基于GIS和Android便携式无线信号场强采集仪设计

2014-09-18 07:10黄小雪谢志文
电视技术 2014年3期
关键词:电波信号强度基站

万 航,许 睿,黄小雪,李 林,谢志文

(1.桂林电子科技大学,广西桂林 541004;2.桂林市环保科研所,广西桂林 541002)

随着移动设备的不断发展,智能移动终端应用程序的开发也呈现了很大的发展空间。针对无线通信系统中无线信号传输过程的衰减问题,提出了一种基于GIS和Android的便携式无线信号场强采集仪设计,该设计结合GPS与基站定位技术能够准确地给出用户当前的地理位置,同时能够实时地对当前位置的电波信号强度进行检测提取,为以后的基站优化工作提供数据支持[1]。

结合地理信息系统(GIS)的空间数据管理、数字地形分析技术,根据实地区域信号传播路径,选取合理的区域电波采集点,以实现对空间位置和空间电波强度的精确采集[2]。

1 研究方法

1.1 技术路线

基于GIS和Android的便携式无线信号场强采集仪设计,结合Android软件开发原理,通过电波信号强度与空间距离的转换关系,对空间中的无线电波进行精确的采集,为以后的基站优化工作提供数据支持[3]。具体研究步骤如图1所示。

1.2 系统架构

图1 研究步骤

Android系统是一种以Linux为基础的开源操作系统,主要用于便携设备。它采用软件堆层(software stack)(又名软件叠层)的架构[4-6]。Android操作系统自底向上分为4层,依次为Linux内核层、运行库层、应用程序框架层和应用程序层。本系统架构基于运行库层、应用层和应用程序层进行设计,软件采用C/S架构,主要由客户端和服务器端组成,系统架构如图2所示。

1.3 主要关键技术

本系统所涉及到的关键技术主要体现在3个方面:基站信号强度的获取、用户当前所在空间位置的获取以及信号采集路径的最佳匹配方案。

1)基站信号强度的获取

图2 系统架构

Android系统下的软件开发首先需要为应用程序申请足够的权限,以便程序执行时能够无碍地访问系统资源。因为空间电波信号强度的变化,属于网络状态的变化,需要向系统申请网络状态变化监听权限,因此需要在AndroidManifest.xml文件中为软件申请网络状态改变时的使用权限,然后实现用于监听信号强度变化事件的监听器。使用TelephonyManager访问设备的通话通信服务相关信息,最后在应用程序中使用TelephonyManager类提供的listen方法来获取通话通信服务信息以及状态信息,通过MyPhoneStateListener类监听空间电波信号强度的变化信息,最后通过重写onSignalStrengthsChanged()方法来实现自己的监听器。在实现MyPhoneStateListener之后,需要在Activity的onCreate()方法中实例化该listener并注册系统以实现信号强度的数值显示。

在移动通信网中,电波信号强度会随传播距离的增加而变化,这种变化在自由空间中的传播模型为

式中:k为路径衰减因子,在2~5之间;d为距离信源的距离,单位为km;f为频率,单位为MHz。根据式(1),模拟计算采集点信号衰减值与实测值对应记录,为后续衰减修正提供数据支持。

2)空间位置的获取

用户当前所在空间位置的获取采用混合无线辅助GPS定位技术,该技术结合了基于GPS的精确定位技术和基于基站的网络定位技术的优点。在室外无遮盖地区,可以利用GPS定位来获得精确的地理空间位置。在城市地形复杂区域可以利用基站密集的优势,利用智能化算法,实现在复杂环境下的精确定位[7]。

基于基站信号的网络定位,首先,需要调用手机协议栈函数,获取当前服务小区和邻近小区的CellID;移动号码MNC;移动国家号码MCC;位置区码LAC;接收信号强度指示RSSI,至少其中的三组数据;其次,通过HTTP协议,将上述的小区信息转换成小区经纬度;然后,通过无线电波路径损耗理论公式,将RSSI值转换成相应的距离;最后,运用三角定位算法,选取三组小区的坐标信息和距离[8],算出手机当前位置。

Android系统下,基于地图的应用开发,可以通过My-LocationOverlay类来获取并显示当前的位置和方向。My-LocationOverlay类是一个专门设计用来在MapView中显示当前位置和方向的类。使用MyLocationOverlay类时需要在AndroidManifest.xml中添加允许获取粗略位置,以及允许获取精确位置的权限。代码首先需要构造MyLocationOverlay对象,通过调用enableCompass()方法打开指南针进行位置方向的显示,调用enableMyLocation()方法显示当前位置信息。接着调用runOnFirstFix()方法并另起一线程用于后台获取当前位置信息,当位置确定后调用MapController对象的animateTo()方法移动到当前位置。最后通过将构造好的MyLocationOverlay对象添加到Map-View上,以实现最终的显示工作。

3)信号采集路径的最佳匹配

信号采集路径的最佳匹配方案实际上就是根据城市道路环境和自身最优化目标采取合适的算法,在一个仿真步长里完成最佳路径的寻找问题。在城市道路环境中,采取Floyd算法实现最佳路径的搜索[9],在野外通过改进Floyd算法,以高程变化值作为可达性判断依据,实现野外最短可达路径的判断。

