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WiBee: Building WiFi Radio Map with ZigBee Sensor Networks

崔利伟
哈尔滨工业大学

Section one: 文章总览

What:做了什么？

本文描述了如何通过ZigBee传感器网络来获得某一区域的无线信号强度分布图(WiFi Radio Map)。

  • 无线信号强度分布图(WiFi Radio Map)可以展示一个给定环境下不同地点的WiFi 接入点的信号强度。

Meaning:有什么意义？

  • 用户可以选择信号最好的接入点
  • 用户可移动到信号更好的地方进行连接
  • 用户可以享受到更好的服务

premise:我们发现…

  • 传感器网的部署越来越广泛
  • ZigBee 传感器可以感知到WiFi信号(虽然不能解码)
  • ZigBee 的采样和WiFi 的真实强度有着稳定的关系

Challenge:但也存在一些问题…

  1. 可能有多个接入点同时发信号，ZigBee 分不出来
  2. ZigBee 的采样范围太小
  3. ZigBee 的时钟是不与网关同步的，并且有时钟漂移

Conclusion:所以…

  1. 我们可以用ZigBee 来采样
  2. 使用网关来协助ZigBee 分出不同的AP
  3. 通过算法来修正其中的错误
  4. 最终获得信号强度分布图

Section two: 具体设计

Step by Step: 具体实现

  1. 用户向网关发送请求，网关向ZigBee广播需要监听的频道
  2. ZigBee开始对要监听的信道采样
  3. 网关嗅探该信道并获取一系列WiFi帧，之后向ZigBee广播每个接入点的特征序列
  4. ZigBee通过比对分离，计算出每个接入点的信号强度并送回网关
  5. 网关汇总结果并返回用户

architecture:具体架构

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Figure 1. Architecture

Sample:ZigBee 如何采样？

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Figure 2. 某一个时刻的采样结果

Shape: 如何得到传感器的采样结果？

  1. 如果信号强度小于-90dm 则该采样点置零
  2. 剩下的采样点置一表示此时信道忙

因此采样结果是一串自然数序列，而锐化后的结果是0/1序列

Sniffers:网关会看到什么样的序列？

由于网关可以解码WiFi 帧，因此可以区分不同的AP; 据此可以得到该AP 的特征序列

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Figure 3. 某个一个AP的序列

Digest:如何得到特征序列？

特征序列是一个由0或者1 构成的序列，用于发给ZigBee 用来判断AP

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Figure 4. 获取特征序列

Subsequence: ZigBee 如何通过特征序列进行比对？

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Figure 5. Subsequence

$(\tilde{x}_{i-1+j},\tilde{x}_{i+j}, \tilde{x}_{i+1+j}, ..., \tilde{x}_{i+1+{\varepsilon}})$ 是一个传感器采样序列的子序列。

$i$并没有被指定，因此可以代表从任何一处开始匹配的传感器序列.

所得到的$S_j$即为经特征序列“过滤”之后的序列

Mathch: 如何计算$\tilde{X}_{sub}$和$\tilde{Y}$的相关性？

此处的计算利用了皮尔逊相关系数(Pearson correlation)来判断当前的子序列是不是该AP发送的。

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Figure 6. 相关性计算

Evaluation: 如何评估匹配结果？

最终的评价公式

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Figure 7. 计算公式

Math:数学语言表述

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Figure 8. 优化问题

Time drift:如何解决ZigBee 时间漂移？

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Figure 9. 对采样窗口引入偏移

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Figure 10. 对采样间隔引入偏移

Frame Importance: 帧的重要性

通过$v_i$来衡量某一帧的重要性，用于计算最终ZigBee 得到的该AP的信号强度。假设帧的到达服从均匀分布。

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Figure 11. 期望值v的计算公式

RSS: 最终的接收强度

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Figure 12. ZigBee 计算出的信号强度

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Figure 13. WiFi 的信号强度

Definition:定义

  • $d_i$:帧长度
  • $\Delta t_i$:每两帧间隔
  • $I$:采样间隔
  • $W_s$:传感器采样窗口尺寸
  • $W_G$:网关嗅探窗口尺寸
  • $\Psi/\psi$ :修正时间漂移
  • $\tau_{delay}$:网关与ZigBee 进行通信的延迟
  • $\tau_{guard}$:保证网关的采样在传感器接收到信号后
  • $\tau$:解决两个延迟之间的不对齐

Model:建模

  • $X = (x_1, x_2, x_3, ..., x_n)$ 传感器采样结果 $(n = W_s / I)$
  • $\tilde{X} = (\tilde{x}_1, \tilde{x}_2, ...,\tilde{x}_n)$ 锐化结果
  • $\tilde{Y} = (\tilde{y}_1, \tilde{y}_2, ...,\tilde{y}_{\varepsilon})$ 网关得到的特征序列 $(\varepsilon = W_G / I)$
  • $\tilde{X}_{sub} = (\tilde{s}_1, \tilde{s}_2, ...,\tilde{s}_n)$ 进行匹配后得到的传感器序列

Section three 实验效果

metrics: 衡量标准

  • 错误率 $\varpi = |(RSS_{wifi} - RSS_{actual}) / RSS_{actual}|$
  • 延迟时间
  • 特异性(FN rate) 用于表示正确标记的百分比

Environment: 实验条件

共有9个间隔5m 的传感器，中心放置网关，左下角右下角分别放置目标AP 和干扰AP。

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Figure 14. 传感器分布

Final: 生成的强度图

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Figure 15. 最终的Radio map

干扰AP 的频道占有率

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Figure 16. Estimation error rate

Thanks for looking! :-)