Định vị trong môi trường hẹp dựa trên mạng cảm biến không dây theo chuẩn IEEE 802.15.4

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
B. T. Duyên, , N. Q. Cường, “Định vị trong môi trường hẹp  chuẩn IEEE 802.15.4.” 126 
ĐỊNH VỊ TRONG MÔI TRƯỜNG HẸP DỰA TRÊN MẠNG CẢM 
BIẾN KHÔNG DÂY THEO CHUẨN IEEE 802.15.4 
Bùi Thị Duyên12*, Nguyễn Trì3, Lê Minh Thùy1, Nguyễn Quốc Cường1 
Tóm tắt: Bài báo trình bày giải pháp định vị trong môi trường hẹp dựa trên 
mạng cảm biến không dây. Các nút cảm biến sử dụng chuẩn IEEE 802.15.4 tích hợp 
anten omni và anten điều hướng điện tử 4 vị trí: -36°, -12°, +12° và +36° với độ 
rộng búp sóng hẹp từ 21° đến 28°, hoạt động tại dải tần dùng chung 2.4 GHz. Hệ 
thống định vị đề xuất sử dụng phương pháp định vị ước lượng khoảng cách và 
hướng sóng tới từ đó có những so sánh đánh giá giữa 2 phương pháp. Hệ thống 
định vị đạt tới mức sai số trung bình 1,1m trong vùng không gian định vị 32m2. 
Từ khóa: Định vị trong nhà; Mạng cảm biến không dây; Anten điều hướng. 
1. MỞ ĐẦU 
Mạng cảm biến không dây (Wireless sensor network-WSN) là một trong những công 
nghệ nhiều hứa hẹn cho tương lai bởi những ưu điểm về: giá thành, dễ triển khai và khả thi 
cho các ứng dụng trong quân đội, công nghiệp, gia đình, y tế, nông nghiệp... đặc biệt trong 
giám sát môi trường để đưa ra những cảnh báo sớm, cứu hộ trong những tình huống khẩn 
cấp. WSN thực hiện nhiều chức năng khác nhau như: thu thập thông tin đo, xử lý dữ liệu, 
truyền thông không dây, xác định vị trí...[1] 
Các nút cảm biến thường được chôn dưới đất để giám sát địa chấn; treo tại các khu vực 
giám sát môi trường như: rừng, biển, sông hồ, nhà xưởng, bệnh viện, khu công nghiệp, 
trang trại...; gắn vào động vật hoang dã, vật nuôi... để giám sát hành vi, thói quen, sự di 
chuyển [2-3]; gắn vào người hoặc robot nhằm định hướng dẫn đường và giao tiếp với 
người khiếm thị, người khuyết tật, người già hay trẻ em [4-5] [6]; gắn vào xe trong điều 
khiển giao thông thông minh [7]. Như vậy, các thông tin đo được của nút cảm biến (nhiệt 
độ, áp suất, độ ẩm, ánh sáng, độ ô nhiễm....) không có ý nghĩa khi không biết vị trí của nút. 
Việc xác định vị trí của nút cảm biến là yếu tố quan trọng, liên quan đến tính hiệu quả của 
hệ thống. Thách thức chủ yếu của hệ định vị dựa trên mạng cảm biến không dây là độ 
chính xác, độ ổn định, thời gian đáp ứng và độ phức tạp khi triển khai [8]. 
