Ứng dụng bộ lọc kalman đảm bảo độ chính xác và tính liên tục trong hệ thống định vị

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
--------------------

PHẠM MINH NAM

ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN ĐẢM BẢO ĐỘ
CHÍNH XÁC VÀ TÍNH LIÊN TỤC
TRONG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ
Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2010


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
Cán bộ hướng dẫn khoa học : ............................................................................

Cán bộ chấm nhận xét 1 : ..................................................................................

Cán bộ chấm nhận xét 2 : ..................................................................................

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM ngày
. . . . . tháng . . . . năm . . . . .
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)
1. ..............................................................
2. ..............................................................

3. ..............................................................
4. ..............................................................
5. ..............................................................
6. ..............................................................
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Bộ môn quản lý chuyên ngành sau
khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).
Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV

Bộ môn quản lý chuyên ngành


TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Tp. HCM, ngày . . . . tháng . . . . năm 2010 .

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: Phạm Minh Nam........................................... Phái: Nam.......................
Ngày, tháng, năm sinh: 03/05/1976.......................................... Nơi sinh: Thanh Hóa......
Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử................................................ MSHV: 01408377..........
I- TÊN ĐỀ TÀI: ................................................................................................................
ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN ĐẢM BẢO ĐỘ CHÍNH XÁC VÀ TÍNH LIÊN TỤC
TRONG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ
II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
Xây dựng mơ hình hệ thống định vị.
Tìm hiểu lý thuyết lọc Kalman.
Tìm hiểu mơ hình suy hao đường truyền. Ứng dụng mơ hình RSS

Xây dựng bộ lọc Kalman trên Matlab. Mô phỏng cho các trường hợp di chuyển giữa hai vùng
định vị indoor và outdoor.
- Xây dựng bộ lọc Kalman trên DSP TMS320C6713. Mô phỏng cho trường hợp di chuyển từ
vùng định vị outdoor sang indoor.
- Nhận xét kết quả mô phỏng
- Kết luận
-

III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 15 – 01 – 2010..............................................................
IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 25 – 06 – 2010..............................................
V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên):........................................
................Tiến sĩ ĐỖ HỒNG TUẤN...........................................................................
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN
QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)

KHOA QL CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)


-4-

LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên tôi xin chân thành gởi tới thầy TS Đỗ Hồng Tuấn lời cảm ơn chân thành.
Trong quá trình thực hiện luân văn này, thầy đã trực tiếp hướng dẫn và góp ý rất
nhiều để tơi có thể hoàn thành đúng mục tiêu, kế hoạch đề ra. Qua làm việc với thầy
tôi đã học hỏi được ở thầy nhiều điều, đặc biệt là cách thức nghiên cứu, cách đặt

vấn đề, xử lý vấn đề một cách khoa học.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến tất cả các thầy cô trong trường Đại Học Bách Khoa
TP HCM, đặc biệt là các thầy cô trong khoa Điện – Điện tử, những người trực tiếp
giảng dạy và truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt thời gian hai năm học tại
trường.
Cuối cùng xin gởi lời cảm ơn tới các bạn bè cùng lớp đã ln nhiệt tình giúp đỡ tơi
trong suốt khóa học.


-5-

TÓM TẮT
Luận văn đề cập đến vấn đề ứng dụng bộ lọc dự đoán Kalman trong hệ thống định
vị nhằm cải thiện độ chính xác và tính liên tục trong q trình định vị. Mơ hình hệ
thống định vị kết hợp giữa GPS và RSS.
Để cải thiện độ chính xác, tất cả các tọa độ đều được đưa qua bộ lọc Kalman trước
khi xuất ở đầu ra. Bộ lọc Kalman được sử dụng trong luận văn là loại LKF tuy độ
chính xác chưa cao nhưng vẫn thể hiện được tính cải thiện rõ rệt so với việc không
sử dụng bộ lọc đầu ra.
Tính liên tục của hệ thống được thực hiện bằng sự kết hợp của hai hệ thống định vị
riêng rẽ: một là dùng GPS, hai là dùng RSS là một sự thay thế lẫn nhau trong quá
trình định vị liên tục. Nếu vì một lý do nào đó, một trong hai bị mất hay suy giảm
tín hiệu, hệ thống còn lại sẽ lập tức được sử dụng để cập nhật vị trí nhằm đảm bảo
tính liên lục của bài toán định vị


-6-

Mục lục
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................................8

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU ........................................................................9

1.1 Tổng quan ..................................................................................................................10
1.2 Phát biểu vấn đề.........................................................................................................15
CHƯƠNG 2

