Định vị trong môi trường hẹp dựa trên mạng cảm biến không dây theo chuẩn IEEE 802.15.4

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> ĐỊNH VỊ TRONG MÔI TRƯỜNG HẸP DỰA TRÊN MẠNG CẢM<br /> BIẾN KHÔNG DÂY THEO CHUẨN IEEE 802.15.4<br /> Bùi Thị Duyên12*, Nguyễn Trì3, Lê Minh Thùy1, Nguyễn Quốc Cường1<br /> Tóm tắt: Bài báo trình bày giải pháp định vị trong môi trường hẹp dựa trên<br /> mạng cảm biến không dây. Các nút cảm biến sử dụng chuẩn IEEE 802.15.4 tích hợp<br /> anten omni và anten điều hướng điện tử 4 vị trí: -36°, -12°, +12° và +36° với độ<br /> rộng búp sóng hẹp từ 21° đến 28°, hoạt động tại dải tần dùng chung 2.4 GHz. Hệ<br /> thống định vị đề xuất sử dụng phương pháp định vị ước lượng khoảng cách và<br /> hướng sóng tới từ đó có những so sánh đánh giá giữa 2 phương pháp. Hệ thống<br /> định vị đạt tới mức sai số trung bình 1,1m trong vùng không gian định vị 32m2.<br /> Từ khóa: Định vị trong nhà; Mạng cảm biến không dây; Anten điều hướng.<br /> <br /> 1. MỞ ĐẦU<br /> Mạng cảm biến không dây (Wireless sensor network-WSN) là một trong những công<br /> nghệ nhiều hứa hẹn cho tương lai bởi những ưu điểm về: giá thành, dễ triển khai và khả thi<br /> cho các ứng dụng trong quân đội, công nghiệp, gia đình, y tế, nông nghiệp... đặc biệt trong<br /> giám sát môi trường để đưa ra những cảnh báo sớm, cứu hộ trong những tình huống khẩn<br /> cấp. WSN thực hiện nhiều chức năng khác nhau như: thu thập thông tin đo, xử lý dữ liệu,<br /> truyền thông không dây, xác định vị trí...[1]<br /> Các nút cảm biến thường được chôn dưới đất để giám sát địa chấn; treo tại các khu vực<br /> giám sát môi trường như: rừng, biển, sông hồ, nhà xưởng, bệnh viện, khu công nghiệp,<br /> trang trại...; gắn vào động vật hoang dã, vật nuôi... để giám sát hành vi, thói quen, sự di<br /> chuyển [2-3]; gắn vào người hoặc robot nhằm định hướng dẫn đường và giao tiếp với<br /> người khiếm thị, người khuyết tật, người già hay trẻ em [4-5] [6]; gắn vào xe trong điều<br /> khiển giao thông thông minh [7]. Như vậy, các thông tin đo được của nút cảm biến (nhiệt<br /> độ, áp suất, độ ẩm, ánh sáng, độ ô nhiễm....) không có ý nghĩa khi không biết vị trí của nút.<br /> Việc xác định vị trí của nút cảm biến là yếu tố quan trọng, liên quan đến tính hiệu quả của<br /> hệ thống. Thách thức chủ yếu của hệ định vị dựa trên mạng cảm biến không dây là độ<br /> chính xác, độ ổn định, thời gian đáp ứng và độ phức tạp khi triển khai [8].<br /> Các phương pháp định vị thường dựa vào khoảng cách, hướng sóng tới hoặc sử dụng<br /> phương pháp dấu vân tay (fingerpriting). Tín hiệu dùng để ước lượng vị trí như cường độ<br /> tín hiệu (RSS-Received Signal Strength), thời gian tới (ToA-Time of Arrival), độ lệch thời<br /> gian tới (TDoA-Time Difference of Arrival), hướng sóng tới (AoA-Angle of Arrival) hoặc<br /> kết hợp các tín hiệu này [9]. Trong đó, ToA và TDoA không phù hợp với các nút cảm<br /> biến, vì yêu cầu phần cứng phức tạp. RSS được sử dụng phổ biến nhất bởi tính đơn giản và<br /> giá thành thấp tuy nhiên độ chính xác không cao, khó khăn khi xây dựng mô hình hóa<br /> đường truyền trong môi trường động. Việc kết hợp RSS và AoA giúp nâng cao độ chính<br /> xác cho