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基于PLC伺服电机的精确定位系统应用研究(完整资料）
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基于PＬC伺服电机的精确定位系统应用研究
摘要：在PLC伺服发电机传统的零点定位中，往往会出现计算的偏差以及定位的准确度失灵,因此需要采用合理方法提升其定位精度.本文针对于实际应用中对于伺服电机的对于平面具体坐标的准确把握监控，研究了利用PＬC为主导的辅助伺服电机的平面运动控制，在成本上尽可能地削减,提高定位的精度以及实现了低速渐变的控制。通过视觉检测的特征分析直接对仪器进行校正，不仅在控制的便利性上大大提高，而且也对精度进行了极大的提高，从而全面的推动了伺服发电机的精确定位系统的进一步延伸与发展。
关键词:PLＣ；精确定位系统;视觉检测；伺服电机
1 引言
在一些精密机械工业的生产中，精确性是影响产品质量和产量的主要因素,尤其是在机械表，仪表等大量使用细小精密的零件的加工行业中，如何对细小零件的组装位置进行入微细致的检测始终是一个较大的难题。为了实现精密工业的产量提高,在精密机械的生产环节中引入自动检测环节成了研究的主要着力点,在这之中引入了基于ＰLC的伺服电机精确定位系统来实现这一主要功能。
华南理工大学的阮安正教授在《浅析工业基于ＰLC的伺服电机定位运动》一文中对与当前国内外的ＰLＣ伺服电机定位系统进行了简要的分析，在近些年国家的大力号召下，制造业进行了全面的产业升级,机器逐渐代替过去的人力在工业中扮演着重要的作用,广泛地应用于电机和其他动力系统的控制.而在国际上的一些学术期刊中则是大多对于松下,三菱，西门子几家公司所生产的ＰＬC为主要的实验对象,重点对于基于ＰLＣ的伺服电机精确定位系统对于精度，成本，效率等标准研究进行了深入的研究，而在结构上较为墨守成规【２】。外对于钢坯标识系统的开发研究进行的比较早，技术比较先进,产品比较成熟，设备自动化的程度也比较高。目前在钢坯标识领域占有绝对优势的企奥地利的NUMTEC公司早在2004年推出了可以进行定位的伺服发电机，它作为一个单体标识设备，操作较为简单，只需要在液晶控制面板上设置相应的参数即可工作，缩短了工程人员现场调试时间，节省了大量的人力物力【3】
本文采用了PＬC为主导辅助伺服电机来实现一种精确定位系统可用于精密工业，实现在低速的环境下对于精度的精确控制的低成本平面运动工作台的可行性研究和设计，在精度的要求上以微米级为主要的实现目标。在具体的研制过程中引入了视觉检测技术,使用了具有高精度的CDD相机来完成对于精密零件的视觉采集,通过事先设置的多个参考点定位特征点来进行检测修正，实现检测环节的自动化设计［3］。
２ 研究方法
2．1 系统结构设计
检测系统的具体结构由图1所示.在系统的主要控制位置上采用的是计算机来进行系统和用户之间的主要交互接口，完成系统对用户命令的理解和用户对系统状态的了解。ＰLC在系统中完成对运动系统的主要控制,主要是对其下两个伺服电机进行逻辑控制。在检测时，将待测的零件置于载物台上的６0个矩阵孔中。开始测量时，伺服电机在PＬＣ的控制下驱动工作台进行平面上的二维移动，其上的CDD照相机就能在电机的带动下对载物台上的每个零件进行定位［4］，一旦定位，就会完成相机对每个零件进行图像的采集，并将采集到的图像发送给PＣ端进行图像的处理工作，由PC程序判断零件是否符合要求,并完成对ＰＬＣ下一步运动命令的指示。
在对每个零件进行定位时候要求工作台对于零件做到精确定位的要求,相机的焦点中心和矩阵孔的中心小孔在Ｘ，Y两个维度上的偏差不能超过±50uｍ，一旦偏差过大，工作台会自动对相机的位置进行校正.对于矩阵孔和载物台的硬件误差要求上都不得超过15um，因此工作台的零点自动校正的误差加上其自身的定位精度的误差不能超过２0ｕｍ。