LÝ THUYẾT CƠ SỞ ........................................................19

2.1 Phương pháp xác định tọa độ RSS ............................................................................19
2.1.1 Mơ hình suy hao đường truyền sử dụng trong RSS............................................19
2.1.2 Cách thức thực hiện mô phỏng ứng dụng phương pháp RSS.............................22
2.2 Phương pháp xác định tọa độ bằng TOA (ứng dụng trong GPS) ..............................25
2.3 Phương pháp lọc Kalman...........................................................................................28
2.3.1 Phương pháp ước đốn giá trị trung bình bình phương tối thiểu bằng đệ quy với
biến ngẫu nhiên............................................................................................................28
2.3.2 Phương trình trạng thái .......................................................................................30
2.3.3 Phương trình đo lường ........................................................................................31
2.3.4 Innovation Process.............................................................................................31
2.3.5 Ma trận tương quan của Innovation Process......................................................32
2.3.6 Độ lợi Kalman....................................................................................................35
2.3.7 Phương trình Riccati ..........................................................................................36
2.3.8 Các bước biến đổi tạo phép lọc đệ quy và lỗi bộ lọc .........................................38
2.3.9 Điều kiện đầu .....................................................................................................42
2.3.10 Tóm tắt bộ lọc Kalman ....................................................................................42
2.3.11 Mơ hình hố hệ thống ......................................................................................45
CHƯƠNG 3

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG TRÊN MATLAB ......................................47

3.1 Trường hợp GPS mất tín hiệu....................................................................................47
3.2 Trường hợp RSS mất tín hiệu:...................................................................................52
3.3 Trường hợp cả GPS và RSS đều có tín hiệu..............................................................55
3.4 Đảm bảo độ chính xác trong hệ thống .......................................................................55
CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG TRÊN TMS320C6713 DSK ........................57

4.1 Phương pháp thực hiện và phạm vi mô phỏng trên DSP...........................................57
4.2 Các công cụ mô phỏng trên DSP ...............................................................................60


-7-

4.3 Kết quả mô phỏng trên DSP ......................................................................................61
4.3.1 Cải thiện độ chính xác hệ thống..........................................................................61
4.3.2 Trường hợp GPS mất hay yếu tín hiệu ...............................................................63
CHƯƠNG 5

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN........................................65

5.1 Kết luận..................................................................................................................65
5.2 Hướng phát triển đề tài ..........................................................................................66
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................67
Phụ lục A: Bảng chuyển đổi dBm – Voltage – Watt ...........................................................69
Phụ lục B: Bảng số liệu chi tiết N = 100 và [a, b] = [50, 70]. .............................................70


-8-

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
C/N 0

Carrier to Noise density ratio

DSP

Digital Signal Processor

EKF

Extended Kalman Filter

GLONASS

Global'naya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema
(ГЛОбальная

НАвигационная

Спутниковая

Система

ГЛОНАСС)
GPS

Global Positioning System

ICASE

International Council of Associations for Science Education

IEEE

Institute of Electrical and Electronics Engineers.

LMS

Least Mean Square

LKF

Linear Kalman Filter

LOS

Light of Sight

MSE

Mean Square Error

RSS

Received Signal Strength

RSSI

Received Signal Strength Indication.

PABX

Private Automatic Branch Exchange

PDOP

Position dilution of precision

PL

Path Loss

TOA

Time of Arrival.

TOEIC

Test of English for International Communication

VDOP

Vertical dilution of precision

WGS-84

World Geodetic System

WLAN

Wireless Local Area Network.

–


-9-

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU

Nhu cầu định vị vị trí là một nhu cầu cơ bản của con người. Từ thời xa xưa con
người đã biết làm dấu các đoạn đường đã đi qua, nhìn sao để xác định vị trí v.v…
Có thể nói đó là một trong những phương pháp định vị sơ khai nhất của con người.
Sau đó người Trung Hoa đã phát minh ra la bàn. La bàn là một phát minh rất hữu
dụng dùng để định vị vị trí trong ngành hàng hải, trong quân sự v.v…Tuy nhiên la
bàn chỉ định vị được phương hướng dựa theo từ trường trái đất, hơn nữa chúng
thường khơng chính xác trong vùng có nhiều kim loại, muốn định vị vị trí con
người cần có một số cơng cụ khác hỗ trợ như sa bàn, địa đồ. Phương pháp này được
sử dụng mãi cho đến gần đây.
Quá trình phát triển của nhân loại đòi hỏi các phương pháp định vị càng ngày càng
chính xác và tin cậy hơn. Sự tiến bộ của nền khoa học kỹ thuật thế giới đã tạo ra
nhiều phương pháp định vị khác nhau như dùng hệ thống dẫn đường vô tuyến điện
(radio-based navigation systems), cellular, wifi, GPS, v.v…
Hệ thống dẫn đường vô tuyến điện (radio-based navigation systems) là hệ thống
định vị dùng các trạm mặt đất phát và nhận sóng vơ tuyến để xử lý. Hệ thống này có
nhược điểm là để định vị chính xác thì vùng định vị được sẽ không rộng lớn lắm và
nếu mở rộng vùng định vị được lớn thì độ chính xác sẽ rất thấp.

Mở rộng ý tưởng này, người ta thực hiện việc đặt các trạm phát trong không gian
để khắc phục nhược điểm trên. Năm 1978 nước Mỹ đã xây dựng xong hệ thống
định vị toàn cầu GPS bằng cách đặt trạm phát sóng trên 24 vệ tinh phát bao phủ
tồn cầu. Vị trí các vệ tinh được phân bố sao cho tại bất kỳ điểm nào trên trái đất
cũng nhìn thấy được ít nhất 4 vệ tinh. Người sử dụng với mục đích dân sự sẽ khơng
phải trả phí nhưng sẽ khơng được đảm bảo về tính liên tục và tính chính xác của tín
hiệu GPS.
Nga cũng đưa vào hệ thống tương tự như Mỹ có tên là GLONASS. Hệ thống này
hoạt động kém hiệu quả vì nhiều lý do kinh tế và chính trị.