Các phương pháp định vị thường dựa vào khoảng cách, hướng sóng tới hoặc sử dụng 
phương pháp dấu vân tay (fingerpriting). Tín hiệu dùng để ước lượng vị trí như cường độ 
tín hiệu (RSS-Received Signal Strength), thời gian tới (ToA-Time of Arrival), độ lệch thời 
gian tới (TDoA-Time Difference of Arrival), hướng sóng tới (AoA-Angle of Arrival) hoặc 
kết hợp các tín hiệu này [9]. Trong đó, ToA và TDoA không phù hợp với các nút cảm 
biến, vì yêu cầu phần cứng phức tạp. RSS được sử dụng phổ biến nhất bởi tính đơn giản và 
giá thành thấp tuy nhiên độ chính xác không cao, khó khăn khi xây dựng mô hình hóa 
đường truyền trong môi trường động. Việc kết hợp RSS và AoA giúp nâng cao độ chính 
xác cho hệ định vị [10-13]. Theo [14], dựa trên RSS đo được, xác định khoảng cách từ đó 
ước lượng vị trí nút. Độ chính xác đạt được 1,2m trong vùng 25m2 với 4 nút phát tích hợp 
anten đa hướng. Với nhiều thuật toán được đề xuất như tìm trọng tâm, tìm trọng tâm có 
trọng số [6] dựa trên RSS, sử dụng phương pháp dấu vân tay và đạt độ chính xác trung 
bình 2m trong vùng định vị 63m2. Tuy nhiên, phương pháp dấu vân tay cần giai đoạn thu 
thập dữ liệu từ trước với cơ sở dữ liệu lớn. Mặt khác, cơ sở dữ liệu phải đo lại khi môi 
trường định vị thay đổi gây tốn kém và mất thời gian, đây là nhược điểm của phương pháp 
dấu vân tay. Công bố [10] đề xuất tích hợp anten điều hướng cho nút cảm biến nhằm giảm 
số nút, giảm tắc nghẽn truyền thông trong mạng từ đó giảm năng lượng cấp cho mạng, 
tăng thời gian sống cho các nút cảm biến. Tuy nhiên, bài báo này không đánh giá về ước 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 127
lượng vị trí các nút cảm biến trong mạng. Trong [11] đã sử dụng AoA và RSS để ước 
lượng vị trí nút cảm biến với độ chính xác 0,49m trong diện tích định vị 20m2, ở đây mới 
chỉ xác định được khoảng cách giữa nút chủ với các nút khác, chưa xác định được vị trí 
của nút di động trong vùng định vị theo tọa độ. Bài báo [12] ước lượng vị trí nút cảm biến 
dựa trên thông tin đo RSS và ước lượng AoA đạt độ chính xác cao 1,24m trong vùng định 
vị rộng 100m2. Bài báo đã đề xuất thuật toán ước lượng khoảng cách và hướng góc tới dựa 
vào mẫu đã đo sẵn, như vậy đề xuất này có nhược điểm giống phương pháp dấu vân tay. 
[13] sử dụng anten điều hướng 8 búp tích hợp trong nút cảm biến. Bài báo đề xuất 4 nút 
cảm biến đặt trên trần cho việc định vị đối tượng đạt sai số trung bình 1,1m trong vùng 
42m2. Với độ chính xác đạt được nổi trội, nếu mở rộng hệ thống việc tăng số lượng các nút 
là điều không tránh khỏi, làm phức tạp hệ thống và nâng cao giá thành hệ thống. 
Trong bài báo này, chúng tôi đã triển khai mạng cảm biến gồm 3 nút cố định tích hợp 
anten điều hướng 4 búp đề xuất giúp xác định vị trí nút di động trong vùng rộng, cải thiện 
độ phức tạp về truyền thông trong mạng, nâng cao độ chính xác cho hệ định vị, giảm giá 
thành hệ thống. Bài toán sử dụng phương pháp giao khoảng cách, giao hướng sóng tới để 
ước lượng vị trí đối tượng mà không cần thu thập cơ sở dữ liệu từ trước. 
Trình tự của bài báo gồm: Mục 2 trình bày cơ sở lý thuyết, cấu trúc, thành phần của hệ 
thống và thuật toán định vị. Kết quả định vị đạt được của hệ thống và so sánh với các 
nghiên cứu khác được trình bày trong mục này. Mục 3 là kết luận và phương hướng phát 
triển cho hệ thống. 
2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ DỰA TRÊN WSN 
 2.1. Cơ sở thiết kế hệ thống 
2.1.1. Kịch bản thử nghiệm 
Hệ thống định vị đề xuất được thử nghiệm dựa trên mạng cảm biến không dây sử dụng 
chuẩn IEEE 802.15.4, mô đun truyền thông không dây MRF24J40MA hoặc 
MRF24J40MC kết hợp bộ vi điều khiển MSP430. Hệ thống thử nghiệm sử dụng các loại 
nút có các thành phần như sau: 
- Loại 1: Vi điều khiển MSP430 + MRF24J40MA + ăng-ten Omni hình chữ E đặt tên là 
NUT-MAO như trong hình 1a. 
- Loại 2: Vi điều khiển MSP430 + MRF24J40MC + ăng-ten Điều Hướng 4 búp đặt tên 
là NUT-MCĐH như trong hình 1b. 
 a. 
b. 
