基于Zigbee网络的室内摄像头实时跟随定位系统

摘要

一种基于Zigbee网络的室内摄像头实时跟随定位系统，包括用于标示目标的定位RFID标签、与之连接的RFID读写器模块，用于进行无线定位的Zigbee网络环境和控制摄像头跟随移动的摄像头云台，所述RFID读写器模块包括天线、RFID芯片、微控制器和Zigbee信号收发模块，所述Zigbee网络环境包括Zigbee网络和定位主控器，所述Zigbee网络包括由Zigbee网络协调器和Zigbee网络节点构成的Zigbee无线网络，所述定位主控器包括用于接收Zigbee网络环境信号的通信接口模块、嵌入式信息处理平台和摄像头云台执行机构控制模块；所述嵌入式信息处理平台集成了基于RSSI模型的回声状态网络定位算法。本发明能够解决现有室内摄像头缺乏专有的定位系统、定位误差大、实时定位困难等问题。

主权项

1.一种基于Zigbee网络的室内摄像头实时跟随定位系统，包括用于标示目标的定位RFID标签、与之连接的RFID读写器模块，用于进行无线定位的Zigbee网络环境和控制摄像头跟随移动的摄像头云台，所述RFID读写器模块包括天线、RFID芯片、微控制器和Zigbee信号收发模块，其特征在于：所述Zigbee网络环境包括Zigbee网络和定位主控器，所述Zigbee网络包括由Zigbee网络协调器和Zigbee网络节点构成的Zigbee无线网络，所述定位主控器包括用于接收Zigbee网络环境信号的通信接口模块、嵌入式信息处理平台和摄像头云台执行机构控制模块；所述嵌入式信息处理平台集成了基于RSSI模型的回声状态网络定位算法，依据定位RFID标签在Zigbee网络环境下移动时的无线信号强度，融合，通过网络训练方式减小定位均方误差，从而精确定位RFID标签；同时，摄像头云台执行机构控制模块根据定位数据信息，发出指令动态调整云台舵机；；所述RSSI模型为：$\mathrm{PL}\left(d\right)=\mathrm{PL}\left(d_0\right)-10\mathrm{nlg}\left(\frac{d}{d_0}\right)+ϵ---\left(1\right)$式(1)中，d为需要计算的未知节点到信标节点的距离，n为路径损耗指数，依赖于Zigbee网络环境，PL(d)为未知节点接收到的信号强度，PL(d₀)为参考距离d₀处的信号强度，d₀为参考节点到信标节点的距离，ε为定位误差；所述回声状态网络定位算法包括以下步骤：1）采样阶段：在室内定位区域内设置一定数量的Zigbee网络协调器或Zigbee网络节点作为参考节点，Zigbee网络协调器和Zigbee网络节点组网完成后，这些节点的位置信息均已知，测量相互间的衰减强度RSSI值，构建W_out，所述W_out为储备池DR（Dynamic Reservior）是输入和输出对于输出的连接权矩阵；Zigbee网络协调器经由UART将此数据发送到定位控制器；将定位RFID标签移入Zigbee网络中定义为网络的初始状态，即网络的初始状态为0，即x(0)=0，训练定位样本(u(n),n=1,2,…P)经过输入连接权矩阵W_in被加入到储备池DR中，依次完成系统状态和误差输出的计算和收集；计算输出连接权矩阵W_out，Zigbee网络协调器从某一时刻m开始收集内部状态变量，并以向量(x₁(i),x₂(i)…,x_N(i))(i=m,m+1,…,P)为行构成矩阵Β(P-m+1,N)，同时相应的样本定位数据ε(n)也被收集，并构成一个列向量Τ(P-m+1,1)；2）权值计算阶段：根据在采样阶段收集到定位系统状态矩阵和定位RFID标签移动样本数据，计算输出连接权矩阵W_out；由于状态变量x(n)和输出之间是线性关系，而需要实现的目标是利用回声状态网络实际输出逼近期望输出ε(n)，即$ϵ\left(n\right)\approx \widehat{ϵ}\left(n\right)={\Sigma }_{i=1}^t{w}_i^{\mathrm{out}}{x}_i\left(n\right)---\left(2\right)$也就是希望计算权值（为矩阵W_out的元素），满足网络定位均方差最小，即：$\min \frac{1}{P-m+1}\underset{n=m}{\overset{P}{\Sigma }}{(ϵ\left(n\right)-{\Sigma }_{i=1}^L{w}_i^{\mathrm{out}}{x}_i\left(n\right))}^2---\left(3\right)$根据式（3）可以求矩阵Β的逆矩阵，即W_out=Β^-1Τ，至此，ESNs网络训练完成，训练好的网络可直接用于定位RFID标签的实时跟随定位。