导言
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射频 (RF
) 技能有望使上述想象成为实践。有些ZigBee RF 设备中内嵌的定位引擎可以与室内 GPS 体系相媲美，其内嵌的定位引擎运用 ZigBee 网络的 RF 基础设施来核算事物或人所在的方位。与 GPS 比较，定位引擎在单芯片 RF 收发器中与 MCU 集成在一起，本钱不及 GPS 硬件的1/10，功耗也仅仅 GPS 硬件的一小部分。该种定位引擎既可用于室内，也可用于室外，并且只需有现成的 ZigBee 网络，就无需设备移动的接纳天线。
其典型的运用包含：
·遥控开/关房子中一切房间的灯具;
·盯梢码头库房的集装箱起运状况;
·盯梢网站的设备。
别的，当新设备接入网络时，该定位引擎可以确认其物理方位，因而，它还能用于简化无线网络的设置。
后台设备
大多数无线传感器网络都要求具有一种确认网络节点方位的办法。因而在设备设备期间，需求弄清楚哪些节点彼此之间直接进行数据交换，或许确认哪些节点直接与中心数据收集点进行数据交换。
当经过依据软件的核算办法来确认网络节点方位时，就需求考虑到市场化处理计划 (market solution)。这些详细的核算办法是：节点首要读取核算节点方位的参数，然后将相关信息传送到中心数据收集点，对节点方位进行核算，最终，再将节点方位的相关参数传回至该节点。这便是典型的数据密集型核算，并且需求装备一台 PC 或高功能的 MCU。
这种核算节点方位的办法之所以只适用于小型的网络和有限的节点数量，是因为进行相关核算所需的流量将跟着节点数量的添加而呈指数级速度添加。因而，高流量负载加上带宽的缺乏约束了这种办法在电池供电网络中的运用。
针对上述问题，CC2431 选用了一种分布式定位核算办法。这种核算办法依据从间隔最近的参阅节点(其方位是已知的)接纳到的信息，对节点进行本地核算，确认相关节点的方位。因而，网络流量的多少将由待测节点规模中节点的数量决议。别的，因为网络流量会跟着待测节点数量的添加而成份额递加，因而，CC2431 还答应同一网络中存在很多的待测节点。
本文所供给的成果是依据对 ZigBee 网络的丈量得出的，但是，这些丈量成果相同适用于依据 IEEE 802.15.4协议构建的更简略的网络。
定位引擎技能
定位引擎依据无线网络中接近射频的接纳信号强度指示 (RSSI)，核算所需定位的方位。在不同的环境中，两个射频之间的 RSSI 信号会发生显着的改变。例如，当两个射频之间有一位行人时，接纳信号将会下降 30dBm。为了补偿这种差异，以及出于对定位成果精确性的考虑，定位引擎将依据来自多达 16 个射频的 RSSI 值，进行相关的定位核算。其依据的理论是：当选用很多的节点后，RSSI 的改变最终将到达均匀值。
在 RF 网络中，具有已知方位的定位引擎射频称为参阅节点，而需求核算定位方位的节点称为待测节点。
要求在参阅节点和待测节点之间传输的仅有信息便是参阅节点的 X 和 Y 坐标。定位引擎依据接纳到的 X 和 Y 坐标，并结合依据参阅节点的数据丈量得出的 RSSI 值，核算定位方位。
将定位技能归入网络协议
一些选用定位引擎的运用或许要求放置若干个参阅节点，以作为基础设施设置不可或缺的一部分。ZigBee 技能可以完结对家庭、作业以及工业等运用的无线操控。跟着 ZigBee 设备在楼宇基础设施中的设备数量不断增多，ZigBee 将会在家庭和作业自动化方面具有更为宽广的运用远景。
典型的作业场所都会装备 ZigBee 设备，经过各作业室和会议室中的温度传感器、操控温度调理设备以及 A/C 导管。一起，每个房间还会设备由 ZigBee 操控的灯具开关和设备，而这些设备又易于作为定位引擎的参阅节点。将 ZigBee 射频作为 ZigBee 协议栈上的参阅节点所需的代码容量一般小于 1 Kb。