Hình 1. Các loại nút được sử dụng trong hệ thống định vị. 
a. NUT-MAO, b. NUT-MCĐH. 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
B. T. Duyên, , N. Q. Cường, “Định vị trong môi trường hẹp  chuẩn IEEE 802.15.4.” 128 
Các nút cảm biến được bố trí trong hệ định vị gồm: 3 Nút cố định đóng vai trò thu tín 
hiệu; 1 Nút di động (đối tượng cần định vị) trong vùng khảo sát đóng vai trò nguồn phát 
sóng điện từ; 1 Nút chủ làm nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ 3 Nút cố định gửi về máy tính 
trung tâm để xử lý, ước lượng vị trí và hiển thị. Chúng được kết nối với nhau theo cấu trúc 
mạng hình cây đơn giản được thể hiện như hình 2. Hoạt động của mạng được thể hiện ở 
biểu đồ trình tự trong hình 3a. 
Hình 2. Hệ định vị sử dụng mạng cảm biến không dây. 
Hoạt động của hệ như sau: Khi đối tượng di động đi vào vùng khảo sát, 3 Nút cố định 
thu mức cường độ tín hiệu sóng điện từ (RSSI-Received Signal Strength Indication). Các 
Nút cố định thu được giá trị RSSI và truyền tín hiệu cho Nút chủ, từ đó gửi về máy tính 
qua chuẩn UART để xử lý tín hiệu và hiển thị. Hoạt động của mạng cảm biến được trình 
bày chi tiết ở hình 3a. 
a. 
b. 
Hình 3. a. Biểu đồ trình tự hoạt động của WSN. 
 b. Vùng khảo sát và lưới điểm chuẩn. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 129
Chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm với 2 kịch bản: Khi Nút cố định là NUT-MAO và 
khi Nút cố định là NUT-MCĐH. Khảo sát đối tượng tại các nút của lưới các điểm chuẩn 
gồm 9×9 = 81 vị trí như hình 3b. Khi các Nút cố định thu được RSSI phát ra từ đối tượng 
(Nút di động), chúng tôi đã sử dụng phương pháp giao khoảng cách và giao góc để ước 
lượng vị trí coi như các điểm định vị là tĩnh. 
2.1.2. Phương pháp định vị 
a) Phương pháp dựa trên khoảng cách 
Theo mô hình truyền sóng mối quan hệ giữa công suất nhận được và khoảng cách 
truyền tín hiệu sóng vô tuyến trong môi trường truyền thẳng không vật cản (LoS-Line of 
Sight) [15]: 
 ()[] =  () − 10 log 


 +  (1) 
Trong đó: 
P (d): Công suất nhận được tại điểm có khoảng cách d so với vị trí phát tín hiệu. 
P(d0): Công suất nhận được tại điểm có khoảng cách d0 so với vị trí phát tín hiệu, 
thông thường d0 = 1m. 
n: Hệ số tổn hao đường truyền. 
Xσ: Thành phần ảnh hưởng của môi trường truyền (vật cản, tường, sàn, trần...) Thành 
phần này thường được ước lượng tùy vào các môi trường cụ thể. Thông thường, thành 
phần này thường được coi là nhiễu trắng có phân bố chuẩn Xσ ~ N (µ, σ
2). Sau khi khảo 
sát RSSI bằng thực nghiệm chúng tôi xác định được n = 4,3 và Xσ = 3,4 dBm. 
Từ (1) tính được khoảng cách d như sau: 
 = 10

()()


 (2) 
Thông thường d0 = 1m, từ công suất nhận được có thể xác định khoảng cách d giữa 
truyền và nhận. Công suất nhận được từ 3 nút khi đối tượng là nguồn phát, xác định được 
3 khoảng cách d1, d2 và d3 từ đó ước lượng đối tượng cần định vị như hình 3. Mỗi khoảng 
cách vẽ nên đường tròn có phương trình như sau: 
( − )
 + ( − )
 = 
, 
( − )
 + ( − )
 = 
, 
( − )
 + ( − )
 = 
. 
(3) 
Hình 4 mô tả phương pháp ước lượng vị trí đối tượng trong kỹ thuật giao khoảng cách 
và giao góc. Với phương pháp giao khoảng cách, hình 4a biểu diễn 1 trường hợp đặc biệt, 
còn các trường hợp khác như 3 đường tròn không giao nhau tại một điểm, 2 trong 3 đường 
tròn cắt nhau, đường tròn nằm trong nhau, cách xác định vị trí ước lượng chúng tôi đã thực 
hiện thuật toán như được trình bày trong bài báo [15]. 