- 10 -

Để tránh sự độc quyền của Mỹ, năm 2002 liên minh Châu Âu đã khởi động dự án
Galileo. Dự án dự kiến hoành thành năm 2012 và ngoài việc tránh sự phụ thuộc vào
Mỹ còn cung cấp độ chính xác cao cho người dùng so với hệ thống GPS vì những
tiến bộ khoa học kỹ thuật gần đây được ứng dụng trong hệ thống.
1.1 Tổng quan:
Hiện nay hệ thống định vị toàn cầu GPS được sử dụng rất phổ biến trên thế giới.
GPS không phải là hệ thống định vị tồn năng mà chúng có nhiều khiếm khuyết
như độ chính xác khơng cao cho mục đích dân sự (bảng 1.1), tín hiệu GPS từ vệ
tinh trong mơi trường indoor rất yếu và hầu như khơng chính xác v.v…Vấn đề đặc
biệt quan trọng nữa là sự gián đoạn tín hiệu của kết nối vệ tinh và thiết bị thu GPS.
Điều này làm cho các hệ thống định vị chỉ dùng duy nhất sóng GPS sẽ khơng đủ độ
tin cậy để có thể một mình giải quyết được hồn tồn bài tốn định vị.
Đã có rất nhiều phương pháp được đưa ra để khắc phục những yếu điểm trên. Trong
[2] người ta dùng kết hợp GPS và các hệ thống đo tốc độ, góc lệch di chuyển có sẵn
trong các phương tiện vận tải để nâng cao tính liên tục của bài toán định vị. Bài toán
cũng đặt ra vấn đề chuyển giữa các hệ thống định vị lẫn nhau dùng tín hiệu chuyển
căn cứ trên góc di chuyển giữa hệ thống đo được bằng vận tốc góc và của GPS

(PDOP và VDOP trong tiêu chuẩn WGS-84) sau đó và dùng Kalman mở rộng để
lọc kết quả đầu ra nếu GPS là có tín hiệu. Tuy nhiên bài tốn giải quyết chỉ đơn
thuần trên các phương tiện có hỗ trợ sẵn các sensor trên và hầu như không đề cập
đến việc định vị vị trí nơi sóng GPS khơng sử dụng được và cũng khơng có khơng
gian cho việc vi chuyển của phương tiện. . Như vậy nguồn cố định mới là nơi tính
được vị trí vật thể, vì thế hệ thống chỉ dùng để xác định vị trí vật thể nào đó chứ
khơng tự xác định được chính vị trí của nó. Và điểm hạn chế nữa là chỉ ứng dụng
được chủ yếu trong ngành robot với môi trường di chuyển nhỏ hẹp.


- 11 -

Bảng 1.1 Mức độ ảnh hưởng của các nguyên nhân gây lỗi trong hệ thống GPS [10]
Error source

Effect

Decription

Satellite

Clock bias

Transmited clock

2.1

Orbital errors

Localation of SAT

2.1

Signal Propagation
Receiver

Error (m)

Tropospheric delay Pseudorange

0.7

Ionospheric delay

Pseudorange

4.0

Clock bias

Receveived clock error,
themal noise, software …

0.5

Multipath

Reflecting signal

1.4

Total

10.8

Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống trong [2]


- 12 -

Hình 1.2 Sơ đồ khối hệ thống trong [3]
Trong [4] nhóm nghiên cứu đã kết hợp thêm la bàn số và sóng siêu âm làm cơng cụ
định vị trong mơi trường mà sóng GPS khơng vươn tới được. Điểm đặc biệt của đề
xuất này là các nhà nghiên cứu đã dùng bộ lọc thông dãi kết hợp với cách điều chế
sóng siêu âm để loại bỏ nhiều ảnh hưởng gây ra bởi nhiễu âm học.

Hình 1.3 Sơ đồ khối và kết quả tín hiệu dùng bandpass filter [4]
Và để nghiên cứu sâu hơn về tín hiệu GPS trong mơi trường indoor, một nhóm
nghiên cứu khác đã thực hiện việc khảo sát kỹ tín hiệu GPS trong mơi trường


- 13 -

indoor có đặc tính như thế nào, từ đó so sánh với kết quả mơ phỏng định vị indoor
dùng Ray Tracing [5].