算法实现,首先初始化起点—终点“距离”矩阵D,矩阵中的值dij表示节点i到j的“距离”,若i到j无路可走,dij就为无穷大,此时dii为0。然后固定节点k,把所有i到j且经过k的“距离”找出来,当dik+dkj较小时,dik+dkj就是最短距离。用最佳路径矩阵P(初始值pij=i)接收k值,pij=k表示从i到j的最佳路径中,离j点最近的上一个点为k。最后从矩阵P中得出最佳路径上的节点,在PC机上满足城市道路交通网的情况下,建立模型实现最佳路径的求解,仿真得到各节点的地理空间位置,实现信号采集路径的最佳匹配。

2 系统运行结果

本文人机交互界面的设计采用Android SDK提供的布局控件,以及Google提供的高级应用控件,来实现系统应用程序的设计。软件客户端主要实现4个功能:1)采样点当前位置经纬度的定位;2)采样点位置的空间与外界环境数据获取;3)当前位置信号强度的检测;4)从服务器获取采样点路径预判。软件服务器端,提供采集点地理环境数据,实现目标基站的信号衰减模拟计算,同时能够收集并记录上传采集点信号强度数据与环境数据,统计各基站信号衰减情况,为基站覆盖优化提供决策支持依据。

利用手机终端,数据采集人员对小区中基站信号覆盖范围内的信号强度信息与空间环境信息进行了多点实时采集与汇总,部分测试结果如图3所示。

图3 电波场强与空间环境监测(截图)

其中,Map部分中的当前位置显示能够根据用户的实际测量位置,进行实时的跟踪定位,当点击Map中的“我”当前位置按钮时,系统能够根据要求进行位置图层的切换,以实现地理空间环境的直观显示。当点击软件中的Map&Signal按钮时,系统能够对当前空间中的空间电波信号强度和空间位置经纬度信息进行一次实时记录,以满足后续基站优化工作的数据查找与计算要求。

根据需求用户可以通过3G网络实时地把系统采集到的数据上传到网络终端的服务器上,实现多地点实时数据汇总。同时根据用户上传的实时多点数据,基站优化人员可以在任何一台具有网络的计算机终端上,下载系统实时数据,结合GIS的空间数据管理、数字地形分析技术实现数据的分析提取,最终结合适当的信号衰减与信号传播模型,通过仿真建立基站信号覆盖范围分布图[10-11]。当前基站所发射信号的覆盖范围如图4所示。基站覆盖范围内的区域直线高程地貌如图5所示。

由实测结果可以看出,受地形因素的影响,所测基站未能实现区域范围内电波信号的完全覆盖。为实现区域范围内电波信号的覆盖,可以根据实际需求,抬高基站的坐地位置,实现高空电波信号的传输;同时可以在信号无覆盖区域,建立分布式小功率基站,实现小范围的信号传播覆盖。

测试和初步应用效果表明:该系统设计合理、便携、界面操作简单,且不受有线网络的限制,初步应用中的稳定性和准确性较好,较为适合在基站建设过程中获取数据信息。

3 结论

图4 信号覆盖范围

图5 直线高程地貌(截图)

本文所述的基于GIS和Android的便携式信号场强采集仪,实现了信号强度采集、城市环境空间信息采集和数据汇总等功能,具有便携、数据传输速度快、操作简单和信息采集多样化等特点。用户能够对空间地理信息和空间电波信息进行实时多地的采集、上报和汇总,同时,基站优化人员能够结合适当的电波衰减传播模型,对基站电波信号的覆盖范围进行实时仿真。方案中采用了Android智能手机操作系统,具有较好的开放性和兼容性。

4 展望

作为一个典型案例,该系统已经在“基于GIS技术的无线电信号覆盖优化系统”项目中得到了初步的应用。在实际应用过程中,系统能够对检测点的空间地理信息和空间电波信息进行准确实时的提取,能够为基站优化人员提供准确的数据信息,有着良好的开发和应用价值。当然作为仍处于开发测试阶段的应用系统,其本身还存在一些问题,需要进一步的改进和完善才能更好地满足用户的实际需求。

目前,本系统仅对单一的3G网络中的电波信号进行检测提取,对于国内不同的3G网络,仍需对系统进行进一步的优化完善,来扩大测试范围。同时对于电池续航以及Android系统稳定性等问题,需研究提出相应的解决方案,以便提高测试系统自身的适应性和稳定性。

:

[1]刘帅奇,胡绍海,肖扬.基于Android平台的汇集团购信息业务描述[J].电视技术,2013,37(5):96-98.

[2]严寒冰,刘迎春.基于GIS的城市道路网最短路径算法探讨[J].计算机学报,2000,23(2):210-215.

[3]韩立森,王翠茹,袁和金.Web服务在GIS中的研究与应用[J].华北电力大学学报,2004,31(2):69-72.

[4]黄志勇,赵霁.基于Android平台的移动位置信息服务开发研究[J].自动化技术与应用,2011,30(12):22-26.

[5]何永琪.嵌入式 Linux系统实用开发[M].北京:电子工业出版社,2010.

[6]于智鹏,林彦君.突破关键:Android核心技术102问[M].北京:电子工业出版社,2011.

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[9]曹强,张明智,李志强,等.CTI中车辆实时最佳路径搜索算法设计与实现[J].系统仿真学报,2009,21(21):6777-6780.

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[11]朱思峰,刘芳,柴争义.基于免疫计算的 TD-SCDMA网络基站选址优化[J].通信学报,2011,32(1):106-120.

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