無線定位及導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2020-11-20 02:39
隨著社會(huì)的發(fā)展,位置信息在信息社會(huì)中的地位愈發(fā)重要。例如,在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)或移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,通過無線定位及導(dǎo)航技術(shù)可以有效提高位置信息的準(zhǔn)確性并開展基于位置的服務(wù)。因此,對(duì)無線定位及導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)的研究是非常重要的。本文主要研究WSNs應(yīng)用中的DV-Hop(基于距離矢量)定位及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的基于智能手機(jī)的E2E(端對(duì)端)室內(nèi)導(dǎo)航。本文的主要工作如下:1)針對(duì)DV-Hop的定位模糊問題,提出基于梯度下降的分布式DV-Hop迭代求精算法(GDLR)。首先,GDLR基于DV-Hop的定位過程提出一種偽測(cè)距方法;然后,將DV-Hop結(jié)果求精問題建模為鄰居節(jié)點(diǎn)間的偽測(cè)距距離和定位距離的差值的平方和最小化問題,并提出通過梯度下降求解該最小化問題;最后,實(shí)現(xiàn)了僅利用1跳鄰居節(jié)點(diǎn)信息的GDLR1和同時(shí)利用1跳與2跳鄰居節(jié)點(diǎn)信息的GDLR2求精算法。仿真結(jié)果表明,與DV-Hop相比,GDLR1和GDLR2的定位精度分別提高40%和53%;與兩種最近的DV-Hop改進(jìn)算法相比,GDLR1和GDLR2的定位精度分別提高33%和49%、29%和47%。此外,權(quán)衡定位精度和能耗,提出基于能耗有效的EGDLR算法。EGDLR通過避免GDLR2在迭代求精過程中向2跳鄰居節(jié)點(diǎn)廣播求精后的坐標(biāo),從而減少能耗。仿真結(jié)果表明,EGDLR的定位精度比GDLR1提高約22%,能耗卻比GDLR2降低約65%。2)針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的基于智能手機(jī)的E2E室內(nèi)導(dǎo)航,首次提出一種基于行人軌跡推算(PDR)和地磁信息融合的E2E室內(nèi)導(dǎo)航算法(HMagPDR),它由基于PDR的路徑匹配算法和基于DTW(動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整)的地磁匹配算法組成。前者用于在相鄰關(guān)鍵點(diǎn)(如轉(zhuǎn)彎或上下樓)之間進(jìn)行導(dǎo)航,后者用于檢測(cè)路徑偏移。此外,為提高PDR中的步數(shù)檢測(cè)精度,HMagPDR算法提出一種基于組合濾波(滑動(dòng)平均濾波與卡爾曼濾波)和自適應(yīng)閾值的步數(shù)檢測(cè)算法(ASD)。測(cè)試結(jié)果表明,與對(duì)比的兩種PDR算法的步數(shù)檢測(cè)方法相比,ASD的步數(shù)檢測(cè)精度分別提高18.9%和10.3%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明,HMagPDR可檢測(cè)最小距離為10m的相鄰關(guān)鍵點(diǎn),滿足室內(nèi)路徑偏移檢測(cè)的需要。3)實(shí)現(xiàn)基于HMagPDR算法的E2E室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)(E2Enav)。E2Enav由APP和服務(wù)器組成。APP采用JavaScript的cordova框架,包括領(lǐng)路者參考路徑和跟隨者導(dǎo)航路徑模塊;服務(wù)器采用MySQL5.6數(shù)據(jù)庫;APP和服務(wù)器通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)連接。E2Enav通過讓用戶們以自我激勵(lì)的方式記錄和分享路徑跟蹤信息以導(dǎo)航路徑跟隨者,從而實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)路者-跟隨者的E2E室內(nèi)導(dǎo)航模式,可在室內(nèi)場(chǎng)景下提供導(dǎo)航服務(wù)。實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試表明,E2Enav對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)的匹配率達(dá)100%且能在4 s以內(nèi)檢測(cè)出80%的路徑偏移事件,可以用于室內(nèi)導(dǎo)航。