Hình 1.4 Kết quả đo C/N 0 band L1 của tín hiệu GPS trong 2 ngày liên tiếp
Các kết quả nghiên cứu trên chỉ đề cập đến định vị trong mơi trường indoor và
outdoor tách biệt hồn tồn mà khơng xem xét kỹ đến trường hợp tranh chấp giữa
hai vùng. Cụ thể là các phương pháp này hồn tồn khơng đề cập đến khi nào thì sử

dụng mơ hình outdoor và khi nào thì sử dụng mơ hình indoor một cách liên tục.
Hầu hết các phương pháp đều sử dụng hệ thống định vị ngoài trời bằng GPS. Để cải
thiện độ chính xác của GPS, rất nhiều lời giải đã được các nhà nghiên cứu đưa ra
như LMS, Kalman Filter, Anten thông minh v.v…Tuy nhiên việc sử dụng bộ lọc
Kalman ứng dụng cho hệ thống định vị outdoor như GPS là hợp lý hơn cả về kinh
tế, kỹ thuật cũng như tính hiện thực của lời giải.
Bộ lọc Kalman được đặt tên theo tên của Rudolf E.Kalman, người lần đầu tiên đề
xuất ra mơ hình tốn học này vào năm 1960. Mục đích của bộ lọc này là sử dụng
các dữ liệu đo lường được qua thời gian (chưa được chính xác cao do nhiễu và các
nguyên nhân sai số khác) để tạo ra một tập các dữ liệu thu được gần với giá trị thực
hơn so với mẫu đo lường được.


- 14 -

Thực tế trước khi bộ lọc Kalman ra đời, mặc dù chưa chúng minh được về mặt toán
học nhưng người ta đã ứng dụng những hình thức sơ khai nhất của lý thuyết
Kalman. Ví dụ như trong việc đo lường, để kết quả chính xác người ta phải đo lặp
lại rất nhiều lần trong nhiều điều kiện khác nhau sau đó lấy trung bình. Q trình
lấy trung bình sẽ làm giảm ảnh hưởng của sai số trên kết quả cuối cùng. Qua đó
chúng ta thấy được rằng kết quả cuối cùng có sự đóng góp, ảnh hưởng của tất cả các
mẫu đo ở thời điểm trước đó trong quá khứ.
Trở lại bài toán định vị bằng GPS, kết quả tọa độ chúng ta thu được từ thiết bị thu
GPS là một mẫu trong quá trình đo lường. Kết quả này thông thường bao gồm tổng
hợp rất nhiều các sai số đi kèm. Có thể liệt kê ra một số sai số chủ yếu sau:
- Sai số do tầng điện ly: Do bức xạ mặt trời, quá trình ion hóa tạo ra các đám mây
elctron tự do làm mơi trường truyền tán xạ và khơng đồng nhất, do đó vận tốc
truyền sóng trong tầng điện ly khơng là hằng số. Như vậy sai số này phụ thuộc vào
thời gian trong ngày (khi lượng bức xạ mặt trời khác nhau theo thời gian trong
ngày), phụ thuộc vào vị trí góc ngẩng tương đối của bên phát và thu (góc ngẩng

càng nhỏ thì sóng phải đi qua tầng điện ly nhiều). Đối với các máy thu một tần số
(L1 = 1575.42MHz) ta khơng thể hiệu chỉnh chính xác sai số do tầng điện ly. Người
ta thường ước lượng sai số trung bình và lưu giữ giá trị đó để hiệu chỉnh trong máy
thu .Tuy nhiên vẫn không khắc phục được nhiều khi có những biến động về hoạt
động của mặt trời. Ở các máy thu tần số kép, do thu được tín hiệu trên cả hai tần số
(thêm L2 = 1227.60MHz), và nhiễu do tầng điện ly gây đối với tín hiệu L1 và L2 là
khác nhau (do khác tần số) nên ta có thể so sánh là hiệu chỉnh tốt hơn sai số của
tầng điện ly.
- Sai số do tầng đối lưu: Tầng đối lưu nằm từ phần tiếp giáp với mặt đất lên đến độ
cao khoảng 20km bao gồm các chất khí khơ và hơi nước làm kéo dài đường truyền
sóng bởi hiện tượng khúc xạ gây ra trễ tín hiệu. Tầng đối lưu là mơi trường trung
tính nên không làm phân tán đối với các tần số của tín hiệu GPS. Hệ số khúc xạ của
tầng đối lưu phụ thuộc vào thành phần khơng khí khơ và thành phần hơi nước.


- 15 -

- Sai số do đa đường: Đa đường xảy ra khi tín hiệu GPS tới anten nhận của máy thu
bằng nhiều đường khác nhau do LOS và các đường phản xạ, khúc xạ và tán xạ
khác. Hiện tượng này làm ảnh hưởng đến pha và biên độ sóng mang. Có thể cải
thiện được sai số này khi sử dụng anten thông minh.
- Sai số do lệch clock giữa vệ tinh và máy thu: Các máy phát trên vệ tinh sẽ phát đi
thời gian khi bắt đầu truyền tín hiệu. Máy thu sẽ xác định chính xác thời gian nhận
được tín hiệu. Hiệu số hai mốc thời gian này chính là khoảng thời gian tín hiệu lan
truyền từ vệ tinh đến máy thu. Bất kì sự bất đồng bộ nào về thời gian giữa vệ tinh và
máy thu cũng gây ra sai số về cự ly đo được.
- Sai số do nhiễu tại máy thu.
Ngồi ra cịn một số nguồn gây sai số khác như chủ ý tạo sai số, góc ngẩng v.v….
Đối với các hệ thống định vị indoor, ảnh hưởng sai số tùy thuộc vào phương pháp
đo. Trong [3][4] dùng sóng siêu âm để định vị thường rất dễ dàng bị nhiễu từ nguồn

