无线传感器网络中RSSI滤波的若干处理方法

发布时间:2024-07-31  

摘要:无线传感器网络作为一门新兴的技术,被应用于广泛的领域中。而基于接收信号强度指示(RSSI)应用的无线传感器网络,需要对网络中接收到同一个节点的多个RSSI值进行滤波。为了对RSSI滤波有一个全面的认识,介绍了几种滤波方法,详细综述了每种滤波方法的原理和特点,最后指出应根据具体情况,权衡滤波效果、算法复杂度、节点能耗等各方面因素,选择一种或者多种算法混合的滤波方法。


0 引言

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)就是由部署在特定监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络系统,它作为一种全新的信息获取和处理技术,在目标跟踪、环境监测、军事应用、医疗卫生、空间探索等领域都有着广泛的应用,节点定位技术是无线传感器应用的基础,常用的节点定位技术都是基于RSSI的,节点之间通过接收到的RSSI 值,利用经验公式转换为距离,再通过适当的算法计算出节点坐标位置。然而,由于环境中往往存在多径、散射、障碍物、电磁干扰等不稳定因素,使得RSSI值不稳定,具有较大的波动性。实际使用中,需要对测得的多个RSSI值进行滤波优化处理,得到优化后的RSSI值,再进行定位计算。下面分别介绍几种常用的RSSI滤波方法。


1 RSSI 滤波方法

1.1 均值滤波

均值滤波是指节点接收到另一节点的多个RSSI值之后,求其算式平均值,作为测试结果,如式(1)所示:



该方法简单,易实现。当样本容量很大,RSSI波动范围较小时,信号平滑度较高,可较好地解决RSSI干扰问题;当RSSI值波动较大时,该方法可信度下降。

1.2 递推平均滤波

递推平均滤波是把连续接收到的N 个RSSI值看成一个队列,队列的长度固定为N,每次接收到一个新的RSSI值后放入队尾,并扔掉原来队首的一个RSSI值。最后把队列中的N 个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。该滤波算法优点是对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高,缺点是对偶然出现的脉冲性干扰抑制作用差,不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差,不适用于脉冲干扰比较强的场合。

1.3 中位值滤波

中位值滤波是指采集N(N 为奇数)个RSSI值之后,将这N 个RSSI值按大小顺序排列,取其正中间的RSSI值作为滤波输出,如式(2)所示:



中位值滤波能有效克服因偶然因数引起的波动干扰,但是对于脉冲干扰比较强,样本容量不多的情况下,滤波效果不理想。

1.4 狄克逊检验法滤波

狄克逊检验法滤波是通过极差比判定和剔除异常数据。该方法认为异常数据应该是最大数据和最小数据,因此该方法是将数据按大小排列,检验最大数据和最小数据是否是异常数据。以样本容量小于等于30为例,具体步骤如下:

(1)将对同一节点多次测量到的RSSI 值按从小到大的顺序排列,{RSSI(1),RSSI(2),RSSI(3),-,RSSI(n - 2),RSSI(n - 1),RSSI(n)} ,并确定检出水平 α =0.05;(2)根据狄克逊统计公式[10]有:

当n=3~7时检验高端异常值:



(3)根据检出水平α ,查狄克逊检验的临界值表,在狄克逊检验法的临界值表中查出对应α ,n 的临界值D(α,n) .

(4)当rij rij- ,且rij D(α,n) 时,RSSI(n) 为异常值;当rij- rij ,且rij- D(α,n) 时,RSSI(1) 为异常值;否则判断未发现异常值。

(5)去除异常值后,对剩下的样本数据,重复执行步骤(1)~步骤(5),直到不再检出异常值为止。最后剩下的数据可求其算数平均值作为最后滤波输出。

狄克逊检验法能够有效地去除样本中的异常值,但需要查表,通常与其他的滤波算法混合滤波。

1.5 高斯滤波

对同一个节点接收到的多个RSSI值中,由于各种干扰,必然存在由误差引起的小概率事件,通过高斯模型选取高概率发生区的RSSI值作为有效值,再求其几何平均值,这种方法能够有效地减少小概率、大干扰对整体测量数据的影响,提高定位的准确性。


RSSI服从(0,δ2)的高斯分布,其概率密度函数为:





高斯模型解决了RSSI在实际测试中易受干扰、稳定性差等问题,提高了定位精度,但对阴影效应、能量反射等长时间干扰问题处理效果欠佳。

1.6 速度常量滤波

基于物体在一定范围内的移动并不是任意的,当前位置和前一时刻的位置存在一种相互关系的思想,采用速度常量,使移动点保持匀速运动,算法描述如下:

估计值:



预测值:



式中: Rprev(i) 为i 时刻信号强度的测量值;Rpred(i) 为i 时刻信号强度的预测值;Rest(i) 为i 时刻信号强度滤波值;Vest(i)为i 时刻信号强度变化率的滤波值;Vpred(i) 为i 时刻信号强度变化率的预测值;a,b 为增益常量;TS 为采样时间间隔。基于速度常量的滤波算法能够有效地减小信号波动给测量带来的影响。

1.7 卡尔曼滤波

卡尔曼滤波的基本思想是:以最小均方误差为最佳估计准则,采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出当前时刻的估计值,算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。

RSSI用xk 表示,采样过程的数学模型可以表示为一个高斯白噪声序列驱动的一阶自递推过程,其状态方程和观测方程可表示为:

状态方程:



卡尔曼滤波能在一定程度上削弱由于噪声叠加造成的RSSI观测值偏离,经过卡尔曼算法处理后的RSSI值,稳定性更好。卡尔曼在目标跟踪方面也能取得很好的效果。


2 结语

以上论述了几种常用的RSSI滤波处理方法、原理,各种算法都有各自的特点,没有哪一种是绝对最优的,比如均值滤波,其算法简单,易实现,但是精度不高,处理效果不佳,而高斯滤波处理效果好了很多,但是实现起来变得复杂一些,节点消耗更多能耗,同时占用了更多内存空间。实际应用中要根据具体情况,均衡各方面需求,选择合适的滤波方法,也可多种算法混合使用,以达到最佳的滤波效果。希望本文能够为无线传感器网络中处理RSSI值的相关研究者提供一些参考和借鉴。


文章来源于:电子工程世界    原文链接
本站所有转载文章系出于传递更多信息之目的,且明确注明来源,不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。

相关文章

    有电容触摸的先天缺陷,比如防水误触、EMC、带手套触摸等问题,降低了客户的体验度。 4.2 电感式压力传感器检测技术 电感式压力传感器检测技术是利用电磁感应原理将压力转换成电感线圈自感量的变化,再由......
    量的检测大多采用的是电容触摸的检测原理,因此该检测技术除了存在构建电容器的难度以外,还带有电容触摸的先天缺陷,比如防水误触、EMC、带手套触摸等问题,降低了客户的体验度。 4.2 电感式压力传感器检测技术 电感式压力传感器检测技术是利用电磁感应原理将压力转换成电感......
    信号转换为可输出信号的装置,根据测试压力类型的不同,可以分为压阻式压力传感器、电容式压力传感器和压电式压力传感器等。压力传感器的应用范围极为广泛,比如产线注塑、冲模、压缩、增压等程序都需要压力传感器......
    .电接点式压力仪表 3.电容式压力传感器 4.膜盒式压力传感器 5.压力式温度计 6.应变式压力传感器 ......
    这一细分领域的龙头企业,占据细分市场20%以上市场份额。 GZP160型压阻式压力传感器其核心部分是一颗利用 MEMS 技术加工的硅压阻式压力......
    导电纤维以及有机高分子导电纤维;另一种则是将普通非导电纱线进行特殊处理后使其具备一定的导电性能,常见的有涂覆导电纱线以及复合纺丝制成的导电纱线。 织入法制备得到的柔性织物传感器具有更好的拉伸性和延展性,现阶段主要用于应变传感器以及压阻式压力传感器......
    电压信号;当节气门全开时,歧管真空度低(绝对压力高),传感器电阻小,传感器输出3.9-4.8V的高电压信号。 真空膜盒传动的可变电感式进气歧管绝对压力传感器 真空膜盒传动的可变电感式进气歧管绝对压力传感器......
    1、压阻式压力 电阻应变片是压阻式应变的主要组成部分之一。金属电阻应变片的工作原理是吸附在基体材料上应变电阻随机械形变而产生阻值变化的现象,俗称为电阻应变效应。 2、陶瓷压力传感器 陶瓷压力传感器......
    PCB Piezotronics 推出宽温度范围压电式压力传感器 - 112A06; PCB Piezotronics 推出全新112A06宽温度范围、电荷输出型压电式压力传感器。这款传感器......
    PCB Piezotronics 推出宽温度范围压电式压力传感器 - 112A06; PCB Piezotronics 推出全新112A06宽温度范围、电荷输出型压电式压力传感器。这款传感器......

我们与500+贴片厂合作,完美满足客户的定制需求。为品牌提供定制化的推广方案、专属产品特色页,多渠道推广,SEM/SEO精准营销以及与公众号的联合推广...详细>>

利用葫芦芯平台的卓越技术服务和新产品推广能力,原厂代理能轻松打入消费物联网(IOT)、信息与通信(ICT)、汽车及新能源汽车、工业自动化及工业物联网、装备及功率电子...详细>>

充分利用其强大的电子元器件采购流量,创新性地为这些物料提供了一个全新的窗口。我们的高效数字营销技术,不仅可以助你轻松识别与连接到需求方,更能够极大地提高“闲置物料”的处理能力,通过葫芦芯平台...详细>>

我们的目标很明确:构建一个全方位的半导体产业生态系统。成为一家全球领先的半导体互联网生态公司。目前,我们已成功打造了智能汽车、智能家居、大健康医疗、机器人和材料等五大生态领域。更为重要的是...详细>>

我们深知加工与定制类服务商的价值和重要性,因此,我们倾力为您提供最顶尖的营销资源。在我们的平台上,您可以直接接触到100万的研发工程师和采购工程师,以及10万的活跃客户群体...详细>>

凭借我们强大的专业流量和尖端的互联网数字营销技术,我们承诺为原厂提供免费的产品资料推广服务。无论是最新的资讯、技术动态还是创新产品,都可以通过我们的平台迅速传达给目标客户...详细>>

我们不止于将线索转化为潜在客户。葫芦芯平台致力于形成业务闭环,从引流、宣传到最终销售,全程跟进,确保每一个potential lead都得到妥善处理,从而大幅提高转化率。不仅如此...详细>>