【學(xué)位單位】:杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TN92
【部分圖文】:
歷z_ze,.表不錨點(diǎn)/的每跳距離;(.u),?分別是錨點(diǎn)/和y的坐標(biāo);/表不錨點(diǎn)/??和y之間的最小跳數(shù)。??圖2.1為DV-Hop算法的一個(gè)例子。其中,Ai,A2,?A3為錨點(diǎn),未知節(jié)點(diǎn)B為需要定位??的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。根據(jù)式(2.1),錨點(diǎn)Ai,A2,A3的每跳距離分別為:(40?+?100)/(2?+?6)?=?17.5m,??(40?+?60)/(2?+?5)?=?14.3m,(60?+?100)/(5?+?6)?=?14.5m。為了避免在廣播信息過程中出現(xiàn)泛洪現(xiàn)象,??所有未知節(jié)點(diǎn)只保存和轉(zhuǎn)發(fā)接收到的第一個(gè)每跳距離信息,拒絕之后收到的信息。也就是說,??未知節(jié)點(diǎn)只能從最近的錨點(diǎn)接收其每跳距離信息。所以,此時(shí)未知節(jié)點(diǎn)B只保存來自A2的每??跳距離。計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)B到三個(gè)錨點(diǎn)的距離,分別為An?3x14.3?=?42.9,A2:?2x14.3?=?28.6,??A3:?3x14.3?=?42.9。最后,使用二邊定位等幾何算法求得未知節(jié)點(diǎn)B的坐標(biāo)。??\?100m??圖2.1?DV-Hop算法的例子??(2)?DV-RND??類似于DV-Hop的跳數(shù)概念,DV-RND[21]算法也定義了一種新的度量距離的方法,稱為規(guī)??范鄰域距離(regulated?neighborhood?distance
現(xiàn)有的DV-Hop及其改進(jìn)算法無法很好地解決上述問題。通過閱讀大量文獻(xiàn),我們發(fā)現(xiàn)??DV-H〇P及其改進(jìn)的算法僅使用描點(diǎn)的信息來定位未知節(jié)點(diǎn)。不同的是,我們認(rèn)為可以充分利??用未知節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)信息來優(yōu)化定位結(jié)果。例如,通過估計(jì)圖3.1中未知節(jié)點(diǎn)2、3與其鄰??居節(jié)點(diǎn)間的距離,我們可以區(qū)別未知節(jié)點(diǎn)2、3的定位結(jié)果。基于此思想,我們提出利用未知??節(jié)點(diǎn)的1跳或2跳鄰居節(jié)點(diǎn)信息,對(duì)DV-Hop的定位結(jié)果進(jìn)行求精。??3.2?GDLR算法介紹??在本節(jié)中,我們?cè)敿?xì)描述了?GDLR算法,包括未知節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)間的偽測(cè)距距離??(pseudo-range?distance,?PRD)、基于梯度下降的求精方法以及GDLR算法的具體過程。最后??分析了?GDLR算法的復(fù)雜性。??3.2.1?PRD的定義??我們定義未知節(jié)點(diǎn)/與其1跳鄰居節(jié)點(diǎn)_/各自所保存的每跳距離的平均值作為:PRD,其表??達(dá)式如下所示:??=?H^+^HLe?(3.1)??其中,和付^分別是未知節(jié)點(diǎn)纟和保存的每跳距離;表示未知節(jié)點(diǎn)/和之間的i跳??PRD。相應(yīng)地,根據(jù)1跳PRD,2跳PRD定義如下:??(3-2)??其中
如果//過大,算法可能不會(huì)收斂。我們將在3.3節(jié)中研宄如何設(shè)置V的值。??3.2.3?GDLR的實(shí)現(xiàn)流程??圖3.2顯示了?GDLR算法的實(shí)現(xiàn)流程。我們將GDLR分為兩個(gè)階段:DV-Hop初始化階??段和迭代求精階段。DV-Hop初始化的實(shí)現(xiàn)過程已在第二章中論述。下文著重描述迭代求精階??段的流程。迭代求精也包括兩個(gè)階段:內(nèi)循環(huán)和外迭代。在內(nèi)循環(huán)期間,每個(gè)節(jié)點(diǎn)基于鄰居??節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前坐標(biāo)計(jì)算其最佳位置。