hệ định vị [10-13]. Theo [14], dựa trên RSS đo được, xác định khoảng cách từ đó<br /> ước lượng vị trí nút. Độ chính xác đạt được 1,2m trong vùng 25m2 với 4 nút phát tích hợp<br /> anten đa hướng. Với nhiều thuật toán được đề xuất như tìm trọng tâm, tìm trọng tâm có<br /> trọng số [6] dựa trên RSS, sử dụng phương pháp dấu vân tay và đạt độ chính xác trung<br /> bình 2m trong vùng định vị 63m2. Tuy nhiên, phương pháp dấu vân tay cần giai đoạn thu<br /> thập dữ liệu từ trước với cơ sở dữ liệu lớn. Mặt khác, cơ sở dữ liệu phải đo lại khi môi<br /> trường định vị thay đổi gây tốn kém và mất thời gian, đây là nhược điểm của phương pháp<br /> dấu vân tay. Công bố [10] đề xuất tích hợp anten điều hướng cho nút cảm biến nhằm giảm<br /> số nút, giảm tắc nghẽn truyền thông trong mạng từ đó giảm năng lượng cấp cho mạng,<br /> tăng thời gian sống cho các nút cảm biến. Tuy nhiên, bài báo này không đánh giá về ước<br /> <br /> <br /> 126 B. T. Duyên, …, N. Q. Cường, “Định vị trong môi trường hẹp … chuẩn IEEE 802.15.4.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> lượng vị trí các nút cảm biến trong mạng. Trong [11] đã sử dụng AoA và RSS để ước<br /> lượng vị trí nút cảm biến với độ chính xác 0,49m trong diện tích định vị 20m2, ở đây mới<br /> chỉ xác định được khoảng cách giữa nút chủ với các nút khác, chưa xác định được vị trí<br /> của nút di động trong vùng định vị theo tọa độ. Bài báo [12] ước lượng vị trí nút cảm biến<br /> dựa trên thông tin đo RSS và ước lượng AoA đạt độ chính xác cao 1,24m trong vùng định<br /> vị rộng 100m2. Bài báo đã đề xuất thuật toán ước lượng khoảng cách và hướng góc tới dựa<br /> vào mẫu đã đo sẵn, như vậy đề xuất này có nhược điểm giống phương pháp dấu vân tay.<br /> [13] sử dụng anten điều hướng 8 búp tích hợp trong nút cảm biến. Bài báo đề xuất 4 nút<br /> cảm biến đặt trên trần cho việc định vị đối tượng đạt sai số trung bình 1,1m trong vùng<br /> 42m2. Với độ chính xác đạt được nổi trội, nếu mở rộng hệ thống việc tăng số lượng các nút<br /> là điều không tránh khỏi, làm phức tạp hệ thống và nâng cao giá thành hệ thống.<br /> Trong bài báo này, chúng tôi đã triển khai mạng cảm biến gồm 3 nút cố định tích hợp<br /> anten điều hướng 4 búp đề xuất giúp xác định vị trí nút di động trong vùng rộng, cải thiện<br /> độ phức tạp về truyền thông trong mạng, nâng cao độ chính xác cho hệ định vị, giảm giá<br /> thành hệ thống. Bài toán sử dụng phương pháp giao khoảng cách, giao hướng sóng tới để<br /> ước lượng vị trí đối tượng mà không cần thu thập cơ sở dữ liệu từ trước.<br /> Trình tự của bài báo gồm: Mục 2 trình bày cơ sở lý thuyết, cấu trúc, thành phần của hệ<br /> thống và thuật toán định vị. Kết quả định vị đạt được của hệ thống và so sánh với các<br /> nghiên cứu khác được trình bày trong mục này. Mục 3 là kết luận và phương hướng phát<br /> triển cho hệ thống.<br /> 2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ DỰA TRÊN WSN<br /> 2.1. Cơ sở thiết kế hệ thống<br /> 2.1.1. Kịch bản thử nghiệm<br /> Hệ thống định vị đề xuất được thử nghiệm dựa trên mạng cảm biến không dây sử dụng<br /> chuẩn IEEE 802.15.4, mô đun truyền thông không dây MRF24J40MA hoặc<br /> MRF24J40MC kết hợp bộ vi điều khiển MSP430. Hệ thống thử nghiệm sử dụng các loại<br /> nút có các thành phần như sau:<br /> -Loại 1: Vi điều khiển MSP430 + MRF24J40MA + ăng-ten Omni hình chữ E đặt tên là<br /> NUT-MAO như trong hình 1a.