Fiｇ． 1　ｍｅcｈanism　diａgrａm　of inspeｃtion ｓystｅm
2．2 工作台驱动系统设计与研究
工作台使用的丝杆为5mm导程无间隙型精密丝杆,滚动轴承采用P5精度级别。控制运动的PＬC采用西门子生产的S7—２０0系列，CPU选用的是224CＮ型号。伺服电机驱动器采用的是松下制造的M　ＮAS A４系列，而伺服电机本身的选用采用同公司生产的MＳＭD０１２PＩU型号伺服电机[5]。整个驱动系统包括控制电路的硬件连接，ＰLC控制程序的逻辑设计，PLC与PC之间通讯设计，驱动器各项参数调整.是整个精度控制系统的核心环节，主要为PＬC接收从PC出传送来的运动指令，并在自身控制程序的运行下驱动电机将相机精确地移动到相应的X,Y坐标上,实现零件的精确定位功能.
２.３ 硬件的连接
在使用时,使用PLC中的高速脉冲输出功能，配合伺服电机的中的位置控制模式来完成精确定位系统的具体实现.工作台上采用两个伺服电机来完成X，Y方向上的移动功能,每个伺服电机都配备电机驱动器用于完成PＬＣ对其的驱动和控制[6］.PLC的I／O口与电机驱动器关于控制的I/Ｏ端口之间进行连接，具体端口列表如表1所示：
Ｔable １ driｖｅ poｒt ｔaｂle
Ｅquipment
Driveｒ

Poｒt
PLUS（Puｌｓｅ iｎput)
SIGＮ（Motor direction ｃoｎｔrol）
CL(counter　reset）
NH（Ｐｕlse statｉc inｐuｔ)
Ｓ—RDY(End　ｏｆ seｒvo）
ALM(Ｓervo　aｌaｒm）
COＮ（End ｏf the　positｉoning）
CWL＆ＣCWＬ(Poｓitｉve　and negａtiｖe　limit iｎpuｔ）
驱动器的PLUS端口连接到PLC的Q0。0和Q0.１端口用于ＰＬC对伺服电机的控制脉冲指令的发出。驱动器的CWL和ＣCＷＬ端口以及PＬC的输入口分别接到工作台两轴的两个限位开关上，使得工作台的启动和关闭具有保险和复位的功能。PLC的全部I/O端口包含有8个输出端口和10个输入端口，其中两个电机驱动器分别使用9个端口，ＰＬC多出来的端口用于其他模块的控制和交流[7]。
3　讨论与分析
3．1 PLC程序设计
PLC的主要程序为测量控制模块，其中还还包括在单件零件测量上出现误差之后的自动校正程序以及用于与ＰC之间进行主从机通讯的通讯程序。以及检测仪的两种不同的工作模式.
驱动器的输入输入端可以接收有PＬＣ发送来的脉冲指令，实现PLＣ对电机驱动模块的控制信息传送，还能接收编码器发回的波形模拟信号的反馈信息。ＣＰU224CN型的ＰLC具有自主的输出PTO以及ＰWＮ信号的功能，通过Ｑ0。0以及Q0。1两个端口可以输出最高频率为２0kHz的信号，并且不会受到ＣＰＵ的不同工作方式的限制。这一功能在对于各种电机的调速实用中得到了广泛的使用，对于直流和交流电机的调压中也有不少的应用.PLＣ脉冲输出使用的寄存器包括ＳMB６７和SMB77,脉冲参数的设置使用了ＳＭW68～ＳMD17２以及ＳMW7８～SMD１72来完成［8]。对于脉冲状态则是使用了SMB66和SMB76来进行脉冲状态的反应起到了对脉冲输出的检测作用。其中脉冲具有两种输出模式：单段式和多段式。多段式的脉冲指令为ＰLＳ,当CＰU读取到相应的多段式指令时，就会自动地寻址到多段式的存储区中的参数，将参数送入CPU,多段式存储区利用PＬC的V存储区来担任[9]。
PLC的Q０。0和Q0．1口分别用于对两个相交方向上的电机的驱动器进行控制，对电机驱动器输出PTO脉冲，使用的工作频率一般采用20kHz、三段式脉冲，使得工作台能够正常稳定地运作。ＰLC控制流程图如图2所示:

Fig. 2 PLC cｏｎｔroｌ flow ｃhａrt
3.2ＰLC与PC的主从机通讯
在具体的控制程序设计中，为了使得系统的功能更加具有灵活性和可拓展性，同时尽量避免系统的复杂化以及使用复杂控制单元而引起的高成本的后果,使用了自由通讯的主从机通讯方式，将误差判断和控制运动的功能分别给予ＰＣ和ＰLC两个逻辑单元去完成。PC端口通过调用串口通信函数ＷＮ 32 AＰI来实现串口通信的功能,主要使用了较为基础同时也功能完善的C+＋语言进行编写，更便于适应基层的硬件结构，该函数能较好地完成PＣ机与PLＣ之间的连接工作,实现主从机通讯。在机间通讯采用了数据帧形式进行信息的传递,并且采用了能极大程度避免数据帧出错的CＲC循环校验法[１0］，通过在数据帧的尾部加上一段适合长度的冗余校验码，就能避免接收端收下出错的数据帧，这种方法可以达到９9．999％程度上的错误规避。同时在发生错误帧时设置一个错误重发机制，尽量减少数据帧的丢失。通讯程序如图3所示；

Fig．　3 ＰLC anｄ　ＰC comｍunicatioｎ prｏgｒａｍ strｕcｔuｒe
3.３ 驱动器设置
驱动器采用了外部脉冲输入的方式进行信息的传入,实验中采用的MＩNA-S—Ａ系列伺服电机驱动器是松下公司生产,能接收高达2Mpｐ外部脉冲输入,分为4种工作模式，分别针对于速度、位置、转矩以及全封闭环境进行控制。在本次实验中主要采用了其对位置进行精确控制的功能来完成对于精确定位系统设计的研究。表2是位置控制模式下各类参数的设置:
Taｂlｅ 2 paｒameteｒ ｓettiｎgｓ foｒ poｓitiｏn conｔrol mode
Pｏrｔ
Ｎame
Paｒameter
Eｆfect
Pr 02
Controｌ ｍoｄe
0
Position controｌ mｏdｅ
Pr 04
Ｓtroｋｅ lｉmit　ｓwitｃh
0
Stroｋｅ lｉmiｔ ｓwiｔch OＮ
Ｐr 66
1
Pr 4１
Coｍbinaｔion
0
Insｔrｕctiｏn aｎd ｐuｌｓｅ　ｄiｒectiｏn
Pr　4２
3
Pr　43
Exteｒｎａl puｌｓe ｉｎｐｕt　is prohｉｂiｔed
0
Eｘｔｅrｎal pulse iｎpuｔ　ｉs pｒｏhibiｔed ON
Pr-4E
Tｈe　ｄeviatｉoｎ counter　tｏ ｂe ｃlｅar
０
Allow　tｈe　deviatｉon　counter to ｂe cleａｒ
Pr 4８－４B
Ｔhe　eｘtｅrｎａl ｐｕlsｅ　inｐut is dｉvided
Ｄefａulｔ
Do not　do multiｐle ｆｒｅquencｙ pｒoｃesｓｉｎｇ
当外部输入的外部脉冲达到1０000个时，电机内部就完成了一圈的运动，与此同时,电机带动工作台上的电动轴完成了０．5ｕｍ的位移量.因此可以通过对输入脉冲的精确控制从而实现对工作台上运动的精确控制。
3。4 零点校正方法设计
当测量过程中，发现了检测仪上相机的焦点中心与矩阵孔的孔心之间的偏差在二维平面上均没有超过了50um则判断改点的位置合格没有出现偏差.零点校正原理如图3所示:

Fｉｇ.　３ principle ｏf zｅro cｏｒｒｅctiｏｎ
一个载物台的矩阵类一次可以检测60个零件，O点位置为工作台上的传感器开关位置,因此Ａ点即为检测定位的起点位置。如果没有进行事先的零点校正,由于每次批量检测都会累积一些细微的误差,一旦每次误差得不到及时的纠正就会在最终影响到总误差的要求，而O点限位开关的精度只能达到０。1mm，不能为工作台的复位点提供参考值。为了保证每次测量前都能事先纠正上次测量留下来的细小偏差，在每次检测前都由工作台带动检测仪上CCＤ相机对载物台的６0个零件进行快速的扫描，从而进行预先的误差校正处理。
如图３零点校正原理图所示，B点处于待测矩阵列之外，用于对圆孔中心的位置进行参考值得提供，每次测量时,CCＤ相机先在待测零件上方一次停留,用焦点中心模拟零件中心位置，同时将图像以及B点的参数一起传送给PC端进行误差的判定，PC端运行判断程序后将运动的控制指令返回给PLC,由ＰLＣ继续发送指令驱动给电机驱动器去驱动电机在B点到待测零件段进行误差的调整。调整完毕后相机回到Ｏ点继续下一批零件的测量调整。当圆心满足偏差值小于0。１mm同时在PC端的图像处理时圆心的拟合误差为３0um时,驱动器也能产生一个相当于0。５uｍ的脉冲输入,从而不受到电机的最小启动电压的影响驱动电机进行误差的调整，实现了将定位精度以及调整精度延展到微米级以下的精度值设计.
3.5实验数据分析
在实验中，为了证明工作台的精度调整确实达到了实验预先期望的精度水平,在实验中采用了分辨率为0.１um的双频激光测量仪来记录工作台每次移动的精度范围。工作台的运动轴的运动范围能为0～1００mm，在实验中,选取电机所在一侧为测量起点,记录为零点，当PLC输出4０ 000个脉冲时，即工作台运动了20mm，激光测量仪就对运动轴位置进行一次采样记录，先进行正方向递增测量,采样０，２0,40，6０,80，１00mm6个标本,再反方向递减测量采样同样数值的6个标本,一个采样1０个来回共60个采样点数据，记录在PLC处理之后的运动轴误差补偿之后的X值数据，结果如表3所示：
Taｂle　3　experimental data of　mｏvｉｎg axle
Ｔｈe tａrget locａtion
（mm）
Ｄｉrｅction of　moｖemenｔ
Devｉation from ｔｈe mean （µm）
Ｔhｅ sｔａｎdaｒｄ　devｉａtｉｏｎ Si（µｍ）
i-2Si
(µm）
i+２Ｓi
（µm）
Rｅpeateｄ ｐositioｎiｎg　ａcｃuraｃy 　　 　
（µm）
0
+
０．8
1.2
－1。6
３。3
4.9

-
3。6
0.7
２．1
5.1
3.0
２0
+
0.9
0。7
-０。4
2.2
2。6

—
4.1
１。２
1。6
６．５
4。9
40
+
０.6
1。2
—1．7
2。9
４．6

—
４.3
0.８
2.6
５．9
3.３
６0
+
—0.3
0．6
-1.６
0。9
2.5

－
２.９
0。2
2.4
3。4
1。0
80
+
－1.7
0．4
—2.５
-1。0
1。5

—
１。4
0．2 　 　 　 　
1。1
1.7
0。6
1０0
＋
0．6
0。４
－1.3
0。２
1。5

－
３。1
0。6
1．9
4。３
２.4
从表中的实验数据可以分析工作台的定位精确度，设工作台的定位精确度为Ａ,则有以下式：
+２Si]（1）
其中A为定位精确度Xi为测量中X轴的变化值。Sｉ为实验定位精度的变化值。
其中一趟的实验定位精度为Ｓ，有如下式子：
（2）
在同样的实验条件下对Ｙ轴进行相同实验分析可得，Y轴的A值为７．2um，S值为5。5um，综合实验的最初设想来看，工作台符合了将精度压缩在１0uｍ范围内的目标.
4 结论
本设计中对于在低速环境下，具有高精确度,低成本的基于PLＣ的伺服电机精确定位系统通过实验数据的论证和完备的设计过程，基本上满足了实验初期的设计要求。并且在相关的定位过程中引入了视觉检测技术，利用CCD相机的图像采集能力以及ＰC端对图像进行深度处理的功能，能够对零件的偏差条件有一个初步的判定,从而实现了独特的零点自动校正原理,来实现预先对于待测零件的零点校正，使零件在移动的过程中能事先对误差进行修正。目前伺服发电机在各行业中都已经开始了较为广泛的应用,而与此同时有关于伺服发电机的精准定位系统的研究也慢慢的提上了日程，在这一研究过程中，只有充分调动伺服发电机的定位准确度，才可以全方位的提升伺服发电机的工作效率以及工作能力，在此次的研究中，我们将伺服发电机与计算机技术实现了再度的融合，更好地利用计算机技术推动伺服发电机的定位精确性提升，这种将PＣ的图像判断功能和PLC的运动控制分开的精确定位处理系统在未来的工业自动化制造和精密仪器制造行业将大有可为。
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基于RSSI的室内定位算法研究
摘要： 近年来，随着无线网络的迅速发展,室内定位技术在诸多领域中得到了广泛应用,成为重要的研究对象之一。室内定位技术的核心要素是定位算法。优秀的定位算法，可以有效地降低无线信道的影响，并利用较少的网络资源获取较高的定位精度。论文在研究了基于ＲSSI测距的无线定位算法后，重点研究了基于泰勒级数展开的RSSI测距定位算法,针对传统算法的缺点提出了改进方案。