tín hiệu bên ngồi, ngồi ra cịn có sự phản xạ âm ở các mặt tới hạn. Trong [2] sử
dụng các sensor sẽ có những sai số nhất định về ma sát, độ trượt giữa các cấu kiện
sensor hay thậm chí là nhiễu điện từ trên các tín hiệu do sensor tạo ra v.v… Do đặc
tính định vị indoor thường là trong một khơng gian giới hạn nên tác động của cấu
trúc, hình thể tạo nên khơng gian đó cũng ảnh hưởng rất lớn đến kết quả.
1.2 Phát biểu vấn đề:
Có thể nói nhu cầu định vị, xác định vị trí chính xác ngày càng trở nên phổ biến,
cấp thiết. Hệ thống định vị tốt đòi hỏi phải làm việc được ở bất cứ nơi nào. Tuy
nhiên theo những phân tích ở trên, mỗi phương pháp định vị chỉ có ưu thế trên một
mặt nào đó, hoặc bao phủ một khơng gian rộng lớn hoặc trong không gian nhỏ hẹp.
Trong thực tế khi xác định vị trí một vật thể chuyển động chúng ta khơng thể biết
chắc chắn rằng vật thể đó chỉ di chuyển trong vùng không gian này hay vùng không
gian kia. Lấy ví dụ như một chiếc xe chạy trên đường bình thường sẽ ln ln nằm
trong tầm phủ sóng LOS của các vệ tinh nhưng khi vào trong những hầm đường bộ
hay tầng hầm của các tịa nhà thì khơng cịn có tầm LOS từ các vệ tinh nữa. Như


- 16 -

vậy ở bên ngoài hệ thống GPS đảm bảo được việc định vị vị trí nhưng khi vào trong
trong nhà cần phải dùng một hệ thống khác để thay thế. Hơn nữa quá trình chuyển
giao giữa các hệ thống định vị này phải đảm bảo được tính liên tục, tính chính xác
v.v…
Xuất phát từ thực tế địi hỏi một hệ thống định vị không phụ thuộc vào vùng không
gian di chuyển của đối tượng, ý tưởng về một hệ thống định vị mang tính lai ghép
được hình thành. Mơ hình hệ thống đề xuất như trong hình 1.5.
Hệ thống trên dựa theo nguyên lý chuyển mạch khi sai số vượt q mức cho phép.
Về mặt logic thì đó là sự chuyển mạch của hai trạng thái (hình 1.6). Trạng thái lấy
tín hiệu đầu vào bộ lọc Kalman từ GPS khi tín hiệu GPS trên một mức ngưỡng nào
đó (outdoor), trạng thái thứ hai là lấy tín hiệu từ bộ nhận RSS (Received Signal

Strength) đưa vào bộ lọc Kalman (indoor). Khi hệ thống đang ở trạng thái outdoor,
nếu tín hiệu GPS yếu, bộ lọc Kalman sẽ cho đầu ra với sai số vượt quá ngưỡng đặt
trước. Kết quả đầu ra của bộ so sánh sẽ tạo tín hiệu điều khiển vào bộ quyết định
chuyển mạch.
Nhờ vào bộ nhớ lưu trạng thái, bộ quyết định chuyển mạch biết được rằng hệ thống
hiện tại đang dùng tọa độ từ bộ thu GPS và nó sẽ lập tức quyết định chuyển mạch
sang lấy tọa độ từ bộ thu RSS (trong trường hợp RSS đang có mức cơng suất trên
ngưỡng cho phép).
Nếu bộ nhớ lưu trạng thái giá trị hiện tại cho biết rằng hệ thống đang lấy tọa độ từ
bộ thu RSS thì tín hiệu điều khiển từ phía bộ lọc Kalman hồi tiếp về sẽ được bỏ qua.
Trường hợp hệ thống đang ở trạng thái indoor, khi bộ tính tốn cơng suất cho kết
quả công suất nhận được đang dưới ngưỡng, lập tức đầu ra của bộ so sánh tạo tín
hiệu tích cực và đưa vào bộ quyết định chuyển mạch. Cũng giống như trường hợp
trên, nhờ vào bộ nhớ trạng thái, bộ quyết định chuyển mạch sẽ tự quyết định có
chuyển mạch đầu vào hay khơng. Nếu đang ở trạng thái RSS thì hệ thống sẽ lập tức
chuyển mạch sang lấy tọa độ từ bộ thu GPS. Nếu hệ thống đang ở trạng thái outdoor
thì tín hiệu điều khiển này sẽ được bỏ qua.