<br /> -Loại 2: Vi điều khiển MSP430 + MRF24J40MC + ăng-ten Điều Hướng 4 búp đặt tên<br /> là NUT-MCĐH như trong hình 1b.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a. b.<br /> Hình 1. Các loại nút được sử dụng trong hệ thống định vị.<br /> a. NUT-MAO, b. NUT-MCĐH.<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 127<br />  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> Các nút cảm biến được bố trí trong hệ định vị gồm: 3 Nút cố định đóng vai trò thu tín<br /> hiệu; 1 Nút di động (đối tượng cần định vị) trong vùng khảo sát đóng vai trò nguồn phát<br /> sóng điện từ; 1 Nút chủ làm nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ 3 Nút cố định gửi về máy tính<br /> trung tâm để xử lý, ước lượng vị trí và hiển thị. Chúng được kết nối với nhau theo cấu trúc<br /> mạng hình cây đơn giản được thể hiện như hình 2. Hoạt động của mạng được thể hiện ở<br /> biểu đồ trình tự trong hình 3a.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 2. Hệ định vị sử dụng mạng cảm biến không dây.<br /> Hoạt động của hệ như sau: Khi đối tượng di động đi vào vùng khảo sát, 3 Nút cố định<br /> thu mức cường độ tín hiệu sóng điện từ (RSSI-Received Signal Strength Indication). Các<br /> Nút cố định thu được giá trị RSSI và truyền tín hiệu cho Nút chủ, từ đó gửi về máy tính<br /> qua chuẩn UART để xử lý tín hiệu và hiển thị. Hoạt động của mạng cảm biến được trình<br /> bày chi tiết ở hình 3a.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a. b.<br /> Hình 3. a. Biểu đồ trình tự hoạt động của WSN.<br /> b. Vùng khảo sát và lưới điểm chuẩn.<br /> <br /> <br /> 128 B. T. Duyên, …, N. Q. Cường, “Định vị trong môi trường hẹp … chuẩn IEEE 802.15.4.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm với 2 kịch bản: Khi Nút cố định là NUT-MAO và<br /> khi Nút cố định là NUT-MCĐH. Khảo sát đối tượng tại các nút của lưới các điểm chuẩn<br /> gồm 9×9 = 81 vị trí như hình 3b. Khi các Nút cố định thu được RSSI phát ra từ đối tượng<br /> (Nút di động), chúng tôi đã sử dụng phương pháp giao khoảng cách và giao góc để ước<br /> lượng vị trí coi như các điểm định vị là tĩnh.<br /> 2.1.2. Phương pháp định vị<br /> a) Phương pháp dựa trên khoảng cách<br /> Theo mô hình truyền sóng mối quan hệ giữa công suất nhận được và khoảng cách<br /> truyền tín hiệu sóng vô tuyến trong môi trường truyền thẳng không vật cản (LoS-Line of<br /> Sight) [15]:<br /> <br /> ( )[ ]= ( ) − 10 log + (1)<br /> <br /> Trong đó:<br /> P (d): Công suất nhận được tại điểm có khoảng cách d so với vị trí phát tín hiệu.<br /> P(d0): Công suất nhận được tại điểm có khoảng cách d0 so với vị trí phát tín hiệu,<br /> thông thường d0 = 1m.<br /> n: Hệ số tổn hao đường truyền.<br /> Xσ: Thành phần ảnh hưởng của môi trường truyền (vật cản, tường, sàn, trần...) Thành<br /> phần này thường được ước lượng tùy vào các môi trường cụ thể. Thông thường, thành<br /> phần này thường được coi là nhiễu trắng có phân bố chuẩn Xσ ~ N (µ, σ2). Sau khi khảo<br /> sát RSSI bằng thực nghiệm chúng tôi xác định được n = 4,3 và Xσ = 3,4 dBm.