Với phương pháp giao góc có một số phương pháp để ước lượng như: phổ cực đại hay 
thuật toán MUSIC [16]. Trong bài báo, chúng tôi dựa trên năng lượng thu được thông qua 
RSSI căn cứ vào từng hướng búp sóng chính của anten điều hướng do chúng tôi thiết kế -
36°, -12°, +12° và +36°. Tại vị trí búp nào thu được phổ năng lượng lớn nhất được xác 
định là hướng của đối tượng, đây là một phương pháp đơn giản nhất của thuật toán ước 
lượng hướng sóng tới. Tìm giao của các hướng, xác định trọng tâm của miền giao theo 
phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất, từ đó xác định vị trí của đối tượng như hình 4b. 
130
2.2. Tri
học Bách 
2.2.1. K
bản 1, hệ định vị sử dụng 
hợp anten omni h
Tại mỗi điểm chuẩn tiến h
Nút ch
vớ
hợp lại nh
Hệ định vị đ
Để l
i 81 đi
B. T. Duyên, , N. Q. Cư 
ển khai hệ thống v
ịch bản 1 
àm n
ủ, g
+
+
+
Khoa Hà N
ửi l
ểm chuẩn nh
ư sau:
a. 
ổi bật ý t
ên máy tính x
Các đi
Các đi
 Sai s
Dựa v
ư
ố trung b
Hình 4
ợc chúng tôi triển khai thử nghiệm tại h
ình ch
ểm sai số nhỏ h
ểm sai số nhỏ h
a. 
ào kho
ội.
ưởng đề xuất trong kịch bản 2, chúng tôi tiến h
ư trên h
Hình 5
. 
ữ E. Kịch bản v
ình 2,54m.
ảng cách
Hệ định vị dựa v
à k
Nút c
ành l
ử lý tính toán v
.
ờng
ết quả thử nghiệm
ấy 100 mẫu RSSI tr
ình 3
 a. K
b. K
, 
ố định
b, k
ơn 4m chi
ơn 2m chi
ịch bản 1: Nút cố định l
ịch bản 2: Nút cố định l
“Đ
ịnh vị trong môi tr
 gồm vi điều khiển v
à các nút c
ết quả 
ào kho
à ư
ếm 80% tổng số điểm.
ếm 40% tổng số điểm.
ớc l
ướ
ảng cách v
ảm biến c
ư
c lư
ên m
ợng vị trí đối t
ợng đ
ư
b.
ờng hẹp
ành lang t
ỗi Nút c
ược thể hiện tr
à NUT
à NUT
à hư
K
à mô đun MRF24J40MA tích 
ủa hệ đ
Dựa v
ớng sóng tới
ỹ thuật điều khiển & Điện
ố định
b.
-
-MCĐH
 chu
ầng 4 t
ư
ượng. Sau khi thực hiện 
MAO 
ào góc
ành th
ợc bố 
. Truy
ẩn IEEE 802.15.4
ên hình 6 và t
. 
.
òa nhà C1 
ử nghiệm kịch 
trí như h
ền dữ liệu về 
ình 5
Đ
ổng 
 tử
.”
ại 
a. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 131
Hình 6. Đồ thị phân bố sai số trên 81 vị trí khảo sát. 
2.2.2. Kịch bản 2 
Trường hợp này chúng tôi đã cải tiến hệ thống trong đó Nút cố định gồm vi điều khiển và 
mô đun MRF24J40MC sử dụng anten điều hướng 4 búp do nhóm tác giả đề xuất thiết kế. 
Kịch bản và các nút cảm biến của hệ được bố trí như hình 5b. Tại mỗi điểm chuẩn tiến hành 
lấy 50 mẫu RSSI trên 1 búp của mỗi Nút cố định. Như vậy, mỗi Nút cố định sẽ có 200 mẫu 
cho 4 búp của anten điều hướng gắn vào nút. Truyền dữ liệu về Nút chủ, gửi lên máy tính xử 
lý tính toán và ước lượng vị trí đối tượng. Sau khi thực hiện với 81 điểm chuẩn như trên hình 
3b, kết quả ước lượng được thể hiện trên hình 6 và tổng hợp lại như sau: 
+ Các điểm sai số nhỏ hơn 2,5 m chiếm 92,6 % tổng số điểm. 
+ Các điểm sai số nhỏ hơn 2 m chiếm 87,7 % tổng số điểm. 
+ Các điểm sai số nhỏ hơn 1 m chiếm 50,6 % tổng số điểm. 
