蓝牙低能耗网络的部署和分析
摘要
随着 4G 和 5G 等现代通信技术的发展，物联网（IoT）技术正在得到更广泛的应用。对环境和病人参数的远程监控需求可以通过物联网技术来实现。低功耗物联网移动传感器节点的定位可通过跟踪接收信号强度指标（RSSI）值来实现。本文研究了物联网蓝牙低功耗网络中传感器节点的 RSSI 值。
1.导言
随着 4G 和 5G 网络的积极推广和改进，物联网（IoT）网络也在不断发展。物联网网络的功能之一是监控温度、压力、湿度、照明等环境参数[1]。在现代生活中，对各种参数的远程监控变得越来越繁忙，尤其是在紧急情况下，这种必要性更加明显[2]。
在现代物联网传感器网络的帮助下，可以实现对环境或病人状况的监控，这种网络允许从静态和动态传感器节点对参数进行间歇性监控。在某些情况下，可能需要对网络中的传感器节点进行定位。利用低功耗传感器网络实现这一目标的方法之一是跟踪接收信号强度指示器（RSSI）的值。
本文介绍了为物联网部署物理蓝牙低功耗（BLE）传感器网络的情况，以及对网络中终端传感器单元的 RSSI 值进行的研究。
2.相关作品
文献[3]在功能研究和充分利用 BLE 技术中的多通道 RSSI 的基础上，提出了一种高精度的车内定位新方法。该研究的目标是准确定位车内乘员。为达到预期精度，提出了一种分层计算算法。结论显示，对于标准偏差为
文献[4]对密集室内 BLE 网络中的 RSSI 值进行了详尽的实验研究。这项研究的主要目的是确定环境噪声对 RSSI 造成的偏差，并制定一个在无线电周围传播的模型，以尽量减少距离和定位误差的评估。根据实验分析，在估计
环境特定无线电常数对估计 BLE 设备距离和位置的准确性有很大影响。
文献[5]研究了各种商用 BLE 设备的定位精度。传感器节点的 RSSI 值被用来分配距离，而不使用过滤器，以代表用于研究的设备的原始生产力。结果显示，精度偏差从
文献[6]提出了一种 RSSI 高斯混合模型（GMM），用于使用 BLE 传感器进行室内定位。GMM 用于克服 RSSI 的剧烈波动，并更准确地呈现分布值。根据实验结果，所提出的模型可确保定位精度的显著提高。
文献[7]利用 RSSI 值研究了基于 BLE 标准的室内定位系统解决方案。该研究考虑了基于 RSSI 的 BLE 室内定位。研究采用了五种过滤算法：中值、模式、单向离群值去除（SDOR）、反馈和移位。实验表明，基于 BLE 的室内定位取决于不同的条件，通过实施更精确的滤波器可以改进定位系统。
文献[8]根据测量到的 RSSI 值和数据包错误率 (PER)，提出了两个 BLE 设备之间距离的反比模型。提出了一个通过 RSSI 和 PER 测量值计算距离的预测精度模型。
这些研究调查了 BLE 标准，并检查了从终端传感器节点获得的 RSSI 值。这些研究中的 RSSI 值被认为可用于确定网络中终端节点的位置。与上述研究工作类似，本文基于 BLE 标准研究了从终端传感器节点接收到的 RSSI 值。本研究的主要目的是追踪距离主设备不同距离的静态传感器节点和在集中式 BLE 传感器网络中以不同速度移动的移动节点的 RSSI 值的变化。
3.蓝牙低功耗（BLE）网络部署、实验场景和结果
BLE 网络的物理构建采用 RaspberryPi 4 Model B [9]板，该板搭载 Raspbian 操作系统作为 BLE 主设备，内置 BLE 收发器和德州仪器公司的多标准传感器节点 - CC2650STK [10]。
Bluepy 程序可用于启动 RaspberryPi，使其作为主 BLE 设备工作。Bluepy 需要安装 Python 编程语言才能运行。同样，还需要安装 libglib2.0-dev 库。配置主 BLE 设备后，就可以从终端传感器节点读取数据并监听数据传输的通信介质。因此，可以获得设备地址（图 1-1）、网络中节点的 RSSI 测量值（图 1-2）、传感器节点名称（图 1-3）、发射功率（图 1-4）和制造商信息（图 1-5）等信息。
图 1.通信介质上捕获的 BLE 数据包。
在 CC2650STK 传感器节点配置为符合 BLE 标准后，主 BLE 设备可从这些节点接收信息。
通过连接末端传感器节点和主设备，实现了星形拓扑结构，以检测 RSSI 值的变化。如图 2 所示，1 表示主设备，2 表示用于静态传感器节点实验的传感器。使用 1、2、3、4、5 和 6 个静态节点进行了不同的实验，每个节点与主设备的距离从
图 2.静态节点实验中使用的物理拓扑结构。
表 1.静态传感器节点实验的 RSSI 值结果。
表 1 所示的所有测试结果表明，RSSI 值并非恒定不变。对于 1 个节点，结果表明，随着传感器与主设备距离的增加，接收到的 RSSI 值会降低。不过，10 米处的值明显
比以前好。虽然只有一个设备在没有负载的通信环境中进行传输，但之前数值的下降可能是由于外部干扰源造成的。根据 2 个传感器节点的结果，其中一个节点的测量 RSSI 值与使用一个设备进行测试时的值非常接近。而第二个节点的测量值要低得多。随着与主设备距离的增加，得出的 RSSI 值也越来越低。其他使用 3、4、5 和 6 个传感器进行的测试也证实了这一趋势，即与服务设备的距离越近，获得的 RSSI 值越高。当与主设备的距离和网络中的终端节点数量增加时，RSSI 的测量值会越来越低。这是因为通信介质的负载和终端节点的同时传输造成了干扰，从而降低了信号的质量和强度。当静态传感器与主设备之间的距离增加时，最初报告的结果与最终报告的结果之间存在明显差异。