<br /> Từ (1) tính được khoảng cách d như sau:<br /> ( ) ( )<br /> = 10 (2)<br /> <br /> Thông thường d0 = 1m, từ công suất nhận được có thể xác định khoảng cách d giữa<br /> truyền và nhận. Công suất nhận được từ 3 nút khi đối tượng là nguồn phát, xác định được<br /> 3 khoảng cách d1, d2 và d3 từ đó ước lượng đối tượng cần định vị như hình 3. Mỗi khoảng<br /> cách vẽ nên đường tròn có phương trình như sau:<br /> ( − ) + ( − ) = ,<br /> ( − ) + ( − ) = , (3)<br /> ( − ) + ( − ) = .<br /> Hình 4 mô tả phương pháp ước lượng vị trí đối tượng trong kỹ thuật giao khoảng cách<br /> và giao góc. Với phương pháp giao khoảng cách, hình 4a biểu diễn 1 trường hợp đặc biệt,<br /> còn các trường hợp khác như 3 đường tròn không giao nhau tại một điểm, 2 trong 3 đường<br /> tròn cắt nhau, đường tròn nằm trong nhau, cách xác định vị trí ước lượng chúng tôi đã thực<br /> hiện thuật toán như được trình bày trong bài báo [15].<br /> Với phương pháp giao góc có một số phương pháp để ước lượng như: phổ cực đại hay<br /> thuật toán MUSIC [16]. Trong bài báo, chúng tôi dựa trên năng lượng thu được thông qua<br /> RSSI căn cứ vào từng hướng búp sóng chính của anten điều hướng do chúng tôi thiết kế -<br /> 36°, -12°, +12° và +36°. Tại vị trí búp nào thu được phổ năng lượng lớn nhất được xác<br /> định là hướng của đối tượng, đây là một phương pháp đơn giản nhất của thuật toán ước<br /> lượng hướng sóng tới. Tìm giao của các hướng, xác định trọng tâm của miền giao theo<br /> phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất, từ đó xác định vị trí của đối tượng như hình 4b.<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 129<br />  K<br /> Kỹỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> ử<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a. Dựa<br /> ựa vvào<br /> ào kho<br /> khoảng<br /> ảng cách b. Dựa<br /> ựa vvào<br /> ào góc<br /> Hình 44. Hệệ định vị dựa vvào<br /> ào kho<br /> khoảng<br /> ảng cách vvàà hư<br /> hướng<br /> ớng sóng tới<br /> tới..<br /> 2.2. Tri<br /> Triển<br /> ển khai hệ thống vvà<br /> à kết<br /> kết quả thử nghiệm<br /> Hệệ định vị đđư<br /> ược<br /> ợc chúng tôi triển khai thử nghiệm tại hhành<br /> ành lang ttầng<br /> ầng 4 tòa<br /> tòa nhà C1 Đ<br /> Đại<br /> ại<br /> học<br /> ọc Bách Khoa Hà N Nội.<br /> ội.<br /> 2.2.1. K<br /> Kịch<br /> ịch bản 1<br /> Đểể llàm<br /> àm nổi<br /> nổi bật ý ttưởng<br /> ởng đề xuất trong kịch bản 2, chúng tôi tiến hhành ành thử<br /> thử nghiệm kịch<br /> ản 1, hệ định vị sử dụng Nút cố<br /> bản cố định gồmồm vi điều khiển vvàà mô đun MRF24J40MA tích<br /> hợp<br /> ợp anten omni hhìnhình ch<br /> chữữ E. Kịch bản vvàà các nút ccảm<br /> ảm biến ccủa<br /> ủa hệ đđưược<br /> ợc bố trí như hình<br /> hình 55a.<br /> a.<br /> Tại<br /> ại mỗi điểm chuẩn tiến hhành ành lấy<br /> lấy 100 mẫu RSSI tr trên m Nút ccố<br /> ên mỗi ố định.<br /> định. Truyền<br /> Truyền dữ liệu về<br /> út ch<br /> Nút chủ,, gửi<br /> gửi llên<br /> ên máy tính xxửử lý tính toán vvàà ư<br /> ước<br /> ớc lư<br /> lượng<br /> ợng vị trí đối ttượng.