关键词：室内定位RＳSI泰勒级数

1.引言
现代社会，基于信息技术的发展,导航、定位等信息在人们纷繁庞杂的信息要求中，占据了越来越大的比重。比如航海、军事、智能公交、煤矿等领域均要求室外或者室内导航定位技术。进入二十一世纪以来，由于传统局域网己经不能满足人们的需求，加上无线网络的组网成本大幅下降,无线网络呈现出蓬勃发展的趋势,而人们在使用的同时也越来越不满足于现状，开始对其有了更多更深层次的要求。
目前，世界上正在运行的卫星导航定位系统主要是美国的全球定位系统(Globａl Pｏｓｉtiｏｎｉnｇ Ｓｙｓtem ＧPS)　，但GPS这种定位方法是在室外使用得较多的定位方法,它不适用于室内。针对ＧPS的室内定位精确度偏低、成本较高等缺点,具备低成本、较高定位精度的诸多室内定位技术便应运而生，并在诸多领域正越来越发挥着重要的作用。例如:煤矿企业要实现对井下作业人员的实时跟踪与定位、方便企业对员工的管理与调度,要用到室内定位技术，营救被困人员，室内定位技术可以提供被困人员位置信息,为营救节省大量的时间；在超市等购物中心,室内定位技术可以实现对商品定位、消费者定位、广告发布、地图导航等功能。所以若能实现低成本且高精度的室内定位系统,具有非常重要的现实意义.
未来的发展趋势是室内定位技术与卫星导航技术和通信技术有机结合，发挥各项技术自身的优点，不仅可以提供较高的定位精度和响应速度,还可以覆盖较广的范围,真正实现无缝的、精确的定位.
２ 室内定位方法简介
所谓室内定位技术是指在室内环境下确定某一时刻接收终端在某种参考系中的位置。在室内环境下,大多采用无线局域网来估计接收终端的位置。一般典型的无线局域网架构中接入点（ＡP，Aceｓs Poｉｎt)类似于无线通信网络中的基站,大部分无线局域网都使用RF（Radiｏ Fｒeｑuｅnｃy）射频信号来进行通信,因为无线电波可穿越大部分的室内墙壁或其它障碍物,已提供更大的覆盖范围。常见的室内定位方法有：
（１)　 ZiｇＢee定位技术 ZigＢee是一种新兴的短距离、低速率、低功耗、低成本及网络扩展性强的无线网络技术，它的信号传播距离介于射频识别和蓝牙之间，工作频段有三个——2。4GHｚ (IＳM国际免费频段）和８58/91　SMHz，除了可以应用于室内定位，还可以应用于智能家居、环境监测等诸多领域。它有自己的无线电标准IEＥE 802．15． 4,定位主要是通过在数千个节点之间进行相互协调通信实现的。这些节点以接力的方式通过无线电信号将数据从一个节点传到另一个节点，通信效率非常高，同时，这些节点只需要很小的功率。低功耗与低成本是ZigBee定位技术最显著的优点.
(2) 室内ＧPＳ定位技术 当ＧPS接收机在室内工作时,卫星发送的GPS信号由于受到建筑物的遮蔽会大大衰减，而且不可能像室外一样直接从卫星广播中提取时间信息与导航数据，因此,定位精度会很低。但是，延长在每个码延迟上的停留时间可以有效提高室内信号灵敏度,利用这个特性的室内GPS定位技术则可以解决上述GPS定位的缺陷。室内GPS定位技术利用数十个相关器并行地搜索可能的延迟码提高卫星信号质量以提高定位精度,同时也可以提高定位速度。
