以观察到,当定位系统从干净的频段切换到壅塞的频段时,80百分位数(percentile)的定位误差增加了300%。由此可知,当定位系统运作的频段有太多干扰时,适时的跳到另一个干净的频段运作是必要的。 (2)即使在beacon封包接收率很高的情况下,封包遗失情形仍​​是无可避免。大多数的系统在这时候都会将缺漏的beacon的讯号强度补上一个预设的最小值,这样的做法隐含了遗失的beacon封包其讯号强度一定很低的假设。然而,在实验之中,讯号强度值与封包接收率并没有绝对的关联。经由适当地过滤掉遗失的beacon,而非单纯的补上最小值,结果发现80百分位数(percentile)的定位误差减少了50%。


实验测试平台

此定位系统是由14个telos motes所组成,沿着走道每隔十公尺放置在系馆的天花板上。这14个motes将作为beacon的发射器,每隔200ms会发出一个带有自己编号(ID)讯息的封包。本系统采用类似于MoteTrack的方法,依据预先收集的讯号强度特征地图(RSSI-Signature map)与追踨当下目标物收集到的讯号强度特征进行比对来估算位置。


在前置的勘测阶段,将定位区域分割成小格子,每个格子之间的距离约为30公分,大约是走一步的长度。研究人员会拿着一台电脑并接上接收模组走在走廊上,在每一个格点接收40组的RSSI特征,求取平均值,以得到该点的RSSI特征向量。所有格点所收集到的RSSI特征向量便会组成此定位区域的RSSI特征地图。


在追踨阶段,目标物配带的接收模组会收集beacon封包,并记录此封包的讯号强度(RSSI),接着将收集到的RSSI特征向量送回定位系统主机。定位系统会将收到的特征向量与特征地图做比对,计算收到的特征向量与每一个格点的特征向量的欧几里得距离(Euclidean distance),找出最有可能的位置。使用KNN的方式来找出前K个最有可能的格点(距离最短的点),然后计算这K个格点的加权平均位置。在实验中,K值设为3。


定位系统跳频机制

分别在干净以及频段,于平均分散在走道的4个位置纪录beacon的讯号强度,每一笔纪录为五分钟长。干净频段的中心频率为2.475GHz、频宽为5MHz(即IEEE 802.15.4的第25频段)。这个频段并不与任何IEEE 802.11b/g的频段重叠,实验时也没有其他IEEE 802.15.4的流量,因此不会有其他干扰。至于壅塞频段的部分,则选择与IEEE 802.11b/g的第11频段中心频率重叠的频段,并以笔记型电脑持续的在这个频段传送档案以产生干扰。


《图一 位置估计误差之累积分布函数(CDF) 干净频段VS.壅塞频段》
《图一 位置估计误差之累积分布函数(CDF) 干净频段VS.壅塞频段》

位置估计误差的累积分布函数(CDF)呈现在图一。系统在壅塞的频段运作时,定位的准确度明显下滑,80百分位数的定位误差是13.7公尺;而在干净的频段运作时只有4.5公尺,将近小了三倍,而造成如此大差异的原因在于beacon封包的遗失。在干净频段的平均封包遗失率是42%,然而在壅塞频段却高达83%。这样的现象使得讯号强度特征向量接收不够充足、完整,因此得到较差的位置估算。


《图二 三小时内于802.15.4第11-26频段的封包接收率随时间之变化》
《图二 三小时内于802.15.4第11-26频段的封包接收率随时间之变化》

为了解beacon封包被日常生活中其他运作于2.4GHz的无线传输协定所影响的程度,进行了一项封包接收率的实验。 IEEE 802.15.4通讯协定在2.4GHz的频带上共有16个频段(从第11到第26),在布建的测试平台上测量所有频段的封包接收率。实验中,将其中一个节点设定为发送器,其余的都作为接收器。发送器每隔60毫秒发送一个封包,并依序从第11到第26频段循环发送。实验进行了三个小时而所得到的封包接收率结果则呈现于图2。由图二可以看出,在日常生活中,某些IEEE 802.15.4的频段在某些时刻会进入到壅塞的状态。这些壅塞的期间通常为20至30分钟,而这段期间的封包接收率下降至只有20%。虽然有很多频段的封包接收率看似没有变化,但如果无线区域网路的布建更加密集或者有其他802.15.4感测网路建构在同个环境中,这些频段的封包接收率仍然会受到影响。


