工业盐水着I著：+H■弒天线蓋身1站秋技术的嘗兩定像系统所究与後针93基于双天线蓝牙双技术的室内定位系统研究与设计 黄勇鹿安
(重庆市计量质量检测研究院，重庆401121)
摘要：本文在设计中采用用函数拟合测量方法对信号到达角与信号强度的计算，进而建立双天线蓝牙，最后基于此构建起整个定位系 统。本文围绕基于双天线技术和蓝牙技术两种室内定位方案及两者融合的定位方法，做了详细的研究和实验，旨在实现用户依靠智能手机进 行室内定位，并获得较高定位精度。
中图分类号:TB9 文献标识码:A国家标准学科分类代码:410. 55
DOI：10.15988/jki.1004 - 6941. 2018.04. 031
Research and Design of Indoor Positioning System Based on Dual Technology of Dual - Antenna and Bluetooth Base Station
Huang Yong Lu An旋转喷嘴
Abstract：This paper uses the function fitting measurement method to calculate the signal arrival angle and signal strength in the design,and then establishes a dual—antenna Bluetooth base station.Finally,the entire positioning system is built based on this.This article focuses on two indoor positioning schemes based on dual—antenna technology and Bluetooth technology and the positioning method of the two methods.Detailed researches and experiments are done in order to achieve the users reliance on smart phones for indoor positioning and obtain high positioning accuracy.
Keywords ：bluetooth base station；n etwork weight;location push；indoor positioning
〇引言
随着更多手持设备的日益普及，比如手机、平板 电脑、笔记本、可穿戴物品等，以及物联网设备的性 能快速增长，位置感知的技术越来越受到重视,_于 位置感知的需求和应用飞速增加位置服务的环境 正在由室外转入室内，成熟的GNSS技术在室外提 供高精度的实时定位导航；而在室内环境中，卫星信 号受到遮挡导致急剧衰减甚里被完全阻_，无法通 过卫i系统实现位置的实时获取，现多采用其他无
线信号来进行室内导航定位。针对室内定位系统的 雳求，本研究设计了一套采用双天线蓝牙翁站的室 内定位系统。 1系统结构框架设计
移动设备是室内定位的主要依托，即随时携带 的手环或者智能手机等设备。为此，为了保证'大多数的人们能够体验到室内定位技术，且对满足手机 客户端反应迅速、操作简单、可扩充等相关要求，可 将该系统划分为三个部分，首先是通过移动设备端的 位置显示模块以及数据采集模块，其次则由服务器来 实现对数据的处理，最后为数据库对数据的存储。 根据图1来看，服务器端是进行定位工作的主 要端n，移动客户端则主要是进行相关数据的采集
以及传输，数据库则主要是进行数据的存储。
移动客户端卞年括*务器端 数据访何a
蓝牙fe
号序列_坐标线性预网络权值_
网络权值表/
滤波器协方
差表信号采集模块物体位
置坐标
测算法实现/
网络权值滤<；网络权值
定位呈现模块
波算法实现
蓝牙
Apple iBeacon/双天线
收稿日期:2018 -03 -12
图1系统结构框架图
94《针看与测试技术》2〇18年第45 |第4期
2系统功能模块设计
本系统功能模块见图2。肉食加工
定位结果 呈现模块RSSI信息
采免模块l l k f
Android客户鑛模块J民宿管理系统
Oracle关系型数据库
图2复杂环境下室内定位系统功能模块详情图
根据图2来看，本研究在Android端，首选经由 蓝牙对相关信号进行采集，再将RSSI强度值设定为 一个数据组，将其在HTTP请求的参数中，再通过 JSON格式来是实现封装，此时手机即可经由POST 方式向Python服务器端进行请求，服务器端即可对 当前位置RSSI信强度进行搜集0在这种情况下，Python服务器端即可将获得的位置信号迅速传输至
融合扩展卡尔曼滤波的神经网络中，对其进行仿真
处理，从而获得所请求位置的具体坐标，再将该坐标 反馈至手机端，并在Oracle数据库中储存D在Android手机端以及 Python 服务器端之间形成——个长 的链接，使得位置信号能够非常迅速地反馈到手机 端。当手机在获取坐标之后，即可通过界面对定位 结果进行展现。每完成一组坐标信息的处理，均会 对进行一次比对，若当前某些特定的位置其与当前 位置距离在3m以内，那么服务器变回对Push进行 一次执行，并从Oracle数据库内进行特定信息的获 取，以便封装处理，更好的反馈至手机端。
3系统核心功能模块设计
3. 1Android端数据采集模块和位置呈现模块
Android端数据采集模块和位置呈现模块可以
说用户最主要的部分，必须具备较高的交互性和易
操作性。通过这个界面，用户能够掌握当前所处位
置以及周围环境的平面图像，并且用户还可结合自