定位引擎从3~16 个参阅节点收集数据，并运用这些数据核算定位方位。假如定位引擎从 16 个以上的节点接纳到数据时，它则会将接纳到的参阅节点方位进行分类，然后选用 16 个参阅节点中信号最强的 RSSI 值。
扩展掩盖规模
定位引擎的掩盖规模为 64m×64m，但是，大多数的运用要求更大的掩盖规模。扩展定位引擎的掩盖规模可以经过两种办法来完结：
* 进步参阅节点的输出功率，一起下降定位引擎核算成果的精度;
* 在一个更大的规模安置参阅节点，并运用最强的信号进行相关参阅节点的定位核算。
因为第二种办法可以在定位引擎扩展掩盖面的一起不献身定位精度，因而更为可取。详细的作业原理是：网络中的待测节点宣布播送信息，并从各相邻的参阅节点收集数据，挑选信号最强的参阅节点的 X 和 Y 坐标。然后，核算与参阅节点相关的其他节点的坐标。最终，对定位引擎中的数据进行处理，并考虑间隔最近参阅节点的偏移值，然后取得待测节点在大型网络中的实践方位(见图1)。
图1 标明定位方位和信息途径的ZigBee网络
为了到达最佳的定位规模，当安置参阅节点时，应一起考虑到室内和室外环境中天花板/地板的吸附效果。最佳的计划便是使各节点处于相同的高度，并远离地上、天花板以及墙面。在实践的布置过程中要到达这种要求，是比较困难的。因而，尽量将参阅节点固定在天花板的高度或低于天花板的高度，并使天线倒置以使 RF 信号向外和向下传输，一起将待测节点(手持或固定于设备)放置在人的腰部以上、头部以下方位(此处说到的高度是以人站立在该环境中为规范的)。节点的这种设置办法完结了天花板和地板吸附效果的最小化，一起将完结在该场所中的行人或物体之间彼此搅扰的最小化。
定位引擎的精确性
为了保证定位引擎的室内功能，在作业环境中将选用具有 8 个参阅节点的网络。依据现有外表将参阅节点置于作业室的旮旯方位，如作业桌椅外表或其它介于人的腰部和肩部之间的外表。在图 2 中，8 个参阅节点分别用 A~H 8个字母来命名。
图2 室内作业环境
在 6 个选定的方位收集定位估量值数据，每一方位的定位数据均匀有 20 个读取点。相关测验成果如表1所示。
表1 8个参阅节点的室内测验成果(一切数字的单位均为m)
在收集 8 个参阅节点的数据后，将6个新增的参阅节点添加到体系中。接下来，在 4 个相同的方位，从头进行定位估量测算，调查这些新增的参阅节点对定位估量值的影响。
14 个参阅节点的丈量成果如表 2 所示。
图2 14个参阅节点的室内测验成果(一切数字的单位均为m)
当节点方位进入网络的掩盖规模时，定位的精确性将显着进步。并且，当网络中设置的参阅节点增多时，定位的精确性也将会不断进步。在本实验中，增设 6 个参阅节点后，4个方位的定位精确性都会有所进步，一起下降了各定位陈述方位的规范偏差(一致性)。
进步精确性
定位引擎选用来自邻近参阅节点的 RSSI 丈量值来核算待测节点的方位。RSSI 将跟着天线规划、周围环境以及包含若干其他要素在内的其他邻近 RF 源的改变而改变。定位引擎将数个节点的方位信息加以均匀。添加节点的数量，则可下降对各节点详细测验成果的依赖性，一起全面进步精确度。
不管在什么状况下设置参阅节点，都会影响到定位的精确性，这首要是因为当参阅节点设置在离相关外表很近的地方时，会发生天花板或地板的吸附效果。因而，应尽量运用在各方位都具有相同发射才能的全向天线。
结语
定位引擎完结了 ZigBee 网络射频的“房间式”精确性，并且功耗低，通讯开支也完结了最小化。别的，定位引擎技能还能运用现有的 ZigBee 基础设施来确认网络中的方位。诸如此类的信息可由用于追寻意图的中心数据收集点轻松获取，用户也可运用该定位引擎技能完结楼宇内的导航作业。