<br /> ợng. Sau khi thực hiện<br /> vớ<br /> ớii 81 đi<br /> điểm<br /> ểm chuẩn nhnhư ư trên hhình<br /> ình 3b,<br /> 3b, kkết<br /> ết quả ướớcc lượng<br /> lượng được<br /> đ ợc thể hiện tr trên<br /> ên hình 6 và ttổng<br /> ổng<br /> hợp<br /> ợp lại nhnhư<br /> ư sau:<br /> + Các đi<br /> điểm<br /> ểm sai số nhỏ hhơn<br /> ơn 4m chi<br /> chiếm<br /> ếm 80% tổng số điểm.<br /> + Các đi<br /> điểm<br /> ểm sai số nhỏ hhơn<br /> ơn 2m chi<br /> chiếm<br /> ếm 40% tổng số điểm.<br /> + Sai số<br /> số trung bbình<br /> ình 2,54m.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a.<br /> b.<br /> Hình 55.. a. Kịch<br /> Kịch bản 1: Nút cố định llàà NUT<br /> NUT--MAO<br /> MAO<br /> b. Kịch<br /> Kịch bản 2: Nút cố định llàà NUT<br /> NUT-MCĐH<br /> MCĐH<br /> MCĐH.<br /> <br /> <br /> <br /> 130 B. T. Duyên, …, N. Q. Cư<br /> Cường<br /> ờng, “Đ<br /> Định<br /> ịnh vị trong môi tr<br /> trưường<br /> ờng hẹp … chuẩn 802.15.4.””<br /> chuẩn IEEE 802.15.4<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 6. Đồ thị phân bố sai số trên 81 vị trí khảo sát.<br /> 2.2.2. Kịch bản 2<br /> Trường hợp này chúng tôi đã cải tiến hệ thống trong đó Nút cố định gồm vi điều khiển và<br /> mô đun MRF24J40MC sử dụng anten điều hướng 4 búp do nhóm tác giả đề xuất thiết kế.<br /> Kịch bản và các nút cảm biến của hệ được bố trí như hình 5b. Tại mỗi điểm chuẩn tiến hành<br /> lấy 50 mẫu RSSI trên 1 búp của mỗi Nút cố định. Như vậy, mỗi Nút cố định sẽ có 200 mẫu<br /> cho 4 búp của anten điều hướng gắn vào nút. Truyền dữ liệu về Nút chủ, gửi lên máy tính xử<br /> lý tính toán và ước lượng vị trí đối tượng. Sau khi thực hiện với 81 điểm chuẩn như trên hình<br /> 3b, kết quả ước lượng được thể hiện trên hình 6 và tổng hợp lại như sau:<br /> + Các điểm sai số nhỏ hơn 2,5 m chiếm 92,6 % tổng số điểm.<br /> + Các điểm sai số nhỏ hơn 2 m chiếm 87,7 % tổng số điểm.<br /> + Các điểm sai số nhỏ hơn 1 m chiếm 50,6 % tổng số điểm.<br /> + Các điểm sai số nhỏ hơn 0,5 m chiếm 21 % tổng số điểm.<br /> + Sai số trung bình 1,1m.<br /> Như vậy, khi các nút cảm biến được gắn anten điều hướng chuyển mạch búp sóng 4<br /> búp độ rộng hẹp đã làm giảm sai số đáng kể cho hệ thống định vị đề xuất. Sai số trung<br /> bình từ 2,54m giảm xuống 1,1m.<br /> 2.3. So sánh với các công trình có liên quan<br /> Tạo cơ sở Độ chính xác Số chiều Khả năng<br /> TT Số nút<br /> dữ liệu (m) định vị mở rộng<br /> [11] Không 1 0,49 1 chiều <br /> [12] Có 2 1,24 2 chiều <br /> [13] Có 4 1,1 2 chiều <br /> Đề xuất Không 3 1,1 2 chiều <br /> Các công trình [11]-[13] được đề cập đều là những hệ thống định vị sử dụng anten điều<br /> hướng. Nhìn vào bảng so sánh nhận thấy [11] là định vị một chiều, công bố [12] và [13]<br /> đều cần tạo cơ sở dữ liệu ở giai đoạn off-line. Như vậy, đề xuất của chúng tôi không<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 131<br />  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> những nổi trội về độ chính xác mà còn đơn giản trong thuật toán, dễ dàng mở rộng cũng<br /> như đơn giản về phần cứng khi triển khai hệ thống.<br /> 3. KẾT LUẬN<br /> Trong bài báo này, chúng tôi đã thực hiện đánh giá hệ thống định vị trong môi trường<br /> hẹp sử dụng mạng cảm biến không dây với cấu hình đơn giản, dễ triển khai, giá thành rẻ.