移动节点也进行了类似的实验。如图 3 所示，1 表示主设备，2 表示移动节点。传感器的移动是通过将节点排列在一辆移动的小车上完成的。对 1、2、3、4、5 和 6 个移动节点进行了不同的实验，每个节点的移动速度为
图 3.用于移动节点实验的物理拓扑图。
为了研究设备之间的干扰对协调器获得的静态和移动设备 RSSI 值的影响，传感器被放置在彼此相邻的位置。
表 2 所示的使用移动传感器节点进行的所有测试结果，在获得的 RSSI 值方面也不一致。在较低的速度下，根据使用 1 个移动传感器的结果，获得的 RSSI 值较好。随着速度的增加，所获得的数值也在增加。根据 2 个移动传感器节点的结果，其中一个节点的 RSSI 值接近于第一个节点的值。而第二个节点的 RSSI 值要低得多。这是由于通信环境的负载和出现的干扰造成的。当传感器以较低速度移动时，接收到的 RSSI 值较高，这一趋势在
表 2.使用移动传感器节点进行实验得出的 RSSI 值结果。
实验表明，随着传感器数量和通信环境负载的增加，所报告的 RSSI 值也在下降。接收到的 RSSI 值随着节点速度的增加而平稳下降。这是由于移动节点在移动过程中向主设备接收和发送 RSSI 值的延迟造成的。
4.结论
本文介绍了蓝牙低能耗传感器网络的部署情况。研究了与主设备保持不同距离的静态传感器节点和以不同速度移动的移动节点接收到的 RSSI 值的变化情况。静态传感器节点的 RSSI 实验结果表明，随着终端节点与主设备之间距离的增加，接收到的 RSSI 值会发生很大变化。移动传感器节点的 RSSI 实验结果表明，随着终端节点速度的增加，接收到的数值也会增加，但结果的变化较为平滑。对于静态节点和移动节点来说，随着网络中终端传感器节点数量的增加，RSSI 值都有恶化的趋势。
参考资料
[1] Dinev D Z 2019 在 Li-Fi 室内网络中实现水平切换的仿真框架，IEEE 第 XXVIII 届国际电子科学会议（ET），保加利亚索佐波尔，2019 年，第 1-4 页，doi：10.1109/ET.2019.8878509
[2] 《爱立信移动报告》，2020 年 6 月。网址：https://www.ericsson.com/en/mobilityreport/reports/ june-2020, 最后访问日期：2020 年 7 月 28 日
[3] Yuan G、Ze Z、Changcheng H、Chuanqi H 和 Li C 2020 基于多通道蓝牙低功耗接收信号强度指示器的车载定位，《分布式传感器网络国际期刊》，16（1），doi：10.1177/1550147719900093 journals.sagepub.com/home/dsn
[4] Subhan F、Khan A、Saleem S、Ahmed S、Imran M、Asghar Z 和 Bangash J I 2019 年蓝牙低功耗（BLE）接收信号强度的实验分析及其对距离和位置估计的影响。Trans Emerging Tel Tech. e3793. https://doi.org/10.1002/ett.3793
[5] Fachri M 和 Khumaidi A 2019 商业蓝牙低能信标的定位精度。IOP Conf.Ser：Mater.Sci.662 052018, https://doi.org/10.1088/1757
[6] Malekzadeh P、Salimibeni M、Atashi M、Barbulescu M、Plataniotis K N 和 Mohammadi A 2019 年通过蓝牙低能耗传感器进行基于高斯混合物的室内定位，IEEE SENSORS，加拿大蒙特利尔，第 1-4 页，doi：10.1109/SENSORS43011.2019.8956950
[7] Mussina A, and Aubakirov C 2018 基于 RSSI 的蓝牙低能耗室内定位，IEEE 第 12 届信息与通信技术应用国际会议（AICT），哈萨克斯坦阿拉木图，第 1-4 页，doi: 10.1109/ICAICT.2018.8747020
[8] Conti M 2017 使用蓝牙低能耗进行实时定位，生物信息学与生物医学工程。IWBBIO 2017.Lecture Notes in Computer Science 10209 ed I Rojas and F Ortuno (Springer, Cham), https://doi.org/10.1007/978-3-319-56154-7_52
[9] Raspberry Pi 4 技术规格，网址：https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4model-b/specifications/，最后访问日期：28.07 .2020
[10] SimpleLink Bluetooth low energy/Multi-standard SensorTag。网址：http://www.ti.com/tool/ CC2650STK?keyMatch=CC2650STK&tisearch=Search-ENeverything&usecase
致谢
本文介绍的研究成果是在 TUVarna 科学项目 "物联网机器学习与区块链技术整合可能性研究 "下进行的，该项目由国家预算资助。