+ Các điểm sai số nhỏ hơn 0,5 m chiếm 21 % tổng số điểm. 
+ Sai số trung bình 1,1m. 
 Như vậy, khi các nút cảm biến được gắn anten điều hướng chuyển mạch búp sóng 4 
búp độ rộng hẹp đã làm giảm sai số đáng kể cho hệ thống định vị đề xuất. Sai số trung 
bình từ 2,54m giảm xuống 1,1m. 
2.3. So sánh với các công trình có liên quan 
TT 
Tạo cơ sở 
dữ liệu 
Số nút 
Độ chính xác 
(m) 
Số chiều 
định vị 
Khả năng 
mở rộng 
[11] Không 1 0,49 1 chiều  
[12] Có 2 1,24 2 chiều  
[13] Có 4 1,1 2 chiều  
Đề xuất Không 3 1,1 2 chiều  
Các công trình [11]-[13] được đề cập đều là những hệ thống định vị sử dụng anten điều 
hướng. Nhìn vào bảng so sánh nhận thấy [11] là định vị một chiều, công bố [12] và [13] 
đều cần tạo cơ sở dữ liệu ở giai đoạn off-line. Như vậy, đề xuất của chúng tôi không 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
B. T. Duyên, , N. Q. Cường, “Định vị trong môi trường hẹp  chuẩn IEEE 802.15.4.” 132 
những nổi trội về độ chính xác mà còn đơn giản trong thuật toán, dễ dàng mở rộng cũng 
như đơn giản về phần cứng khi triển khai hệ thống. 
3. KẾT LUẬN 
Trong bài báo này, chúng tôi đã thực hiện đánh giá hệ thống định vị trong môi trường 
hẹp sử dụng mạng cảm biến không dây với cấu hình đơn giản, dễ triển khai, giá thành rẻ. 
Với 2 kịch bản và 2 phương pháp định vị dựa trên khoảng cách và hướng sóng tới. Kết quả 
định vị cho thấy việc tích hợp anten điều hướng 4 búp, búp sóng hẹp 21º-28º do tác giả đề 
xuất [17] vào nút cảm biến đã mang lại độ chính xác cao hơn so với anten omni thông 
thường. Với sai số đạt tới 1,1m trong vùng 32m2 khảo sát, có thể so sánh với các công bố 
khác trên thế giới như đã trình bày rõ trong mục 2.3. Mặt khác, anten điều hướng đề xuất 
có độ lợi cao (~9dBi) giúp hệ thống mở rộng vùng định vị mà không cần tăng số nút. 
Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ thử nghiệm hệ thống trong môi trường rộng hơn, nhiều 
tác nhân như vật cản, người qua lại hay có đặt các trang thiết bị khác trong môi trường thử 
nghiệm để làm tăng thêm tính thực tế của hệ thống. Hệ thống có thể cải thiện độ chính xác 
hơn bằng phương pháp dấu vân tay, sẽ được chúng tôi nghiên cứu thực hiện trong thời 
gian tới. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. G. Han, H. Xu, T. Q. Duong, J. Jiang, and T. Hara, “Localization algorithms of 
Wireless Sensor Networks: a survey,” Telecommun. Syst., vol. 52, no. 4, pp. 2419–
2436, Apr. 2013. 
[2]. A. Mainwaring, D. Culler, J. Polastre, R. Szewczyk, and J. Anderson, “Wireless 
sensor networks for habitat monitoring,” 2002, p. 88. 
[3]. Y. Miao, H. Wu, and L. Zhang, “The Accurate Location Estimation of Sensor Node 
Using Received Signal Strength Measurements in Large-Scale Farmland,” J. Sens., 
vol. 2018, pp. 1–10, 2018. 
[4]. A. Booranawong, N. Jindapetch, and H. Saito, “A System for Detection and Tracking 
of Human Movements Using RSSI Signals,” IEEE Sens. J., vol. 18, no. 6, pp. 2531–
2544, Mar. 2018. 
[5]. D’Souza and Mohan Karunanithi, “An indoor localisation and motion monitoring 
system to determine behavioural activity in dementia afflicted patients in aged care,” 
Electron. J. Health Inform., vol. 7, no. 2, p. 14, Jan. 2012. 
[6]. B. Goold and H. Zhou, “Performance analysis of localization algorithms in a WSN-
based monitoring system,” in 10th International Conference on Signal Processing 
and Communication Systems, Gold Coast, QLD, Australia, 2016, pp. 1–5. 