　 GＰＳ定位导航信号免费、有效覆盖范围大是室内GPＳ定位技术的优势，但卫星信号在长距离的传播过程中受到的噪声干扰相对较大,导致信号到达地面时较弱，从而不能穿透障碍物，还有较高定位器终端成本等则构成了它的劣势。
　（3) 红外线室内定位技术 通过安装在室内的光学传感器接收经过红外线标识调制和发射的红外线进行定位是红外线室内定位技术的基本思想。虽然红外线室内定位技术在理论上具有相对较高的定位精度,但是红外线仅能视距传播、易被灯光或者荧光灯干扰且传输距离较短则是这项技术最为明显的缺点。受这些缺点的制约，它的实际应用前景并不乐观，而且这项技术的应用需要在每个走廊、房间安装接收天线,造价也较高。因此，红外线室内定位技术在具体应用上有非常大的局限性.
（4) 超声波定位技术 超声波定位采用基于时间到达（Timｅ Ｏf Arrival, TOA)进行测距，然后选择合适的定位算法利用测得的一组距离值来确定物体的位置。超声波定位系统由若干个参考节点和定位节点组成,定位节点向位置固定的参考节点发射频率相同的超声波信号,参考节点在接收到超声波信号后向定位节点做出回应,由此得到定位节点与各个参考节点之间的距离。当得到三个或者三个以上不同参考节点与定位节点之间的距离测量值时,就可以利用这组距离测量值根据相关定位算法确定出定位节点的位置。
虽然超声波定位系统整体结构也比较简单，定位精度比较高,但是，它需要大量的底层硬体设施投资，成本要求非常大，而且超声波受多径效应和非视距传播影响也很大,对定位精度的进一步提高形成了一定的技术瓶颈。
　(5） 蓝牙室内定位技术 蓝牙是一种短距离、低功耗的无线传输技术，基于它的室内定位技术是基于接收信号强度指示测距的。通过在室内安装适当数量的蓝牙局域网接入点，再把基础网络的链接模式配置成基于多用户、主设备为蓝牙局域网接入点，就可以计算出定位节点的位置坐标。目前，蓝牙定位技术受到蓝牙信号传播距离短的制约主要应用于小范围定位。
由于蓝牙室内定位系统具有设备体积小、易于集成在其它系统中等优点，因此比较容易推广普及.而且,当采用该技术进行室内小范围定位时，蓝牙信号传输不受视距的影响，并且设备很容易就能够被系统发现.其缺点为蓝牙设备的成本比较大,在复杂的空间环境中，蓝牙定位系统受噪声信号干扰大，且稳定性较差。
（6） 射频识别技术 射频识别技术进行定位是利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据达到的.此技术成本低，作用距离一般为几十米，可以在非常短的时间内得到厘米级的定位精度信息。目前，理论传播模型的建立、用户的安全隐私和国际标准化等问题是射频识别研究的热点和难点。虽然射频标识技术有自身的优点，但相比于蓝牙定位技术,它不容易被整合到其它系统中。
　 (6) Ｗi—Fi定位技术 基于网络节点能够实现自身定位的前提,无线局域网（WLＡN）是一种全新的定位技术，它可以在诸多的应用领域内实现复杂的大范围监测、定位和跟踪任务.现在比较流行的Wi—Ｆi定位是基于IEEE　802．11标准、采用经验测试和信号传播模型相结合的一种定位解决方案.该定位系统需要的基站数量比较少,比较容易安装，具有相同的底层无线网路结构，系统定位精度较高。但是，如果定位的测算不是依赖于合成的信号强度图，而是仅仅依赖于哪个Wi—Fi的接入点最近，那么在楼层定位上很容易出错。目前，受到Wi-Ｆi收发器的覆盖范围一般只能达到半径90　m以内的区域这一缺点的制约，该系统主要应用于小范围的室内定位。并且,无论是应用于室内定位还是室外定位,太系统对干扰信号的反应都很灵敏，从而影响其定位精度,定位节点的能耗也较高。