因此,对于一个必需长期运行的定位系统而言,让beacon固定在某一个频段运作并不是一个可靠的方式,因为不知道这个频段什么时候会变得壅塞。此外,壅塞的频段并不会一直处在壅塞的状态,当这些频段变得干净的时候,也可以让定位系统运做在这个频段上。因此,利用同步的跳频基制适时的变换运行频段,对于一个在实际应用中必须长期而可靠的运作的定位系统而言,是一个可行性相当高的解决方案。跳频机制已经在其他的无线通讯协定中被广泛的使用,但是一个具有跳频能力的室内定位系统还有待努力。


《图三 讯号强度VS.封包接收率 每个数据点为在测试平台中的一个无线链接量测10小时所得》
《图三 讯号强度VS.封包接收率 每个数据点为在测试平台中的一个无线链接量测10小时所得》

如何处理beacon封包遗失

从实验中也发现,即使定位系统运行在干净的频段,封包的接收率也并非一直保持完美。换言之,目标物上的接收器所收到的讯号强度向量并不会永远都是完整的。在传统上,当系统在估算位置的时候,会将缺漏的值补上最小的讯号强度值(以射频晶片CC2420为例,此值为-100dBm)。然而,从量测的结果(图三)显示,讯号强度和封包接收率并不是成线性对应的关系。也就是说,愈高的讯号强度并不代表有较高的机率会成功收到该封包。相反的,所有高过某门槛的讯号强度(于实验中为-85dBm),封包接收率都差不多,类似的结果也在其他的文献中被提出。将缺漏的beacon讯号强度补上最小值,会造成估计位置时偏倚向某些低讯号强度的格点。为了移除这样的偏倚,会在位置估计的运算过程中过滤掉这些缺漏的值,这个方法被称为「正规化KNN」(Normalized KNN)。这个方法的运算方式是在格点比对时,将出现在特征地图,但却在目标物收集到的特征向量中缺漏的beacon排除,再计算欧几里得距离(Euclidean distance)。接着将计算出的欧几里得距离进一步除以实际上被纳入考量的beacon数量。值得注意的是,如果有一个beacon在特征地图的格点和收集到的特征向量中皆缺漏时,该beacon仍然被纳入考量的总数量之中,但其所产生欧几里得距离会设为零,以避免该格点被低估。


《图四 位置估计误差之累积分部函数(CDF) KNN VS. NKNN》
《图四 位置估计误差之累积分部函数(CDF) KNN VS. NKNN》

图四为NKNN方法估计的位置准确度,在壅塞和干净的频段,80百分位数的定位误差分别减少了53%和45%。当然,可以试着延长接收节点的接收时间以确保收到较完整的特征向量,但相对的也​​会降低位置估计的即时性。如果实际应用需要即时的位置更新资讯,NKNN可以在这样的条件限制下提升定位的准确度;如果定位系统可以接受较长的接收时间,NKNN也可以做为一个互补的基制。


结论与未来展望

初步的实验结果显示即使在干净的频段,beacon封包仍然会遗失,进而影响定位的准确度。这个问题必须小心地处理,不能单纯的将遗失的beacon补上最小值。在某些情况下,使用的频段被其他频谱使用者如802.11b/g严重影响时,缺漏的beacon封包数量太多,可能会差到没有办法进行任何可靠的位置估算。此时定位系统应该找寻另一个干净的频段继续运作。目前,我们最迫切的工作是设计并实作一个具有跳频能力的室内定位系统。如此一来,定位系统才能在日常生活的实际应用之中,有效的对抗各种干扰,达到长时间持续且可靠的运作的目的。


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