<br /> Với 2 kịch bản và 2 phương pháp định vị dựa trên khoảng cách và hướng sóng tới. Kết quả<br /> định vị cho thấy việc tích hợp anten điều hướng 4 búp, búp sóng hẹp 21º-28º do tác giả đề<br /> xuất [17] vào nút cảm biến đã mang lại độ chính xác cao hơn so với anten omni thông<br /> thường. Với sai số đạt tới 1,1m trong vùng 32m2 khảo sát, có thể so sánh với các công bố<br /> khác trên thế giới như đã trình bày rõ trong mục 2.3. Mặt khác, anten điều hướng đề xuất<br /> có độ lợi cao (~9dBi) giúp hệ thống mở rộng vùng định vị mà không cần tăng số nút.<br /> Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ thử nghiệm hệ thống trong môi trường rộng hơn, nhiều<br /> tác nhân như vật cản, người qua lại hay có đặt các trang thiết bị khác trong môi trường thử<br /> nghiệm để làm tăng thêm tính thực tế của hệ thống. Hệ thống có thể cải thiện độ chính xác<br /> hơn bằng phương pháp dấu vân tay, sẽ được chúng tôi nghiên cứu thực hiện trong thời<br /> gian tới.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> <br /> [1]. G. Han, H. Xu, T. Q. Duong, J. Jiang, and T. Hara, “Localization algorithms of<br /> Wireless Sensor Networks: a survey,” Telecommun. Syst., vol. 52, no. 4, pp. 2419–<br /> 2436, Apr. 2013.<br /> [2]. A. Mainwaring, D. Culler, J. Polastre, R. Szewczyk, and J. Anderson, “Wireless<br /> sensor networks for habitat monitoring,” 2002, p. 88.<br /> [3]. Y. Miao, H. Wu, and L. Zhang, “The Accurate Location Estimation of Sensor Node<br /> Using Received Signal Strength Measurements in Large-Scale Farmland,” J. Sens.,<br /> vol. 2018, pp. 1–10, 2018.<br /> [4]. A. Booranawong, N. Jindapetch, and H. Saito, “A System for Detection and Tracking<br /> of Human Movements Using RSSI Signals,” IEEE Sens. J., vol. 18, no. 6, pp. 2531–<br /> 2544, Mar. 2018.<br /> [5]. D’Souza and Mohan Karunanithi, “An indoor localisation and motion monitoring<br /> system to determine behavioural activity in dementia afflicted patients in aged care,”<br /> Electron. J. Health Inform., vol. 7, no. 2, p. 14, Jan. 2012.<br /> [6]. B. Goold and H. Zhou, “Performance analysis of localization algorithms in a WSN-<br /> based monitoring system,” in 10th International Conference on Signal Processing<br /> and Communication Systems, Gold Coast, QLD, Australia, 2016, pp. 1–5.<br /> [7]. M. Usman, M. R. Asghar, I. S. Ansari, F. Granelli, and K. A. Qaraqe, “Technologies<br /> and Solutions for Location-Based Services in Smart Cities: Past, Present, and<br /> Future,” IEEE Access, vol. 6, pp. 22240–22248, 2018.<br /> [8]. H. Liu, H. Darabi, P. Banerjee, and J. Liu, “Survey of Wireless Indoor Positioning<br /> Techniques and Systems,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev., vol.<br /> 37, no. 6, pp. 1067–1080, Nov. 2007.<br /> [9]. S. A. Zekavat and R. M. Buehrer, Eds., "Handbook of Position location: theory,<br /> practice and advances". Hoboken, N.J: Wiley-IEEE Press, 2012.<br /> [10]. A. Erdogan, V. Coskun, and A. Kavak, “The Sectoral Sweeper Scheme for Wireless<br /> Sensor Networks: Adaptive Antenna Array Based Sensor Node Management and<br /> Location Estimation,” Wirel. Pers. Commun., vol. 39, no. 4, pp. 415–433, Dec. 2006.