透過內建定位引擎的ZigBee元件，具備ZigBee收發功能的各種可攜式裝置，都可以搖身成為在室內使用的全球衛星定位系統，且硬體成本不到十分之一，功率消耗也遠低於必須仰賴衛星訊號的定位系統。
大部分的無線感應器網路都必須透過某種方法來判定其網路節點位置的方式。在安裝過程中，部署人員可能須要決定讓哪些節點能夠直接互相交換資料，或是與中央資料收集點互相交換資料。目前市場上的解決方案多半必須依賴軟體計算。
在這些系統中，節點會讀取計算位置的參數，並傳送資訊至中央資料收集點，以計算出位置並回傳至節點。這是一種計算能力要求極高的運算任務，通常必須由個人電腦或高性能微控制器執行。而且這種方法只能應用於規模較小的網路，因為執行計算所須滿足的流量要求與節點數量呈指數關係增加。
在以電池供應電力的網路中，運算能力與頻寬不足的限制使這種方法難以派上用場。為了克服這項難題，德州儀器(TI)提出分散式定位計算構想與相關方案。系統可依據已知位置的最近參考節點傳回的資訊，對其所屬的節點進行局部計算並進行位置判定，因此可將網路流量限制在待測節點(Blind Node)範圍內的節點。此方式也可以允許相同網路上出現許多的待測節點，因為網路流量與待測節點數量呈比例增加，而非指數增加，因此不至於對整個網路帶來龐大的流量負荷。
節點互通聲息 ZigBee定位抗干擾性能優異
依據無線網路中鄰近無線電的訊號接收強度指標(Received Signal Strength Indicator, RSSI)，定位引擎可計算本身的位置。隨著環境變動，兩個無線電之間的RSSI訊號可能會產生相當大的變化，例如有人走在兩個無線電節點之間，便可能使接收訊號降低30dBm。
為了補償如此巨大的差異，定位引擎進行計算時，會根據多達十六個無線電節點的RSSI數值，以求得精確的位置結果。理論上來說，如果使用節點的數量夠多，不同節點的RSSI之間的差異是可以被補償的。在射頻網路中，已知位置的定位引擎無線電稱為參考節點。計算本身位置的節點稱為待測節點。參考節點與待測節點之間，唯一須要傳送的資料，是參考節點的X與Y座標。依據接收的X與Y座標，定位引擎會加上由參考節點訊息測量到的RSSI數值，計算出本身的位置。
無所不在的ZigBee節點讓定位更精準
部分應用裝置使用的定位引擎，可能須要安裝一些參考節點，作為基礎設施安裝的一部分。但從系統部署的角度來看，要滿足這種需求並不困難。可以利用無線方式控制家庭、辦公室及工業應用裝置的ZigBee，近來已經開始逐漸流行起來，因此隨著ZigBee裝置安裝於建築基礎設施的數量逐漸增加，要以ZigBee來達成定位效果並不困難。
舉例來說，在一般辦公室環境中，可能具備ZigBee網路能力的設備有：控制每間辦公室與會議室的調溫裝置、以及具有溫度感應器的空調輸送管；每間房間也可能有使用ZigBee控制的燈光開關與燈具。這些不同的設備可輕易作為定位引擎的參考節點。須要使用ZigBee無線電作為ZigBee堆疊頂端參考節點的程式碼大小，一般來說不到1KByte。
定位引擎會由三至十六個參考節點收集資料，並據此計算位置。如果定位引擎接收的資料超過十六個節點，引擎將會對這些節點位置進行分類，並使用由訊號最強的十六個參考節點產生的RSSI值。
廣布感測節點為最佳部署方式
德州儀器目前所提供的節點解決方案搜尋範圍是64公尺見方。在實際應用時，整個系統往往必須涵蓋比這個數字更大範圍的區域。理論上，部署人員有兩種方式可以增加涵蓋範圍，一種是增加參考節點的輸出功率並降低定位引擎計算的解析度；另一種則是廣設參考節點，並讓節點進行定位計算時，使用相對上訊號最強的參考節點。
一般認為第二種方式是比較妥善的辦法，因為定位引擎可以涵蓋較大的區域，卻不必犧牲計算的準確度。網路中的待測節點傳送廣播訊息，並由所有鄰近的參考節點收集資料，再依據參考節點的訊號強度，選擇最強訊號參考節點的X與Y座標，開始計算相對於此參考節點的其他節點座標。定位引擎處理資料後，會加入最近參考節點的偏移量，取得大型網路中的實際位置(圖1)。