- 17 -

Indoor
RSS Receiver

Outdoor

Power
Computing

GPS Receiver

Coodinate
Computing

GPS Error
Threshold

RSS Switching Signal

~

~

RSS
Threshold

Switching
Decision

State
Memory

Chú thích:
Kalman Switching Signal

Kalman
Filter

Tọa độ thô
Tọa độ tinh

Đường điều khiển

Ngõ ra của tọa độ tinh

Hình 1.5: Sơ đồ khối hệ thống định vị liên tục


- 18 -

Hình 1.6: Sơ đồ chuyển trạng thái
Kết quả là đầu vào bộ lọc Kalman luôn được cung cấp những thơng số tọa độ thích
hợp nhất. Vì thế ngõ ra của bộ lọc Kalman luôn cung cấp tọa độ gần với thực tế
hơn.
Để hiện thực được ý tưởng này, luận văn sẽ bao gồm hai nhiệm vụ chính:
+ Thực hiện các mô phỏng trên Matlab với các trường hợp vật thể di chuyển từ
indoor sang outdoor, từ outdoor sang indoor và di chuyển trong vùng chồng lấn của
cả hai hệ thống indoor và outdoor.
+ Thực hiện các mô phỏng trên DSP sử dụng KIT TMS320C6713 của hãng
Spectrum Digital với trường hợp vật thể di chuyển từ outdoor sang indoor. Riêng
trường hợp di chuyển từ indoor sang outdoor không mô phỏng trên phần cứng do
không đủ trang thiết bị về các module RSS.
Bài tốn cũng bỏ qua khơng xem xét đến trường hợp vùng không gian cần định vị
không được bao phủ của cả GPS lẫn RSS.


- 19 -

CHƯƠNG 2

LÝ THUYẾT CƠ SỞ

2.1 Phương pháp xác định tọa độ RSS:
2.1.1 Mơ hình suy hao đường truyền sử dụng trong RSS:
Phương pháp RSS là phương pháp xác định khoảng cách dựa vào đặc tính tổn hao
trên đường truyền của sóng vơ tuyến. Phương pháp này thích hợp cho việc xác định
khoảng cách trong không gian nhỏ hẹp. Để xác định tọa độ, chúng ta cần đặt ít nhất
3 điểm phát sóng cho một vùng định vị 2D và 4 điểm phát sóng cho một vùng định
vị 3D. Tổn hao truyền sóng PL (Path Loss) là một hàm L p = f(d) theo khoảng cách
truyền sóng. Do đó nếu chúng ta biết L p thì có thể tính tốn gần đúng được khoảng
cách mà sóng đã đi qua
Đại lượng RSS tại máy thu được định nghĩa:


RSS 



2

r (t ) d dt

(2.1)



Trong đó: r (t ) d là tín hiệu nhận được ở bên thu cách bên phát khoảng cách d.
Về mặt ý nghĩa RSS chính là cơng suất thu được của tín hiệu vơ tuyến tại đầu thu.
Thang đo đại lượng RSS là RSSI (Received Signal Strength Indication) được giới
thiệu trong họ giao thức kết nối wireless IEEE 802.11
Quan hệ giữa cơng suất nhận được trung bình của bên thu P r và khoảng cách d được

diễn đạt bởi mơ hình Path Loss như sau:

Pr 

P0
d

(2.2)

P 0 là công suất nhận được tại điểm thu cách nguồn phát 1m (Watt hay miliWatt).
Công suất này được cho trước trong các tài liệu của nhà sản xuất hay được đo kiểm
trước.

 là hệ số suy giảm theo khoảng cách phụ thuộc vào từng mơi trường cụ thể.
Quan hệ (2.2) có thể điễn đạt theo Decibel (cơ số 10):


- 20 -

10 lg( Pr )  10 lg( P0 )  10. . lg(d )  X

Pr  P0  10. . lg(d )  X

Hay:

[dBm]

(2.3)

Biến X xuất hiện đại diện cho các can nhiễu (Do hệ thống khác gây can nhiễu hay

do multipath v.v…). Trong nhiều trường hợp X thường được xem là có phân bố
ngẫu nhiên với trung bình bằng 0 và phương sai  x2 .

f X ( x) 

1
2 . x

e



x2
2 x2

(2.4)

Tổn hao tổng cộng của đường truyền, được định nghĩa:

Lp  Pt  Pr

[dBm]

(2.5)

P t là công suất phát [dBm], thay (2.3) vào (2.5) ta có:

Hay:

Lp  Pt  P0  10 lg(d )  X

(2.6)

Lp  L0  10 lg(d )  X [dBm]

(2.7)

 Pt 
 đóng vai trị là tổn hao đường truyền tại khoảng cách 1 m.
P
 0

Với L0  10 lg

Phương trình (2.7) chỉ ra rằng nếu tăng khoảng cách lên 10 lần thì tổn hao đường
truyền sẽ tăng một lượng 10 theo decibel. Trong không gian tự do   2 , trong
môi trường indoor và trong khu vực đơ thị thì

 thường có giá trị thay đổi, phụ

thuộc vào hình dạng và tính chất vật lý của mơi trường.
Có rất nhiều mơ hình được sử dụng trong cách tiếp cận này. Ở đây ta sử dụng mơ
hình được đề nghị trong IEEE để ước lượng RSS bởi vì mơ hình này được chấp
nhận rộng rãi trong hệ thống WLAN ([7], [8] và các trích dẫn liên quan). Mơ hình
này đưa ra một ước lượng trung bình cho Path Loss. Những mơi trường khác nhau
được nhóm lại trong 5 dạng dựa trên giá trị hiệu dụng (rms) của trễ lan truyền. Trễ
lan truyền (Delay Spread) được sử dụng trong trường hợp có nhiều tín hiệu đến


