WSN节点超声波测距技术研究

黄 洁，王福豹，段渭军

（西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安 710072）

无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）是指由大量低成本，具有感知、计算和无线通信能力的传感器节点组成的网络。它集成了无线通信技术、分布式计算技术、传感器技术、集成电路技术以及微机电系统（Micro-electromechanical Systems，MEMS）技术，是一种全新的信息获取和处理技术[1]。在无线传感器网络中，位置信息对传感器网络的监测活动至关重要，事件发生的位置或获取信息的节点位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息，与感知地点没有关联的感知数据往往没有意义[2-3]。

现有的定位系统和算法可以根据是否测量节点间的相关信息分为两类：基于距离的定位技术（Range-based）和距离无关的定位技术（Range-free）[4]。距离无关的定位技术的精度和收敛速度在一定程度上依赖于网络平均每跳节点距离估计的精度，而且当无线传感器网络各向异性或拓扑结构比较复杂时算法的性能将明显变差；基于距离的定位技术的精度则相对较高，能够为无线传感器网络应用提供更为准确的位置信息，目前已被广泛采用。

节点间测距是基于距离的定位技术的第一阶段，是无线传感器网络中基于距离的定位技术的基础[5]。测距一般利用电磁波学、光学、声学等原理实现，如红外测距、激光测距、超声波测距等。红外测距具有价格便宜、易制、安全等优点，但精度低、距离近、方向性差；激光测距的优点是精度高，但成本高、制作难度大，使用时需要注意人体安全，且光学系统需要保持干净，否则影响测量；超声波测距的优点是比较耐污耐脏，不受光线、电磁波、烟雾和灰尘的影响，且指向性好。考虑到传感器节点的体积、功耗、成本和部署环境，超声波测距更适用于无线传感器网络。

文中通过研究超声波测距技术的国内外发展现状，对回波测距与非反射法测距方法的优缺点进行比较并分析影响超声波测量距离和精度的主要因素。然后，采用非反射式测距方法，利用实验室自制的超声波收发模块，在JN5148开发平台下进行软件设计和开发。最后进行了测距实验和结果分析，验证了该测距系统的稳定性和可行性。

1 相关研究

1.1 回波测距

回波测距的原理比较简单：检测超声波由发射探头经空气介质传播到达被检测物（其他节点或障碍物）之后返回到接受探头的这段时间Δt，那么超声波的传播距离D=vu×Δt，其中vu为超声波在空气中的传播速度，而最终的测量距离d=D/2。

图1 回波测距示意图Fig.1 Schematic diagram of echo ranging

回波法测距的过程如图1所示，其中的超声波收、发探头位于同一个节点上，也可以采用收发一体探头，市场上很多超声波测距仪都是利用超声波反射原理制成的。超声波在空气介质中传播的时候，随着距离的增加，其能量会逐渐减弱，振幅也会随之减小。因此，采用回波法测距需要有反射物，且无法避免信号反射时能量的损耗和波形失真，测量距离也会受到影响。

1.2 非反射式测距

超声波非反射式测距过程如图2所示：超声波信号由发送节点发出，不经反射直接由接收节点接收。这样只需要测出超声波从发送端开始发送到接收端接收的时间差Δt，则发送节点与接收节点之间的距离d=vu×Δt，其中vu为超声波在空气中的传播速度。

图2 非反射式测距示意图Fig.2 Schematic diagram of non-reflective ranging

与回波测距相比，非反射式测距无需反射物，能够避免多径反射和信号反射时的能量损耗和波形失真，测量距离也会更远。因此，无线传感器网络中利用超声波信号作为信息载体进行测距时，更多的是采用非反射式测距。但非反射式测距方法要求收、发节点之间保持时间同步。时间同步精度将直接影响测距精度，Cricket系统[6]和AHLos系统[7]等都是基于时间同步这一假设的测距定位系统。

1.3 测距精度

超声波信号容易受到环境参数、传输角度的影响而产生传输误差，另外，节点在处理超声波接收信号时所产生的检测误差同样会影响测距精度。因此，影响超声波测距精度的因素主要包括两个方面：

1）环境因素

对超声波信号产生影响的环境因素主要有温度、湿度和大气压强，其中超声波信号的传输速度相对于湿度和大气压强的变化不是很敏感，但对于环境温度的变化却非常敏感。实际情况下温度每上升或者下降1℃，声速将增加或者减小0.607 m/s，这对于测距精度要求较高的系统来说是不容忽视的误差来源。

另外，传播到空气中的超声波强度随距离的变化成比例地减弱，这是因为衍射现象所导致的在球形表面上的扩散损失，也是因为介质吸收能量产生的吸收损失。超声波的频率越高，衰减率就越高，波的传播距离也就越短[8]。

2）检测误差

在接收端，超声波传感器接收到超声波信号以后首先对信号进行放大，然后采用阈值检测法、时延估计法或谱线分析法等方法判断超声波信号已到达并记录下超声波传播时间，最后通过超声波的传播时间估算距离。采用不同的检测方法，需要不同的硬件支持，而且信号的放大及检测过程都会给节点程序的处理带来一定的延时。以阈值检测法为例，当放大后的信号强度到达某个门限值时触发中断报告超声波信号已经到达，而且随着测量距离的增大，由于超声波信号的衰减而使接收信号强度减弱，从而导致检测电路不能及时甚至不能判断出超声波信号的到达。另外，同步精度、信号之间的冲突也会带来检测误差。