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| 圖1 ZigBee網路以及訊息的定位與路由 |
為了使涵蓋範圍最大化，不管在室內或室外環境中進行部署時，都要注意天花板/地面吸收有關的問題。最理想的狀況，就是讓所有節點處於相同高度，遠離地面、天花板、以及牆壁，但這在實際狀況中幾乎不可能達成。因此可以將參考節點固定或置於低於天花板高度的地方，並將天線反轉(可以向外向下傳播射頻訊號)；至於待測節點(於手上攜帶或固定至設備)的位置，則可以配置在人體站立於環境中頭部與腰部高度間的任何地點。這種安裝方式可將天花板與地面的吸收降到最低，即使對於持續在環境中移動的人體，受到物體干擾的程度也最小。
為了判定在室內的性能，在辦公室環境中使用了具有八個參考節點的網路。參考節點放置於角落以及表面可利用的位置，像是辦公室家具以及其他表面，高度皆在腰部至肩膀之間。在圖2中，八個參考節點以A至H的英文字母命名。
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| 圖2 室內辦公室環境。黃色方塊代表原始的參考節點。 |
虛線方塊代表新增的六個參考節點，進行十四個參考節點的測試。圓點方框代表待測節點。實驗人員在六個選定地點收集了位置的估算資料，每個位置平均每個地點有二十筆資料。測試結果如表1。
表1 使用八個參考節點之室內測試結果，粗體數字代表在網路方格範圍內
單位：公尺 |
| 位置ID |
實際X |
實際Y |
預估X |
預估Y |
標準差X |
標準差Y |
(X-x)^2 |
(Y-y)^2 |
誤差 |
| 1 |
19 |
6 |
17,7 |
10,5 |
0,953 |
475 |
1,69 |
20,25 |
4,68401537 |
| 2 |
16,5 |
10 |
20,3 |
9,5 |
0,93 |
0,5 |
14,44 |
0,25 |
3,83275358 |
| 3 |
19 |
15,5 |
20,98 |
13,5 |
0,98 |
0,85 |
3,9204 |
4,2025 |
2,85007017 |
| 4 |
27 |
9 |
22,74 |
9,26 |
2,18 |
1,88 |
18,1476 |
0,0676 |
4,2679269 |
由八個參考節點收集資料後，又加入了新的六個參考節點。在同樣的四個地點，進行第二次的位置估算，觀察增加參考節點對位置預估結果的影響(表2)。如果將節點位置移到網路範圍以內，位置資料的準確度可大幅提升。
表2 使用14個參考節點之室內測試結果，粗體數字代表在網路方格範圍內
單位：公尺 |
| 位置ID |
實際X |
實際Y |
預估X |
預估Y |
標準差X |
標準差Y |
(X-x)^2 |
(Y-y)^2 |
誤差 |
| 1 |
19 |
6 |
18,5 |
9,28 |
0,67 |
0,4 |
0,23 |
10,76 |
3,3149359 |
| 2 |
16,5 |
10 |
18,5 |
9,08 |
0,65 |
0,35 |
3,92 |
0,846 |
2,18330025 |
| 3 |
19 |
15,5 |
18,3 |
13,7 |
0,78 |
0,27 |
0,548 |
3,,386 |
1,98322969 |
| 4 |
27 |
9 |
26,4 |
9,7 |
0,61 |
0,49 |
0,336 |
0,49 |
0,90906545 |
隨著ZigBee網路節點部署越來越普及，其應用也可望更加多元化，如本文所介紹的定位應用便是一例。在ZigBee網路中使用定位引擎，可以達到非常高的無線電準確度，且電流消耗低，通訊負擔也可降到最低程度。
(本文作者任職於德州儀器)