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车辆门禁应用环境中的RSSI值曲线

2014/4/3 22:06:42点击:

2)稳压电路设计:电路中CC2530等芯片的工作电压最好维持在3.3v左右,因此采61SY3128A-3.3稳压芯片,工作电压0.9v6.5v,额定输出电压为3.3v

5.3车辆门禁系统软件设计车辆门禁系统的软件设计架构如同人员门禁系统的架构一样,四层分别为应用层、协议层、系统层和驱动层。

而从上至下,只有应用层不一致,其余相同。

应用层需要解决如何实现车辆的管理和车辆的定位。

下面将重点分析如何将RRMCL定位算法应用在车辆门禁系统中,实现车辆的车位动态寻找。

5.3.1车辆门禁系统中RSSI值曲线根据第三章中提出的RRMCL算法,测量应用环境中RSSI值是实现车辆门禁中车辆定位的第一步。

利用测量出的RSSI将一跳和两跳锚节点的通信区域划分成M个同心圆。

以便RRMCL算法在后续步骤中缩小采样区域,进行定位。

车辆门禁应用环境中的RSSI值曲线如图5-5所示;分为两种:5-5(a)表示无障碍物环境下RSSI值与距离的关系;无障碍物环境下有效通信距离的最大值为300;RSSI值范围为-20db-97db(大于-97db为有效范围)

5-5(b)显示出实际环境测出的RSSI与距离呈反比关系:传输距离为080,RSSI范围为-20db-97-db

(a)(b)5-5车辆门禁应用环境RSSI值与距离关系图根据实际环境测量出关系图,结合经验公式,最终提高RRMCL算法在车辆门禁应用中的准确率。

625.3.2车辆门禁系统中RRMCL算法实现MCL算法过程可分为预测、采样和滤波三个阶段,RRMCL算法针对预测和采样阶段进行改进,通过减少采样区域,提高采样阶段成功率。

算法初始化,t=0时刻,使用RSSI值所得出的同心圆所相交的区域作为采样区域0S,未知节点从0S中选取N个样本,将这N个样本加权平均得到初始坐标值。

t>0,根据上一时刻未知节点坐标、锚节点信息、节点最大速度预测下一时刻位置节点的坐标。

算法代码如下:1)函数:计算采样区域ComputeSampleArea(){If((1hop2hopSSU)==0){ComputeCircle(1ptlocal,maxv);}If((1hop2hopSSU)==1){ComputeRing(11stlocal,11sRSSI,12sRSSI);}If((1hop2hopSSU)==2){ring1=ComputeRing(11stlocal,11sRSSI,12sRSSI);ring2=ComputeRing(21stlocal,21sRSSI,22sRSSI);ComputeIntersection(ring1,ring2);}If((1hop2hopSSU)≥3&&CIA>THRESHOLD){ring1=ComputeRing(11stlocal,11sRSSI,12sRSSI);ring2=ComputeRing(21stlocal,21sRSSI,22sRSSI);ring3=ComputeRing(31stlocal,31sRSSI,32sRSSI);ComputeIntersection(ring1,ring2,ring3);}else{while(CIA获取样本tL=;SampleArea=ComputeSampleArea();63Sample=Sample(SampleArea);3)样本过滤For(Size(tL)=0toN){If(Filter(l|l∈Sample)){tL=tLUl;}Size(tL)=Size(tL)+1;}4)计算未知节点坐标tl=Mean(tl|tltL);上述算法分为计算采样区域、获取样本、样本过滤和计算未知节点坐标四个过程;其中计算采样区域过程中讨论了四种可能(3.1.2),并结合3.2节所讨论的锚节点共线影响角度,最终得出采样区域。

获取样本即从已计算过的采样区域中随机选择若干个样本。

样本过滤根据MCL算法中的滤波条件(3-13、式3-14)将不符合条件的样本去除。

最终将符合条件的样本点加权平均得到未知节点的坐标。