2 超声波测距实验

2.1 实验准备

实验时采用了实验室自制的超声波收发模块与JN5148－EK010开发平台完成测距实验。实验室自制的超声波收发模块结构如图3所示，采用硬件结构简单的阈值检测法实现超声波的接收检测。JN5148是NXP公司推出的第三代全面支持ZigBee PRO，具有更低功耗和更强处理能力，完全兼容2.4 GHz IEEE802.15.4标准的无线SoC。芯片集成了32位RISC处理器，4～32 MHz主频可调。

图3 超声波收发模块结构Fig.3 Structure diagram of ultrasonic transceiver module

在发送端，利用JN5148的通用IO和定时器的PWM模式为超声波发送模块提供使能信号和脉冲驱动信号；在接收端，利用JN5148的通用IO、SPI总线和定时器的计时模式为超声波接收模块提供使能信号、放大电路的增益控制信号和信号接收终端。收发同步则利用JN5148的RF信号。测距系统的软件设计基于ZigBee PRO协议，便于扩展成为一个完整的定位系统。

2.2 实验描述

选择两个JN5148节点，发送节点为Coordinator节点，接收节点为Router节点。其中，Coordinator节点同时发送RF同步信号和40 kHz超声波并作为移动节点用来改变两节点之间的距离；Router节点接收到同步信号以后开始计时，检测到超声波信号以后停止计时并计算出距离。Router节点通过串口与PC机相连，通过PC机的串口调试助手就可以查看相关的调试信息和测距结果。

针对影响超声波测距精度的环境因素，采用JN5148内置的温度传感器对超声波的传播速度进行补偿，即vu=331.5+0.607t（m/s），vu为补偿后的速度，t为环境温度（℃）；对于软件延时、同步精度等带来的检测误差，则利用参量补偿的软件方式来较小误差。根据实验环境的不同，设计了室内和走廊测距实验。室内实验在实验室进行，走廊实验在教学楼的走廊进行，走廊宽约3 m，长约30 m。

2.3 实验结果

为了减小测距误差，以多次测量的平均值作为测距结果。实验过程中，Coordinator节点每隔1 m移动一次，每个点测量60次。室内5 m范围的测量结果如图4所示，样本数据平均误差为6 cm，最大误差为10 cm。作为对比，将走廊5 m范围的测量结果也在图4上作了标示，样本数据平均误差为10 cm，最大误差为13 cm。走廊10 m范围内的测量结果如图5所示，样本数据平均误差为17 cm，最大误差为46 cm。实验结果表明，该超声波测距系统的精度较高，能够满足WSN定位要求。

图4 室内测量结果Fig.4 Result of indoor

图5 走廊测量结果Fig.5 Result of corridor ranging

3 结 论

论文介绍了超声波测距技术原理和影响测距精度的主要因素。通过实验证明，用射频信号可以实现收发节点的同步，用温度补偿和软件处理延迟的方法能有效减少误差，提高测距精度。实验结果表明，室内测距的平均误差为6 cm，走廊测距的平均误差为13 cm，但随着测量距离的增加，误差也会增加，且不同的实验环境会带来不同的误差。超声波的传输速度和路径受环境影响且用软件方式处理延迟不能从根本上消除检测误差，因此在不同的环境下测量超声波信号在节点间的传输时间会有不同的误差。

总之，结果表明，超声波非反射式测距精度较高，适用于基于距离的定位系统，在无线传感器网络中将得到广泛应用。

[1]任丰原，黄海宁，林闯.无线传感器网络[J].软件学报，2003，14（7）:1282-1291.REN Feng-yuan，HUANG Hai-ning，LIN Chuang.Wireless sensor networks[J].Journal of Software，2003，14（7）:1282-1291.

[2]沙超，王汝传，孙力娟，等.无线传感器网络中一种信标节点可迁移的协作定位方法[J].电子学报，2010，38（11）:2625-2629.SHA Chao，WANG Ru-chuan，SUN Li-juan，etal.A cooperating localization method based on beacon transfer in wireless sensor networks[J].Acta Electronica Sinica，2010，38（11）:2625-2629.

[3]唐良瑞，宫月，罗艺婷，等.一种基于Euclidean的无线传感器网络三位定位算法[J].电子学报，2012，40（4）:821-825.TANG Liang-rui，GONG Yue，LUO Yi-ting，et al.A 3D position algorithm based on euclidean for wireless sensor networks[J].Acta Electronica Sinica，2012，40（4）:821-825.

[4]LI Bao-zhu，WANG Hui.A low complexity localization algorithm in wireless sensor network [C]//Proceedings of CICC-ITOE International Conference on Innovative Computing and Communication， USA：1EEE Press，2010:217-220.

[5]常华伟，王福豹，严国强，等.无线传感器网络的TOF测距方法研究[J].现代电子技术，2011，34（1）:35-38.CHANG Hua-wei，WANG Fu-bao，YAN Guo-qiang，et al.TOF ranging method for wireless sensor networks[J].Modern Electronics Technique，2011，34（1）:35-38.

[6]Nissanka Bodhi Priyantha，The Cricket Indoor Location system[D].PhD Thesis， Massachusetts Institute of Technology，2005.

[7]Savvides A，Hart C，Strivastava M B.Dynamic Fine-Grained Localization in Ad-Hoc Networks of Sensors[C]//Proceedings of Mobile Computing and Networking （MobiCom）， Rome，Itaiy:ACM Press，2001:166-179.

[8]株式会社村田制作所.超声波传感器应用指南[EB/OL].http://www.murata.com/cn/.