除了以上提及的定位技术，还有基于光跟踪定位、基于图像分析、电脑视觉、信标定位等室内定位技术。
3. 无线定位基本方法
要实现定位，首先要把移动终端到基站间的距离计算出来。在基于测距的定位方法中，常用的测量两个无线设备间距离的技术大致有以下四种:
3.1基于电波传播时间（TOA）
若电波从移动终端到基站的传播时间为t，电波传输速度为ｃ,则移动终端位于以基站位置为圆心,以为半径的圆上.如果同时有三个以上的基站收到移动终端的无线信号,则移动终端的二维位置的坐标可由以基站为圆心的三个圆的交点确定。基于TOＡ的无线定位，时间上１的误差将导致定位结果在空间上产生300m左右的误差，因此要求基站拥有非常精确的时钟,收发信号的双方能够精确同步。
3。2基于电波传播时间差（TDOA）
通过测量无线信号到达基站的时间而不是无线信号到达基站的绝对时间来对移动终端进行定位，从而降低对时间同步的要求.根据信号到达两个基站的时间差，则可以确定移动终端位于以这两个基站为焦点的双曲线上。如果有三个以上的基站，则可以建立起多个双曲线方程,这些双曲线方程的交点就是移动终端的二维坐标位置.
3.3基于电波入射角（ＡＯA）
在这种方法中基站通过接收机天线阵列测出移动终端发送电波的入射角,并确定一条从基站到移动终端的焦径线。通过多个基站对移动终端无线信号的测量，能够得到多条焦径线,这些直线的交点就是移动终端的位置。由于无线信号具有多径衰落等特性，采用此种方法在障碍物较少的地区可以得到较高的精确度，并且设备复杂价格昂贵。
3。４基于信号强度（ＲSSI)
无线信号的信号强度随着传播距离的增加而衰减，接收方与发送方离得越近，则接收方的信号强度就越强；接收方离发送方越远,则接收到的信号强度就越弱。根据移动终端测量接收到的信号强度和已知的无线信号衰落模型，可以估算出收发方之间的距离，根据多个估算的距离值，可以计算出移动终端的位置.这一种方法相对简单,不需要对网络添加额外的硬件设备,但是由于影响无线信号强度因素较多，定位精度不是很理想。
由于室内定位范围一般相对较小,且现在室内定位一般是利用的高频率的无线电,传播速度为光速,时间上只要稍微出现一点误差,基于时间的测距方法便会产生非常大的误差,而基于ＲSＳI的测距方法则没有这个缺点，且其信号模型在小范围内比较接近理论值，所以室内定位技术一般均是采用基于RＳSI的定位方法。本文档主要探讨的就是基于基于信号强度进行的无线定位。
４．经典的定位算法
基于传播模型的定位算法很多,其中最基本的定位算法有三边测量法、双曲线测量法、最小二乘法。
４.1三边测量法
假设图4．１中三个圆的圆心A、B、C是对应的三个AP的位置。其对应的坐标分别为。三个圆的交点D即为待定位的移动终端位置，坐标为(ｘ，y).对应测量点与各个无线接入点的距离为，,。根据几何关系可知：
（4.１）
将式（4.1）最后式减去前两式,可得：
（４。２）
由式（4。2)得到终端的位置坐标：
（４.3）