- 21 -

giống hệt nhau tại một điểm. Các tín hiệu này thường là do hiện tượng multipath và
có các góc tới khác nhau. Sự chênh lệch thời gian đến giữa tín hiệu đầu tiên (thường
là tín hiệu LOS) với tín hiệu đến sau cùng gọi là trễ lan truyền. Mơ hình này chia
thành 5 nhóm:
- Model A: trễ lan truyền dưới 1 ns ( xem như 0 ns).
- Model B: trễ lan truyền khoảng 15 ns.
- Model C: trễ lan truyền khoảng 15 ns.
- Model D: trễ lan truyền khoảng 15 ns.
- Model E: trễ lan truyền khoảng 15 ns.
- Model F: trễ lan truyền khoảng 15 ns.
Tổn hao đường truyền trong khơng gian tự do LFS có hệ số suy giảm công suất là

1 trong khoảng cách nhỏ hơn dBP (khoảng cách điểm gãy nhịp) và  2 ở những
khoảng cách lớn hơn dBP. Tổn hao đường truyền trong khơng gian tự do trong bán
kính điểm gãy được định nghĩa

LFS (d )  L0  101 lg(d )

0  d  d BP

(2.8)

Tổn hao đường truyền tổng quát tại bất kì khoảng cách nào được mơ hình như sau:

 LFS (d )  X , d  d BP

L(d )  
 d


L
d

(
)
10
lg

2
 FS BP
 d BP



  X , d  d BP


(2.9)

Trong đó : L, d , d BP , 1 ,  2 lần lượt là suy hao đường truyền [db], khoảng cách
[m], bán kính gãy [m], hệ số suy giảm công suất theo khoảng cách trước và sau
điểm gãy.
Thành phần đặc trưng cho sai số do che chắn X (shadow fading) được mơ hình với
trị trung bình bằng khơng và phân bố xác suất Gaussian.


- 22 -

f X ( x) 

1
2 . x

e



x2
2 x2

(2.10)

 x2 là phương sai của X và được định nghĩa khác nhau cho từng mơi trường.

Bảng 2.1 Mơ hình ước lượng RSS [7]
Model

A

Mô tả

Môi trường nhiều yếu

1

Delay

d BP

Spread

(m)

1 ns <

5

2

2

Shadow fading
std  x [db]
d < d BP

d ≥ d BP

3.5

3

4

tố phản xạ .
B

Chỗ ở, văn phòng nhỏ.

15 ns

5

2

3.5

3

4

C

Văn phòng chuẩn.

30 ns

5

2

3.5

3

5

D

Văn phịng lớn.

50 ns

10

2

3.5

3

5

E

Văn phịng lớn.

100 ns

20

2

3.5

3

6

F

Khơng gian rộng

150 ns

30

2

3.5

3

6

(indoor và outdoor).

Từ mơ hình trên, để cải thiện mộ hình chính xác hơn người ta đưa ra một số phương
pháp xác định hệ số  trong những môi trường truyền sóng đặc biệt. Một trong
những phương pháp đó là ngồi việc đặt các AccessPoint người ta còn đặt một số
điểm thu với vị trí biết trước để so sánh từ đó đưa ra được hệ số  trung bình của
mơi trường cụ thể [8].
2.1.2 Cách thức thực hiện mô phỏng ứng dụng phương pháp RSS:
Như đã xem xét về mặt mơ hình lý thuyết ở phần trên, phần này chúng ta tập trung
vào q trình và cách thức mơ phỏng bài toán.
Phương pháp xác định tọa độ RSS xác định tọa độ dựa trên cơng suất sóng thu được
tại đầu thu. Dựa vào các số liệu biết trước như địa hình, cơng suất phát của từng


- 23 -

trạm phát, khoảng cách từ đầu thu đến từng trạm phát ta có thể dựa vào mơ hình suy
hao của kênh truyền ở trên để xác định được cường độ sóng thu được tại đầu thu.
Q trình thực hiện mô phỏng trên hệ tọa độ hai chiều xy nên ta chỉ cần tối thiểu 3
trạm phát sóng (AccessPoint). Thực hiện mơ phỏng nhiều trạm phát hơn sau đó lấy
kết quả trung bình sẽ làm kết quả chính xác hơn, tuy nhiên để đơn giản bài tốn mơ
phỏng chỉ cài đặt 3 trạm. Các trạm này phát thông tin bao gồm:
+ Tọa độ trạm phát.
+ Công suất trạm phát.
Giả sử các trạm phát là có tần số khác nhau và hầu như không ảnh hưởng can nhiễu
với nhau về mặt vơ tuyến. Hơn nữa q trình điều chế để phát thông tin đi cũng
được bỏ qua trong mô phỏng. Chúng ta chỉ quan tâm đến công suất thu được tại
điểm thu của từng nguồn phát nhằm tìm được tín hiệu Power of RSS (xem hình 1.5)
để thực hiện chuyển mạch, ngồi ra q trình tính tốn tọa độ cũng được bỏ qua.
Việc tạo dữ liệu giả lập được thực hiện bằng mơ phỏng một sự chuyển động theo
mơ hình vật lý (xem mục 2.4.11) cộng với một lượng nhiễu ngẫu nhiên có phân bố
Gaussian.
Sau đó ứng với từng điểm của quỹ đạo chuyển động ta tính được khoảng cách từ
điểm đó đến tất cả các AccessPoint cịn lại. Có được khoảng cách ta so sánh với
khoảng cách điểm gãy trong mơ hình suy hao kênh truyền cụ thể để tính được suy
hao từ vị trí phát (từ AccessPoint) đến điểm thu (điểm đang xét) theo cơng thức 2.9.
Q trình tính suy hao này cần tính được LFS (d )  L0  10 1 lg(d ) theo như công

