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基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)立體定位算法的研究

發(fā)布時間:2017-10-26 17:22

  本文關(guān)鍵詞:基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)立體定位算法的研究


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【摘要】:我們所處的21世紀(jì),可以說是一個物聯(lián)網(wǎng)的時代。早在20世紀(jì)末,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)就已經(jīng)得到了飛速的發(fā)展,隨后現(xiàn)代通訊技術(shù)和傳感器技術(shù)也迎頭趕上,這些都是構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)。在整個物聯(lián)網(wǎng)所構(gòu)成的系統(tǒng)中,物體位置信息至關(guān)重要。因此,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ),其定位技術(shù)是重要的研究課題之一。如今針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位算法大多數(shù)都局限于二維空間,但卻經(jīng)常在三維空間中得以應(yīng)用,如海洋,森林,地下勘測等。因此三維空間的定位算法顯得更加重要,本文就對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)立體定位算法展開了研究。本文首先介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)立體定位算法的課題背景以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,然后介紹了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)以及ZigBee技術(shù)的特點(diǎn)。接下來從硬件的選取入手,對網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行搭建進(jìn)行了闡述。本文對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的測距和定位算法進(jìn)行了深入的研究。其中測距采用接收信號強(qiáng)度指示的方法,此方法的優(yōu)點(diǎn)在于無需額外設(shè)備,成本低,并且相比于其它基于非測距的方法,誤差小。接著對測量結(jié)果進(jìn)行加權(quán)處理,引入一種基于統(tǒng)計中值的加權(quán)處理方式,以使此實驗誤差更小,能夠適應(yīng)更多復(fù)雜的環(huán)境。隨后在定位時提出用螢火蟲算法對未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位,并且經(jīng)過多次實驗以及對比得出,當(dāng)八個錨節(jié)點(diǎn)同時對未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位,每四個一組分八組取平均值時,定位效果最好,并且利用matlab仿真驗證了其有效性。
【關(guān)鍵詞】:物聯(lián)網(wǎng) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 立體定位 ZigBee 螢火蟲算法
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TN929.5;TP212.9
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 緒論9-18
  • 1.1 課題背景及研究意義9-11
  • 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述11-14
  • 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)11-13
  • 1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)13-14
  • 1.3 無線定位技術(shù)研究現(xiàn)狀14-16
  • 1.4 論文主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)16-18
  • 第2章 無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)18-29
  • 2.1 常用的無線技術(shù)簡介18-21
  • 2.2 ZigBee無線技術(shù)概述21-23
  • 2.2.1 ZigBee技術(shù)特點(diǎn)21
  • 2.2.2 ZigBee技術(shù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備劃分21-22
  • 2.2.3 ZigBee網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭澐?/span>22-23
  • 2.3 ZigBee硬件選擇23-26
  • 2.3.1 芯片簡介23-25
  • 2.3.2 節(jié)點(diǎn)硬件實物25-26
  • 2.4 ZigBee技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)搭建26-28
  • 2.5 本章小結(jié)28-29
  • 第3章 立體定位算法設(shè)計與研究29-46
  • 3.1 傳統(tǒng)的無需測距的定位算法29-32
  • 3.1.1 三維質(zhì)心定位算法29-30
  • 3.1.2 三維DV-Hop定位算法30-31
  • 3.1.3 三維APIT定位算法31-32
  • 3.2 常用的測距方法32-34
  • 3.2.1 TOA測距32-33
  • 3.2.2 TDOA測距33-34
  • 3.2.3 AOA測距34
  • 3.3 傳統(tǒng)的基于測距定位算法34-37
  • 3.3.1 四邊定位算法34-35
  • 3.3.2 極大似然估計法35-37
  • 3.4 基于測距的智能定位方法37-40
  • 3.4.1 遺傳算法37-38
  • 3.4.2 粒子群算法38-40
  • 3.5 本文所采用的測距方式以及定位算法40-45
  • 3.5.1 RSSI測距算法40-41
  • 3.5.2 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計加權(quán)處理41-42
  • 3.5.3 螢火蟲算法42-45
  • 3.6 本章小結(jié)45-46
  • 第4章 實驗過程及結(jié)果分析46-57
  • 4.1 測距實驗及結(jié)果分析46-49
  • 4.2 定位實驗及仿真分析49-55
  • 4.2.1 定位實驗設(shè)計49-51
  • 4.2.2 定位結(jié)果分析51-53
  • 4.2.3 定位結(jié)果對比及分析53-55
  • 4.3 誤差分析及校正55-56
  • 4.4 本章小結(jié)56-57
  • 結(jié)論57-59
  • 參考文獻(xiàn)59-64
  • 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果64-65
  • 致謝65

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本文編號:1099680

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