本文選題：ZigBee定位 + RSSI　； 參考：《南京郵電大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著智能家居的興起,越來越多的人將目光轉向了短距離無線定位網(wǎng)絡技術,特別是Zig Bee定位技術,在未來較長一段時間內,定位實時性、定位誤差和定位算法將越來越來被人們廣泛關注。研究有關Zig Bee定位相關的課題,對Zig Bee的發(fā)展前景具有深遠意義。本文將從定位的兩個階段分別進行改進:(1)測距階段,本文首先引入LQI,利用LQI和RSSI共同來求解距離,在RSSI和LQI的數(shù)據(jù)處理上,使用高斯濾波的方法,解決了RSSI和LQI出現(xiàn)較大偏差的問題,在學者們用的比較多的理論模型的基礎上進行改進,提出多項式模型,此模型解決了理想模型不能夠貼合真實環(huán)境的問題,并減小了測距誤差。(2)定位階段,本文將采用極大似然估計的定位方法,但是在實際運用過程中,極大似然估計存在一些問題,所以本文運用兩次極大似然估計法進行定位,通過仿真,證明了二次極大似然估計定位法能夠提高定位精度。通過對測距和定位階段的改進,本文所提出的新型Zig Bee定位法具有低功耗、低復雜度以及高精度等特點。
[Abstract]:With the rise of smart home, more and more people turn their attention to the short-range wireless positioning network technology, especially Zig Bee positioning technology, in the future for a long period of time, positioning real-time, More and more attention will be paid to the localization error and location algorithm. It is of great significance for the future development of Zig Bee to study the related topics of Zig Bee positioning. In this paper, we will improve the two stages of location by using the LQI, and use LQI and RSSI to solve the distance. In the data processing of RSSI and LQI, the method of Gao Si filter is used. The problem of large deviation between RSSI and LQI is solved, and the polynomial model is proposed on the basis of more theoretical models used by scholars. This model solves the problem that the ideal model can not fit the real environment. In this paper, the location method of maximum likelihood estimation is used, but in the practical application process, there are some problems in maximum likelihood estimation, so this paper uses the method of maximum likelihood estimation twice to locate. By simulation, it is proved that the quadratic maximum likelihood estimation method can improve the positioning accuracy. Through the improvement of ranging and localization stage, the new Zig Bee localization method proposed in this paper has the characteristics of low power consumption, low complexity and high precision.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN92;TP212.9

【參考文獻】

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本文編號：1896044