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无线传感器网络中RSSI的几种滤波方法

2013-12-27 11:00
黯影冰风
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  作者:张铮,饶志训,黄志峰

  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:

无线传感器网络中RSSI的几种滤波方法

  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:

无线传感器网络中RSSI的几种滤波方法

  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:

无线传感器网络中RSSI的几种滤波方法

  (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。

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