本文關(guān)鍵詞：基于RSSI的無線網(wǎng)絡定位技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network)和無線局域網(wǎng)(WLan)在近年來發(fā)展迅速。區(qū)別于傳統(tǒng)有線連接,無線網(wǎng)絡擁有節(jié)點組網(wǎng)靈活,節(jié)點可移動等優(yōu)勢,伴隨而來的是網(wǎng)絡中節(jié)點的位置信息受到了更多關(guān)注。節(jié)點位置信息對基礎(chǔ)網(wǎng)絡構(gòu)建起到支撐作用,對于節(jié)點位置的感知也可以使無線網(wǎng)絡提供更多基于位置的服務。已有的定位方式中最為著名的為GPS (Global Positioning System),然而它也存在應用局限。基于RSSI的無線網(wǎng)絡節(jié)點定位技術(shù)直接依據(jù)信號衰減原理,不需要網(wǎng)絡節(jié)點增加額外的設(shè)備和通信開銷,成為定位領(lǐng)域研究的熱點。本文對基于RSSI的定位技術(shù)進行了如下研究：(1)首先利用無線信號自由空間傳輸模型,擬合得到無線信號RSSI與距離的關(guān)系。在三邊定位技術(shù)的基礎(chǔ)上,引入了概率的思想,用相應信號強度出現(xiàn)的頻率估計目標節(jié)點的位置,提出一種基于概率的定位算法LRPD,以應對接收端RSSI呈現(xiàn)波動態(tài)勢的問題。在真實環(huán)境中,使用Intel無線網(wǎng)卡和Samsung平板電腦進行了實驗,將LRPD算法與傳統(tǒng)的質(zhì)心定位方法和三邊定位法進行了比較。此外,針對無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點相對稀疏的場景,提出了一個移動節(jié)點移動路徑控制算法,借助移動過程中目標節(jié)點RSSI值變化,對目標節(jié)點進行追蹤定位。(2)區(qū)別于室外空曠區(qū)域,室內(nèi)無線信號反射、折射和繞射現(xiàn)象復雜,RSSI和節(jié)點間距離關(guān)系難以用函數(shù)計算,本文對RSSI指紋定位法(經(jīng)驗模型定位法)進行了研究。利用C++仿真實驗,測試了k-近鄰算法性能,對于可能影響定位精度的因素進行了對比實驗,找出影響定位精度的主要原因。在此基礎(chǔ)之上,提出了改進的k-近鄰算法IKNN,通過增添虛擬節(jié)點和動態(tài)k值選擇技術(shù)提高定位精度。對比實驗表明,相較于傳統(tǒng)的k-近鄰算法,改進的算法定位精度提高約16%。(3)綜合以上2種算法,本文利用TI-CC2430傳感器節(jié)點設(shè)計和實現(xiàn)了一套室內(nèi)定位系統(tǒng)。系統(tǒng)首先使用IKNN算法中的虛擬參考節(jié)點設(shè)立和動態(tài)k值選擇技術(shù),選取目標節(jié)點周圍的k個參考節(jié)點,將k個節(jié)點圍成的區(qū)域作為初選區(qū)域。然后,在初選區(qū)域內(nèi)使用LRPD算法,完成目標節(jié)點的定位工作。此外,本文還利用相同節(jié)點設(shè)備組成的無線網(wǎng)絡對不攜帶無線信號收發(fā)裝置的對象實現(xiàn)了被動定位,以實現(xiàn)基于無線網(wǎng)絡的入侵檢測等功能。
【關(guān)鍵詞】：無線網(wǎng)絡 RSSI 定位 概率
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目標及工作11-12
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 相關(guān)工作14-23
• 2.1 定位技術(shù)分類14-16
• 2.1.1 基于測距技術(shù)14-15
• 2.1.2 無需測距技術(shù)15-16
• 2.2 常見定位技術(shù)16-17
• 2.3 RSSI定位技術(shù)17-21
• 2.3.1 無線信號傳輸模型17-18
• 2.3.2 相關(guān)定位算法18-21
• 2.4 定位技術(shù)判斷指標21-22
• 2.5 小結(jié)22-23
• 第三章 基于概率的節(jié)點定位技術(shù)23-36
• 3.1 信號強度波動特性23-25
• 3.2 基于RSSI分布的定位算法25-28
• 3.2.1 定位模型25-27
• 3.2.2 LRPD算法27-28
• 3.3 實驗測量與性能評估28-31
• 3.3.1 一維場景的測試29-30
• 3.3.2 二維場景中應用測試30-31
• 3.4 利用移動節(jié)點解決錨節(jié)點稀疏問題31-35
• 3.4.1 定位思想32-34
• 3.4.2 算法的計算驗證34-35
• 3.5 小結(jié)35-36
• 第四章 基于RSSI指紋的定位36-46
• 4.1 k-近鄰算法36-38
• 4.2 參數(shù)選擇對算法性能影響38-42
• 4.2.1 仿真環(huán)境38
• 4.2.2 AP位置與數(shù)量38-39
• 4.2.3 參考節(jié)點密度39-41
• 4.2.4 k值選擇41-42
• 4.3 改進的k-近鄰算法(IKNN)42-43
• 4.4 IKNN算法性能測試43-44
• 4.5 小結(jié)44-46
• 第五章 定位系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)46-58
• 5.1 定位方案46-48
• 5.2 節(jié)點設(shè)計48-49
• 5.3 系統(tǒng)性能測試49-51
• 5.4 不攜帶無線信號裝置的目標定位51-57
• 5.4.1 信號影響模型51-52
• 5.4.2 算法設(shè)計52-55
• 5.4.3 性能測試55-57
• 5.5 小結(jié)57-58
• 第六章 總結(jié)和展望58-60
• 6.1 論文總結(jié)58-59
• 6.2 未來工作59-60
• 致謝60-61
• 碩士階段完成的工作61-62
• 參考文獻62-64

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本文編號：389732