[7]. M. Usman, M. R. Asghar, I. S. Ansari, F. Granelli, and K. A. Qaraqe, “Technologies 
and Solutions for Location-Based Services in Smart Cities: Past, Present, and 
Future,” IEEE Access, vol. 6, pp. 22240–22248, 2018. 
[8]. H. Liu, H. Darabi, P. Banerjee, and J. Liu, “Survey of Wireless Indoor Positioning 
Techniques and Systems,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev., vol. 
37, no. 6, pp. 1067–1080, Nov. 2007. 
[9]. S. A. Zekavat and R. M. Buehrer, Eds., "Handbook of Position location: theory, 
practice and advances". Hoboken, N.J: Wiley-IEEE Press, 2012. 
[10]. A. Erdogan, V. Coskun, and A. Kavak, “The Sectoral Sweeper Scheme for Wireless 
Sensor Networks: Adaptive Antenna Array Based Sensor Node Management and 
Location Estimation,” Wirel. Pers. Commun., vol. 39, no. 4, pp. 415–433, Dec. 2006. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 56, 08 - 2018 133
[11]. S. Nagaraju, L. J. Gudino, B. V. Kadam, R. Ookalkar, and S. Udeshi, “RSSI based 
indoor localization with interference avoidance for Wireless Sensor Networks using 
anchor node with sector antennas,” in Wireless Communications, Signal Processing 
and Networking, Chennai, India, 2016, pp. 2233–2237. 
[12]. J.-R. Jiang, C.-M. Lin, F.-Y. Lin, and S.-T. Huang, “ALRD: AoA Localization with 
RSSI Differences of Directional Antennas for Wireless Sensor Networks,” Int. J. 
Distrib. Sens. Netw., vol. 9, no. 3, p. 529489, Mar. 2013. 
[13]. S. Maddio, M. Passafiume, A. Cidronali, and G. Manes, “A Distributed Positioning 
System Based on a Predictive Fingerprinting Method Enabling Sub-Metric Precision 
in IEEE 802.11 Networks,” IEEE Trans. Microw. Theory Tech., vol. 63, no. 12, pp. 
4567–4580, Dec. 2015. 
[14]. P. Cherntanomwong and D. J. Suroso, “Indoor localization system using wireless 
sensor networks for stationary and moving target,” in Communications & Signal 
Processing, Singapore, 2011, pp. 1–5. 
[15]. J. Yang, Y. Li, and W. Cheng, “An improved geometric algorithm for indoor 
localization,” Int. J. Distrib. Sens. Netw., vol. 14, no. 3, p. 155014771876737, Mar. 
2018. 
[16]. S. He and S.-H. G. Chan, “Wi-Fi Fingerprint-Based Indoor Positioning: Recent 
Advances and Comparisons,” IEEE Commun. Surv. Tutor., vol. 18, no. 1, pp. 466–
490, 2016. 
[17]. T. D. Bui, V. D. Ngo, B. H. Nguyen, Q. C. Nguyen, and M. T. Le, “Design of beam 
steering antenna for localization applications,” in 2016 International Symposium on 
Antennas and Propagation (ISAP), Japan, 2016, pp. 956–957. 
ABSTRACT 
INDOOR POSITIONING SYSTEM BASED 
ON WIRELESS SENSOR NETWORK USING IEEE 802.15.4 
 In this paper, the solution for indoor positioning system based on wireless 
sensor network is presented. The nodes are applied IEEE 802.15.4 standard and 
integrated a 2.4GHz omni antenna or electronically steerable antenna array which 
could scan 4 positions from -36° -12°, +12° to +36° with narrow beam-width 
around 21°-28° approximately. The proposed system employs the trilateration and 
triangulation algorithms, the comparison between them was also performed. The 
accuracy of our indoor positioning system is up to 1,1m in the survey area of 32 m2. 
Keywords: Indoor positioning system; Wireless sensor network; Beam steering antenna. 
Nhận bài ngày 22 tháng 7 năm 2018 
Hoàn thiện ngày 31 tháng 7 năm 2018 
Chấp nhận đăng ngày 10 tháng 8 năm 2018 
Địa chỉ: 1 Bộ môn Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp, Đại học Bách khoa Hà Nội; 
 2 Khoa điều khiển và Tự động hóa, Đại học Điện lực; 
 3 Viện Tự động hóa, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự, Bộ Quốc phòng. 
 * Email: duyenbt@epu.edu.vn.