<br /> <br /> <br /> 132 B. T. Duyên, …, N. Q. Cường, “Định vị trong môi trường hẹp … chuẩn IEEE 802.15.4.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> [11]. S. Nagaraju, L. J. Gudino, B. V. Kadam, R. Ookalkar, and S. Udeshi, “RSSI based<br /> indoor localization with interference avoidance for Wireless Sensor Networks using<br /> anchor node with sector antennas,” in Wireless Communications, Signal Processing<br /> and Networking, Chennai, India, 2016, pp. 2233–2237.<br /> [12]. J.-R. Jiang, C.-M. Lin, F.-Y. Lin, and S.-T. Huang, “ALRD: AoA Localization with<br /> RSSI Differences of Directional Antennas for Wireless Sensor Networks,” Int. J.<br /> Distrib. Sens. Netw., vol. 9, no. 3, p. 529489, Mar. 2013.<br /> [13]. S. Maddio, M. Passafiume, A. Cidronali, and G. Manes, “A Distributed Positioning<br /> System Based on a Predictive Fingerprinting Method Enabling Sub-Metric Precision<br /> in IEEE 802.11 Networks,” IEEE Trans. Microw. Theory Tech., vol. 63, no. 12, pp.<br /> 4567–4580, Dec. 2015.<br /> [14]. P. Cherntanomwong and D. J. Suroso, “Indoor localization system using wireless<br /> sensor networks for stationary and moving target,” in Communications & Signal<br /> Processing, Singapore, 2011, pp. 1–5.<br /> [15]. J. Yang, Y. Li, and W. Cheng, “An improved geometric algorithm for indoor<br /> localization,” Int. J. Distrib. Sens. Netw., vol. 14, no. 3, p. 155014771876737, Mar.<br /> 2018.<br /> [16]. S. He and S.-H. G. Chan, “Wi-Fi Fingerprint-Based Indoor Positioning: Recent<br /> Advances and Comparisons,” IEEE Commun. Surv. Tutor., vol. 18, no. 1, pp. 466–<br /> 490, 2016.<br /> [17]. T. D. Bui, V. D. Ngo, B. H. Nguyen, Q. C. Nguyen, and M. T. Le, “Design of beam<br /> steering antenna for localization applications,” in 2016 International Symposium on<br /> Antennas and Propagation (ISAP), Japan, 2016, pp. 956–957.<br /> ABSTRACT<br /> INDOOR POSITIONING SYSTEM BASED<br /> ON WIRELESS SENSOR NETWORK USING IEEE 802.15.4<br /> In this paper, the solution for indoor positioning system based on wireless<br /> sensor network is presented. The nodes are applied IEEE 802.15.4 standard and<br /> integrated a 2.4GHz omni antenna or electronically steerable antenna array which<br /> could scan 4 positions from -36° -12°, +12° to +36° with narrow beam-width<br /> around 21°-28° approximately. The proposed system employs the trilateration and<br /> triangulation algorithms, the comparison between them was also performed. The<br /> accuracy of our indoor positioning system is up to 1,1m in the survey area of 32 m2.<br /> Keywords: Indoor positioning system; Wireless sensor network; Beam steering antenna.<br /> <br /> <br /> Nhận bài ngày 22 tháng 7 năm 2018<br /> Hoàn thiện ngày 31 tháng 7 năm 2018<br /> Chấp nhận đăng ngày 10 tháng 8 năm 2018<br /> 1<br /> Địa chỉ: Bộ môn Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp, Đại học Bách khoa Hà Nội;<br /> 2<br /> Khoa điều khiển và Tự động hóa, Đại học Điện lực;<br /> 3<br /> Viện Tự động hóa, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự, Bộ Quốc phòng.<br /> *<br /> Email: duyenbt@epu.edu.vn.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 133<br />