 Pt
thức 2.8. Đến đây đại lượng L0 được tính bằng L0  10 lg
 P0


 (xem thêm công


thức 2.7). Lưu ý rằng cơng thức tính L0 bằng cơng suất trạm phát Pt , và P0 là công
suất nhận tại khoảng cách 1 mét kể từ trạm phát được tính bằng watt hay miliwatt.
Để thống nhất chúng ta có thể chuyển đổi tất cả sang đại lượng dBm theo bảng phụ
lục A.


- 24 -

Công suất thu được tại khoảng cách 1 mét kể từ trạm phát P0 có thể được đo đạc
thực nghiệm trước hoặc được tìm thấy trong datasheet của các hãng sản xuất lớn.
Trong bài mô phỏng này đặt thông số P0  40dBm là thông số được cho trong
datasheet của CC2431[11] với dãi tần số 2.4GHz phù hợp với tần số WLAN của bộ
tiêu chuẩn IEEE 802.11.
Giả sử việc dùng anten trong các trạm phát và thu là anten bức xạ đẳng hướng có độ
lợi zero. Sau khi tính được suy hao đường truyền, việc đơn giản cịn lại là ta dùng
công suất phát của từng trạm trừ cho suy hao đường truyền của từng trạm vừa tính
được và sẽ nhận được công suất nhận được tại đầu thu của từng trạm phát. Đặc
tuyến này sẽ được vẽ trong Matlab qua mơ phỏng.
Để tạo được tính hiệu điều khiển chuyển mạch RSS Switching Signal (xem hình
1.5), sau khi nhận được công suất tại điểm thu ta phải so sánh tất cả ba công suất
của các trạm phát đều vượt trên một ngưỡng cho trước nào đó. Sau khi thõa mãn
được điều kiện này thì chương trình sẽ tích cực được tín hiệu điều khiển chuyển
mạch đến khối Switching Decision.
Mức ngưỡng tham chiếu được sử dụng trong mô phỏng là -110 dBm được xem như
là mức tính hiệu mà máy thu có thể giải mã được tín hiệu. Mức này cũng dựa trên
sự tham chiếu của các datasheet và độ nhạy máy thu của hệ thống GSM (từ -104
dBm đến -114dBm phụ thuộc vào cách thức điều chế tín hiệu).
Kết quả của tín hiệu đưa đến bộ Switching Decision (xem thêm hình 1.5) sẽ được vẽ
trong q trình mơ phỏng trên Matlab.
Phần tọa độ tính được chỉ mang tính tương đối, nghĩa là chỉ tính được vị trí tương

đối của điểm thu so với những trạm phát. Để tạo tính liên tục về mặt tọa độ ở đầu ra
thì tọa độ tương đối này phải được chuyển đổi cho phù hợp với hệ thống tọa độ toàn
cầu GPS. Việc chuyển đổi này hồn tồn có thể thực hiện được nhờ thơng tin phát
đi của các trạm phát có tọa độ tồn cầu của mỗi trạm. Trong hình vẽ 2.1 để đơn giản
hóa đã bỏ qua khối chuyển đổi từ tọa độ địa phương sang tọa độ toàn cầu này.


- 25 -

Để nâng cao độ chính xác thì tọa độ tính được bằng phương pháp RSS như trên cần
được đưa qua bộ lọc Kalman. Kết quả đầu ra của bộ lọc Kalman sẽ là tọa độ tinh
mang tính gần đúng hơn, cải thiện độ chính xác hơn so với tọa độ thu được trong
quá trình đo đạc nhờ phương pháp RSS. Kết quả này được thể hiện trên hình vẽ khi
mô phỏng bằng Matlab.
2.2 Phương pháp xác định tọa độ bằng TOA (ứng dụng trong GPS):

( X si , Ysi , Z si )

Hình 2.3: Mơ hình đo TOA-GPS[1]
Phương pháp TOA dựa vào thời gian sóng truyền từ anten phát đến anten thu, được
thực hiện bằng cách bên phát sẽ phát đi một tín hiệu đồng bộ và bên thu sẽ thu tín
hiệu đó. Vì vậy bên thu sẽ biết được khoảng thời gian truyền từ lúc phát cho đến lúc
thu và dựa vào mơ hình dự đốn của kênh truyền sẽ xác định được khoảng cách mà
sóng đã đi qua. Do vận tốc truyền sóng là rất lớn (xấp xỉ vận tốc ánh sáng) nên
khoảng thời gian sóng đi rất bé (tính theo hàng ns). Vì vậy phương pháp này chỉ
thích hợp cho việc đo khoảng cách rất lớn, khi đó khoảng thời gian truyền sóng là
đủ lớn để có thể hiện thực được.
Ứng dụng nổi tiếng nhất trong phương pháp này là hệ thống định vị toàn cầu GPS.
Khi đó việc xác định khoảng cách truyền từ vệ tinh đến bộ thu là đáng kể. Dựa vào