己的实际情况，对系统推送服务进行接收或者拒绝 等。结合室内定位系统的相关要求及Android系统 的情况，以及人们处在随时的活动过程中，其位置变 化的频率非常局，若在图像绘制时，仅是运用Canvas.D〜函数，那么就非常容易导致丢帧情况出现，这必然会致使用户体验受到极大程度的影响。基于 上述原因，本研究在图像绘制时，主要运用的是Sur
face V iew〇
SurfaceView其属于View继承类，其能够经由 DMA、内存等相关硬件的接口来实现对图像数据的 获取和去除，从某层面上来说，它就是绘图非常重要 的容器。从Android系统其本身的特性来说，其并 不能够在主线程之外进行U I的更新。但Surface-View能够经由主线程之外的线程来进行线程图像 的绘制，这是其至关重要的一大特征，其可以不与宿 主窗口对绘图表面进行共享，这主要是SurfaceView 能够在独立的表面进行绘图操作，为此，其可在主线 程之外实现图像的绘制。但在系统中，仍需要在宿 主的窗口中预留出1个窗口，并将SurfaceView放入 到该窗口中。这种设计方式主要是为了更好的保证 绘图，避免在绘制过程中出现主线程被阻塞等问题，从而致使ANR或者其他程序崩溃问题。：
图3 Android端数据采集模块与定位呈现模块
根据图3来看，左侧界面图为Android端借助 IGPS来进行相关信息的采集，其能够对室内环境中
的iBeacon所发射的蓝牙信号强度进行全面监 测，在对采集按钮进行点击之后，通过即可实
现对200组数据的快速采集，同时将其转变为字节 流，迅速传输到服务器端；图3右侧图像则为定位呈 现为模块，在进入A p p之后，其能够经由Location-Service持续不断地向后台进行信 强度的实时发 送，并将其传输到服务器内，在将坐标位置进行反馈 之后，即可调动SurfaceView对图像进行绘制，同时 在室内地形图上进行坐标的绘制。
在室内位置的绘制过程中，通过运用Surface-View，App 即可迅速地达到 60Fps，通该方式，不仅能
够较好的解决卡顿问题，同时也能够极大程度上实 现对复杂环境室内定位系统App
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用户体验的迅速
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提升匀
3.2基于坐标线性预测算法的定位模块
该模块4要通过Python语言或者Ja祕■语言来 实规由管_系.统服务器采用的是Python来实现Q 为此，该模块也运用了 Python语言来实现。
本系统在设计时，主要运用的是卡尔曼滤波数 据分析算法以及BP神经网络。基于前文构建而成 的Android端来数据采集模块，同时针对不同节点 的蓝牙搶号进行采集，在完成采集之后 >再经由.网络 将其传输至服务端中6服务端首先通过BP神经网 絡对数据进行训练，使其权值矩阵能够得到充分训 练。然后再将所有的已经完成并需要输出的数据经 由卡尔曼滤波实施预测处理，使得观测变量以及系 统的协方差迭代递推。在定位蓝牙信号强度的传人 时，若A—端需要强度向置的情况下，首先可将
E经完成训练的网络通过仿真来实现输出，再结合 当前的观测和系统协方差来修正数据，使得两个协 方差的数据均能够实现更新，为下一次定位信号强 度向量龄运用，具体的流程图见图4。
图4基于坐标线性预测算法的定位模块
根据图4来看，经由多次的样本数据孛习，其能 够对各神经元的权值进行充分训练，还可不断地实 现对网络输出的获取，再借助卡尔曼滤波来完成处 理，使得协方差得到有效更新。当Android端所发 送的相关RSSI数据在被接收之后，首选会进行一个网络的仿真处理，香实.=现观测变量_系統协方歲的 修成处理，最.后即可实现对坐标的获取。最终这些 坐标结果和相关信息会反馈到Android手机端模块 中，以便用户了解。
玻璃钢拉挤模具
4结论
本系统结合复杂环境下，室内场所的特点来进 行定位技术的设计，其核心部位包括了双天线且曼 现为垂直的iBeacon_站、神经网络BP对蓝牙信營 强度进行后台处理、通过神经网络来实现卡尔曼滤 波算法的运用g在上述定位的算法基姻上，再充分运 用Pythoalf台服务器、Android移动端和Oracle数据 库，成功设计出了一套完整的室内定位技术系统。
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美国开发高效、廉价手持军用化学探测器
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现行设计的探测器需可以在复杂环境中重复使用
国防部亦要求检测设备需对化学品具备高度敏感性。美国 菌家标准技术研究院(NBT)近=日歲布猶息称*：其研究人f i为此提供•个截務高效的審决貧寒。在研究过程中NIST 研究人员发明7s—个名为阈值置信度检测器（TCC)的辅助後备，萁重量M|t几克，如点烟器。rc q可以安置在化摯探 测器的顶部，精确检测每个设备的传感能力。TCC不需要操 作员进行特殊的培训或具备某些科学知识,，且每次使用成本 低警1美元并可重复铡试，侧试时间i$霞聱几分钟。
与传统的使用大型光谱忟检测设备并通过检测红.外光 中的化学特征来识别蒸汽的方法不同，这备一种小型、廉价的 方式，且运输簡单方便，不需襄专n齒培训A贵* NIST研究团 队2010年开始研发TCC，掃锝簡美国国防部的资助开始大规模 生产目前已有公W签署了数额为6
万个的急用订单。
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