為滿足越來越多遠距離物聯網設備的連接需求,專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計的低功耗廣域網(Low Power Wide Area Networks,LPWAN)應運而生。在目前眾多的LPWAN技術中,LoRa由于其低成本、易組網、高性能受到廣泛關注,LoRa技術近年廣泛應用于智慧城市、智慧工業(yè)、智能家居等領域。本文主要研究LoRa網關部署問題和基于LoRa的室內定位問題。在LoRa網關部署問題中,如何在滿足業(yè)務需求的條件下,通過選擇網關的部署位置來降低LoRa網絡中終端的功耗是本問題的優(yōu)化目標。具體來說,以LoRa智能水表網絡的LoRa網關部署為應用背景,提出一種基于免疫算法的LoRa網絡網關部署方法。該方法首先建立LoRa智能水表網絡網關部署的優(yōu)化模型,將功耗優(yōu)化問題轉為距離優(yōu)化問題,包括距離約束條件以及容量約束條件。然后,利用免疫算法進行求解,與傳統(tǒng)遺傳算法進行了對比。實驗結果表明,提出的基于免疫算法的LoRa網絡網關部署方法可以快速收斂,獲取了次優(yōu)的網關部署方案,為LoRa網關的位置部署提供了快速優(yōu)化方法,有效解決了 LoRa智能水表建網中網關部署選址難的問題。在基于LoRa的室內定位研究中,設計與實現基于LoRa的室內定位協(xié)議和原型系統(tǒng),然后在此基礎上提出一種基于LoRa指紋和支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)的室內定位算法。首先,基于LoRa SX1280模塊,完成了室內定位的工作協(xié)議流程和數據幀格式的設計和實現。然后,針對傳統(tǒng)基于無線信號RSSI(接收信號強度指示)指紋和SVR室內定位算法定位精度不高問題,從兩個方面進行改進:1)在指紋特征方面,增加LoRa測距指紋,提高指紋穩(wěn)定性;2)在指紋數據庫建立和在線定位過程中,分別采用高斯濾波和中位數濾波來對指紋進行預處理,消除指紋的粗大誤差。最后,利用實現的LoRa室內定位系統(tǒng)和指紋定位算法,開展了實際室內環(huán)境下的現場實驗。實驗結果表明,本文設計的室內定位系統(tǒng),1m以內的定位誤差的累積概率為78.5%,3m以內的定位誤差的累積概率為90%。在改進的第一個方面,增加LoRa測距指紋之后定位精度相比之前提高了 40%;在改進的第二個方面,增加了高斯濾波與中位數濾波預處理后定位精度較傳統(tǒng)的支持向量回歸算法提高了38%。在這兩個方面進行改進之后定位精度總體提高了 63%,證明了本算法的兩個改進是有效的。
【學位單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5;TP391.44
【部分圖文】：

ＬｏＲａ網絡架構是一個典型的星型拓撲結構，它不像許多采用網狀結構的網絡，節(jié)點不需??要通過其他節(jié)點傳遞數據。當實現遠距離連接時，網關和終端節(jié)點可以直接連接進行數據信??息交互。圖２．１是經典的ＬｏＲａ網絡架構圖。??終端?中繼／網關?服務器?眼務軟件??一?ｊ?ｆ???Ｊ?＼?］??徹?〇■—一Ｉｓｌ??ＬｏＲａ＊?ＲＦ?ＴＣＰ／ＩＰ?ＳＳＬ?ＴＣＰ／ＩＰ?ＳＳＬ??ＬｏＲａＷＡＮ＂??圖２．１?ＬｏＲａ網絡架構圖??如圖所示，經典的ＬｏＲａ網絡架構由４部分組成：??１）

ＬｏＲａ網絡架構是一個典型的星型拓撲結構，它不像許多采用網狀結構的網絡，節(jié)點不需??要通過其他節(jié)點傳遞數據。當實現遠距離連接時，網關和終端節(jié)點可以直接連接進行數據信??息交互。圖２．１是經典的ＬｏＲａ網絡架構圖。??終端?中繼／網關?服務器?眼務軟件??一?ｊ?ｆ???Ｊ?＼?］??徹?〇■—一Ｉｓｌ??ＬｏＲａ＊?ＲＦ?ＴＣＰ／ＩＰ?ＳＳＬ?ＴＣＰ／ＩＰ?ＳＳＬ??ＬｏＲａＷＡＮ＂??圖２．１?ＬｏＲａ網絡架構圖??如圖所示，經典的ＬｏＲａ網絡架構由４部分組成：??１）

?ｔａｎ（＾，）?＋?ｔａｎ（０２）??２．３．２．２三邊定位法??三邊定位法通過計算目標與基站的距離信息來定位［５１］�；驹砣缦聢D２．４所示。??ｎ??圖２．４三邊定位法??假設在二維平面上，定位目標可以獲取到周圍三個或三個以上的基站的距離信息，選取??其中三個不共線的基站距離信息進行定位。己知三個固定ＡＰ點（ＸｐＸ）、（ｘ２，ｊ；２）、（ｘ３，＿＾）和??待定位目標點Ｍ（ｘ，＿ｙ），此時測得Ｍ到三個固定ＡＰ點的距離分別為?名，則在理想??情況下Ｍ位于分別以＜，義，名為半徑的圓的交點，則可以列出以下方程：??＝（ｘｉ?￣ｘ）２?＋（＾１?￣ｙ）２??＜?ｄ２２?＝｛ｘ２?—?ｘ）２?＋（＞，２?—?ｊ）２?（２．６）??ｃ？３２?＝?（ｘ３?－?ｘ）２?＋?（＞＞３?－?ｙ）２??通過求解方程組即可得出Ｍ的位置坐標：??ｘ?＿?２（ｘ，－ａ－，）?Ｘ
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 鄭學理;付敬奇;;基于PDR和RSSI的室內定位算法研究[J];儀器儀表學報;2015年05期

2 石柯;陳洪生;張仁同;;一種基于支持向量回歸的802.11無線室內定位方法[J];軟件學報;2014年11期

3 趙宇;孫挺;;粒子群優(yōu)化支持向量機的室內無線定位方法[J];計算機工程與應用;2014年19期

4 張英杰;毛賜平;俎云霄;孫先佑;;基于免疫算法的TD-SCDMA網絡基站選址優(yōu)化[J];通信學報;2014年05期

5 黃書強;王高才;張震;鄧玉輝;周繼鵬;陳慶麟;李陽;;一種無線Mesh網絡幾何K中心網關部署求解方法[J];計算機學報;2013年07期

6 朱思峰;劉芳;柴爭義;戚玉濤;;基于免疫計算的IEEE 802.16j網絡基站及中繼站選址優(yōu)化[J];計算機研究與發(fā)展;2012年08期

7 朱宇佳;鄧中亮;劉文龍;徐連明;方靈;;基于支持向量機多分類的室內定位系統(tǒng)[J];計算機科學;2012年04期

8 劉全;王曉燕;傅啟明;張永剛;章曉芳;;雙精英協(xié)同進化遺傳算法[J];軟件學報;2012年04期

9 朱思峰;陳國強;張新剛;李強;;多目標優(yōu)化量子免疫算法求解基站選址問題[J];華中科技大學學報(自然科學版);2012年01期

10 朱思峰;劉芳;柴爭義;;基于免疫計算的WCDMA網絡基站選址優(yōu)化[J];電子與信息學報;2011年06期

本文編號：2843782