Современные датчики атмосферного давления могут быть использованы в качестве дополнительного источника информации при расчете местоположения объектов в системах локации. Датчик давления, размещенный на мобильном объекте, позволяет с некоторой точностью вычислять абсолютное положение объекта по высоте. Из-за случайной природы показаний датчика точный расчет высоты объекта возможен только при усреднении нескольких последовательных результатов измерений. В работе предложен способ оценивания высоты мобильного датчика атмосферного давления на основе усреднения разницы его показаний и показаний нескольких стационарных датчиков с известной высотой. Описаны условия проводимых экспериментов, приводится оценка точности определения высоты положения датчика при различном количестве обработанных данных. Построена математическая модель, в которой для оценки точности измерений используется дисперсия разности показаний. Приведено теоретическое обоснование улучшения точности определения высоты при использовании нескольких опорных датчиков, и приведена оценка точности расчета высоты по нескольким датчикам. Поставлена задача оптимизации, в которой ищется набор стационарных датчиков, обеспечивающих наилучшую точность изменений. Даны рекомендации по применению полученных результатов на практике.
Modern pressure sensors can be used to improve localization accuracy in local positioning systems. A mobile object altitude estimation can be obtained by processing the pressure sensor data. High accuracy of the estimation can be only achieved by processing a number of consecutive measurements due to their stochastic nature. The present paper provides an algorithm for calculating mobile object altitude estimation as a mean value of a number of measurements from the fixed nodes with known altitudes. The estimated variance and bounds are revealed for different number of the conducted measurements. It is shown that processing more samples from one sensor gives larger contribution to accuracy than using data from more distributed sensors. The algorithm of choosing the optimal set of sensors for altitude estimation is proposed in the last part of the paper. Some useful recommendations on how to use the derivations in practice are also described.
1. Мощевикин А.П., Галов А.С., Волков А.С. Локация в беспроводных сетях датчиков стандарта nanoLOC // Информационные технологии. – 2011. – № 8. – С. 43–47.
2. Мощевикин А.П., Галов А.С., Волков А.С. Точность расчета локации в беспроводных сетях датчиков стандарта nanoLOC // Информационные технологии. – 2012. – № 9. – С. 37–41.
3. BMP085 digital pressure sensor data sheet [Электронный ресурс]. – https://www.sparkfun.com/datasheets/Components/General/BST-BMP085-DS000-05.pdf. (дата обращения: 10.06.2012).
4. Bosch BMP085 Barometer Floating Point Pressure Calculations [Электронный ресурс]. http://wmrx00.sourceforge.net/Arduino/BMP085-Calcs.pdf. (дата обращения: 10.06.2013).
5. Drift-free dynamic height sensor using MEMS IMU aided by MEMS pressure sensor / M. Tanigawa, H. Luinge, L. Schipper, et al. // 5th Workshop on Positioning, Navigation and Communication WPNC’08. – Hannover, Germany, March 27, 2008. – P. 191–196.
6. Gray R.A. An integrated GPS/INS/baro and radar altimeter system for aircraft precision approach landings / R.A. Gray, P.S. Maybeck // Proceedings of the IEEE 1995 National Aerospace and Electronics Conference NAECON 1995. – Dayton, OH, USA, 1995. – Vol. 1, – P. 161–168.
7. Groves P.D. Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation Systems / P.D. Groves. – Atrech House, 2008.
8. Miao Z. Robust height tracking by proper accounting of nonlinearities in an integrated UWB/MEMS-based-IMU/baro system / Z. Miao, A. Vydhyanathan, A. Young, H. Luinge // Proceedings of the Position Location and Navigation Symposium (PLANS), 2012 IEEE/ION. – Myrtle Beach, SC, USA, 2012. – P. 414–421.
9. Realtrac technology overview / A. Moschevikin, A. Galov, A. Soloviev et al. // in to be published at EvAAL-2013 (CCIS series). – 2013.
10. Sagawa K. Classification of human moving patterns using air pressure and acceleration / K. Sagawa, T. Ishihara, A. Ina, H. Inooka // Proceedings of the 24th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society IECON’98. – Aachen, Germany, 1998. – Vol. 2. – P. 1214–1219.
11. Tolkiehn M. Direction sensitive fall detection using a triaxial accelerometer and a barometric pressure sensor / M. Tolkiehn, L. Atallah, B. Lo, Y. Guang-Zhong // Engineering in Medicine and Biology Society: Annual International Conference of the IEEE EMBC. – Boston, MA, USA, 2011. – P. 369-372.
12. Using Pressure Sensors for Floor Identification in Wireless Sensors Networks / A. Moschevikin, R. Voronov, A. Galov, A. Soloviev // Proceedings of the 1st International Symposium on Wireless Systems IDAACS-SWS. – Offenburg, Germany, September 20-21, 2012. – P. 2-6.