图4．1 三边测量法
４。2双曲线测量法
两组双曲线可以确定一个点。如图4.2所示，，，分别为三个已知位置的基站,他们的坐标为，M点为待定位终端,他的坐标为（x,y）。经过测量,M点到各AP的距离分别为，，。根据双曲线的几何关系得到以下关系式：(４。4）
而M到和到各其他AP的距离差为：
（４。５)
求解上述二元方程组就可以得到两个解，即双曲线的两个交点，其中一个为Ｍ点的坐标,而另一个则需要通过一定的先验知识来进行排除。

图4.2 双曲线测量法
4.3最小二乘法
当整个网络中包含3个或3个以上的已知位置的AP时，就可以得到多组方程组。设各已知位置AＰ节点的坐标为.。。，而未知待定位终端Ｍ坐标为（ｘ,y）,M到各已知位置ＡＰ的距离分别为，，．。。，则可建立以下方程组:
（４．6）
从第一个方程开始，分别减去最后一个方程得:
（４.7）
改写为线性方程组为：
(4.８)
其中:

由于测量过程中存在误差Ｎ,利用最小二乘法原理可得：
（4.9)
式（4。9）对求导得：
(4。1０)
如果非奇异，则
（4。11)
则可求出用户坐标(x,ｙ)。
５.基于泰勒级数展开的RSSI测距定位算法
5.1　ＲSSI测距模型
　　在实际环境中，由于多径、障碍物、绕射等随机因素存在,无线信号传输中普遍采用的模型为:
　 　 　 　 　 (５.1)
　式中，为经过距离后的路径损耗；为经过单位距离后的路径损耗；为单位距离，通常为1；为均值为0的随机数并服从高斯分布，其标准差范围是4~10；是信号衰减因子，范围为2～４。
　接收端收到的信号强度为:
　 　 　 　 　 　 　　　 　 　 　　 (5．2）
　　　式中,是接收信号强度指示即RSＳI;为发射信号的功率；为发射天线增益。　 　基于该原理，ＩEEＥ80２．15。４标准给出了简化后的信号衰减模型：
　　 　 　 　 　 　　 （5.3)
但考虑到环境、成本、定位精度要求等因素,所以实际测量中测距模型可以进一步简化为：
　　　 　　 　 　 　 　 　 　　（５。4）
　 式中，为信号衰减因子，范围一般为2~4;为定位节点与参考节点之间的距离；为定位节点与参考节点之间的距离为1m时测得RＳSI值,式(5．4)就是ＲＳＳI测距的经典模型,得到了RＳSI和的函数关系，故已知接收机接收到的RSSI值就可以算出与发射机之间的距离,和都是经验值和具体使用的硬件节点以及无线传播的环境有关,因此在不同的实际环境中和参数不同其测距模型也不同。
5。2　RSSI滤波
信号强度的定位算法中信号强度值随环境的改变有很高的灵敏度，测量的准确度就会下降。事实上信号强度和距离之间的关系并不是让人十分满意，在环境中存在很大的波动性，在室内环境下测得到RSSI与节点距离的关系曲线图如图5．1所示：

　　 　 　 　　 　 图５。１　ＲＳSI与距离关系曲线
　 由图5。１关系曲线可以看出,接收信号强度值随距离的增加整体呈现出衰减的趋势,可又不是严格的衰减，这就表示RＳＳI值与距离间的关系并不是一一映射的,且存在一定程度上的抖动。并且传输距离较近时，RSＳI值衰减较快;。当传输距离越远,RＳＳＩ值衰减越慢,信号强度对传输距离变化的表现并不明显。因此，利用RSSI测距时，要尽量避免ＲＳSI的不稳定性，确保RSＳI值精确的体现出无线信号的传输距离,可以通过设计各种滤波器使RSSI的值平滑。
现有的RSSＩ信号处理方法有均值模型法和高斯模型法。均值模型法通过对采集到的信号取均值作为信号强度的估计值,该方法引入了小概率信号误差，导致信号估计值不准确;高斯模型法是利用高斯模型选出大概率信号,再对大概率信号取均值,但是通过对室内信号进行统计特性的分析发现信号具有严重的左偏现象，所以用高斯模型来描述信号分布是不准确的,而对其去对数后左偏度变小,可以近似看成对数分布,故室内信号可近似为对数正态分布，这样本文建立对数模型法对RＳSＩ进行修正。
引入对数模型法处理静态RSSI的原理:利用室内信号近似于对数一正态分布，通过对数正态分布的概率密度函数，选取高概率数据,从而去除小概率的数据，减少随机千扰给数据测量带来的误差。大量实验结果证明，对数正态分布模型可对电磁波室内传播情况进行如下近似：
　 　 　 　 （5。５）
　 　　 　　 　　 　 　（5.6）
　 这里为真实距离，是遮蔽因子，是距离为时信号损耗，是路径损耗系数，是接收到的信号功率,是发射机发送的功率,是参考距离，是距离为时的信号损耗，通常情况下取　＝ l，用自由空间传播模