本文關(guān)鍵詞：基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RSSI優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位算法的研究與設(shè)計(jì)

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【摘要】：信息與計(jì)算機(jī)技術(shù)高速發(fā)展的今天,人們的關(guān)注焦點(diǎn)由虛擬的電腦網(wǎng)絡(luò)逐漸轉(zhuǎn)移到“現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)”之中。物聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)的重要組成部分,在人們的工作生活中都越來越起著重要的作用,然而人們總是渴望能盡量多的了解如家里、廠區(qū)等等區(qū)域內(nèi)的一些信息,然而物聯(lián)網(wǎng)仍然不能滿足所有需求。由此一種分布式,由許多甚至無數(shù)個(gè)微小的節(jié)點(diǎn)組成的傳感網(wǎng)絡(luò),人們用它來實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及查看某個(gè)區(qū)域內(nèi)的實(shí)際情況,并以此來進(jìn)行控制和發(fā)布指令,這就是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)融合了多個(gè)領(lǐng)域的尖端技術(shù),包括嵌入式、網(wǎng)絡(luò)系、傳感器以及微控制等。隨著這些技術(shù)的快速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于交通、軍事、環(huán)境監(jiān)控、醫(yī)療衛(wèi)生以及家庭生活等多個(gè)領(lǐng)域。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用,通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳遞的物理信息和狀態(tài)信息也顯得格外重要,然而無論是那一種系統(tǒng),最值得關(guān)注的應(yīng)該是物理信息和狀態(tài)信息在哪里,來自于哪里。因此基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位算法更值得去研究,特別是環(huán)境復(fù)雜的室內(nèi),更需要能夠迅速掌握事情發(fā)生的位置。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展應(yīng)用與定位計(jì)算,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的定位算法也將成為相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)中的核心技術(shù)和關(guān)鍵技術(shù)。本文從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)理論,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及Zig Bee的相關(guān)技術(shù)出發(fā),運(yùn)用Zig Bee搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。針對(duì)采集的數(shù)據(jù)及對(duì)定位算法的研究,分析室內(nèi)室外定位的區(qū)別,然后提出Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型應(yīng)用到室內(nèi)定位中來,并對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行定位模型構(gòu)建以及仿真實(shí)現(xiàn)。同時(shí),在對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和室內(nèi)定位的研究中,發(fā)現(xiàn)RSSI值得采集和優(yōu)化是實(shí)現(xiàn)定位的關(guān)鍵。因此本文以實(shí)現(xiàn)更加精確有效的定位為目標(biāo),提出在進(jìn)行定位之前對(duì)采集的定位信息數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化與修正。本文的室內(nèi)定位算法可廣泛應(yīng)用于信息采集、監(jiān)控等系統(tǒng)之中。
【關(guān)鍵詞】：Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RSSI優(yōu)化 Zig Bee 室內(nèi)定位 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景8
• 1.2 研究目的和意義8-9
• 1.3 研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)及室內(nèi)定位系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 論文主要的內(nèi)容和各章節(jié)安排11-12
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)12-18
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)概述12-14
• 2.1.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)12-13
• 2.1.2 傳感器節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)13-14
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)特性及應(yīng)用14-16
• 2.2.1 WSN的特點(diǎn)14-15
• 2.2.2 WSN的應(yīng)用領(lǐng)域15-16
• 2.3 WSN的關(guān)鍵技術(shù)16-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第三章 Zig Bee技術(shù)18-25
• 3.1 Zig Bee技術(shù)特點(diǎn)18-19
• 3.2 Zig Bee設(shè)備組成19
• 3.3 Zig Bee網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)19-21
• 3.4 Zig Bee協(xié)議棧21-22
• 3.5 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建22-25
• 3.5.1 開發(fā)套件簡(jiǎn)介22-23
• 3.5.2 平臺(tái)搭建23
• 3.5.3 通信與信息采集23-25
• 第四章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)25-36
• 4.1 定位的基本方法25-28
• 4.1.1 三邊測(cè)量法25-26
• 4.1.2 三角測(cè)量法26-27
• 4.1.3 極大似然估計(jì)法27-28
• 4.2 關(guān)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)分類28-29
• 4.3 基于測(cè)距的定位算法29-31
• 4.3.1 基于到達(dá)時(shí)間（TOA）定位算法29-30
• 4.3.2 基于到達(dá)時(shí)間差定位算法30
• 4.3.3 基于到達(dá)角度定位算法30-31
• 4.3.4 基于信號(hào)強(qiáng)度定位算法31
• 4.4 基于非測(cè)距的定位算法31-34
• 4.4.1 質(zhì)心定位算法32
• 4.4.2 凸規(guī)劃算法32-33
• 4.4.3 DV-Hop算法33-34
• 4.4.4 Amorphous算法34
• 4.5 定位算法的性能評(píng)價(jià)34-36
• 4.5.1 WSN定位算法評(píng)價(jià)指標(biāo)34-35
• 4.5.2 WSN定位算法評(píng)價(jià)35-36
• 第五章 定位算法的研究與設(shè)計(jì)36-52
• 5.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36-37
• 5.2 定位模型的確定37-41
• 5.2.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)距模型38-39
• 5.2.2 信號(hào)強(qiáng)度的優(yōu)化與修正39-41
• 5.2.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位模型41
• 5.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位模型算法分析與仿真實(shí)現(xiàn)41-51
• 5.3.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)距模型仿真41-44
• 5.3.2 區(qū)域劃分算法及第一次修正44-46
• 5.3.3 第二次修正46-48
• 5.3.4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位仿真48-50
• 5.3.5 誤差分析50
• 5.3.6 應(yīng)用研究50-51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 本文工作總結(jié)52
• 6.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 附錄 算法源碼56-77
• 1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位算法（ELMAN.m Matlab）56-60
• 2 模型建立函數(shù)（Model.m Matlab）60-62
• 3 區(qū)域?qū)Ρ群瘮?shù)（Merge All.m Matlab）62
• 4 區(qū)域劃分函數(shù)（Range_D.m Matlab）62-63
• 5 第一次修正函數(shù)（RFix.m Matlab）63-65
• 6 第二次修正函數(shù)（Fix_again.m Matlab）65-75
• 7 誤差計(jì)算函數(shù)（Errors.m Matlab）75-77
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文77-78
• 致謝78

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1107460