在外部迭代期間,每個(gè)節(jié)點(diǎn)將其求精后的位置廣播到鄰居??節(jié)點(diǎn),然后繼續(xù)進(jìn)行內(nèi)部循環(huán)。另外,我們?cè)O(shè)置了一個(gè)結(jié)束迭代的條件來提早終止節(jié)點(diǎn)的求??精過程。具體而言,我們定義一個(gè)距離來衡量某個(gè)未知節(jié)點(diǎn)連續(xù)兩次外迭代求精之后??的坐標(biāo)之間的差異,用式(3.9)表示:??A_=||d1?(3-9)??其中,A:表示節(jié)點(diǎn)f的第々次外迭代。如果A.咖GDLR則終止該節(jié)點(diǎn)的外部迭代。及??是預(yù)設(shè)閾值,在我們的實(shí)驗(yàn)中,其值等于O.Olxr,r表示節(jié)點(diǎn)的通信半徑。??GDLR算法的迭代求精階段的具體流程如下:??Stepl每個(gè)未知節(jié)點(diǎn)將其保存的每跳距離和初始位置(DV-Hop的定位
【參考文獻(xiàn)】
本文編號(hào):2890817
【學(xué)位單位】:杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TN92
【部分圖文】:
歷z_ze,.表不錨點(diǎn)/的每跳距離;(.u),?分別是錨點(diǎn)/和y的坐標(biāo);/表不錨點(diǎn)/??和y之間的最小跳數(shù)。??圖2.1為DV-Hop算法的一個(gè)例子。其中,Ai,A2,?A3為錨點(diǎn),未知節(jié)點(diǎn)B為需要定位??的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。根據(jù)式(2.1),錨點(diǎn)Ai,A2,A3的每跳距離分別為:(40?+?100)/(2?+?6)?=?17.5m,??(40?+?60)/(2?+?5)?=?14.3m,(60?+?100)/(5?+?6)?=?14.5m。為了避免在廣播信息過程中出現(xiàn)泛洪現(xiàn)象,??所有未知節(jié)點(diǎn)只保存和轉(zhuǎn)發(fā)接收到的第一個(gè)每跳距離信息,拒絕之后收到的信息。也就是說,??未知節(jié)點(diǎn)只能從最近的錨點(diǎn)接收其每跳距離信息。所以,此時(shí)未知節(jié)點(diǎn)B只保存來自A2的每??跳距離。計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)B到三個(gè)錨點(diǎn)的距離,分別為An?3x14.3?=?42.9,A2:?2x14.3?=?28.6,??A3:?3x14.3?=?42.9。最后,使用二邊定位等幾何算法求得未知節(jié)點(diǎn)B的坐標(biāo)。??\?100m??圖2.1?DV-Hop算法的例子??(2)?DV-RND??類似于DV-Hop的跳數(shù)概念,DV-RND[21]算法也定義了一種新的度量距離的方法,稱為規(guī)??范鄰域距離(regulated?neighborhood?distance
現(xiàn)有的DV-Hop及其改進(jìn)算法無法很好地解決上述問題。通過閱讀大量文獻(xiàn),我們發(fā)現(xiàn)??DV-H〇P及其改進(jìn)的算法僅使用描點(diǎn)的信息來定位未知節(jié)點(diǎn)。不同的是,我們認(rèn)為可以充分利??用未知節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)信息來優(yōu)化定位結(jié)果。例如,通過估計(jì)圖3.1中未知節(jié)點(diǎn)2、3與其鄰??居節(jié)點(diǎn)間的距離,我們可以區(qū)別未知節(jié)點(diǎn)2、3的定位結(jié)果。基于此思想,我們提出利用未知??節(jié)點(diǎn)的1跳或2跳鄰居節(jié)點(diǎn)信息,對(duì)DV-Hop的定位結(jié)果進(jìn)行求精。??3.2?GDLR算法介紹??在本節(jié)中,我們?cè)敿?xì)描述了?GDLR算法,包括未知節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)間的偽測(cè)距距離??(pseudo-range?distance,?PRD)、基于梯度下降的求精方法以及GDLR算法的具體過程。最后??分析了?GDLR算法的復(fù)雜性。??3.2.1?PRD的定義??我們定義未知節(jié)點(diǎn)/與其1跳鄰居節(jié)點(diǎn)_/各自所保存的每跳距離的平均值作為:PRD,其表??達(dá)式如下所示:??=?H^+^HLe?(3.1)??其中,和付^分別是未知節(jié)點(diǎn)纟和保存的每跳距離;表示未知節(jié)點(diǎn)/和之間的i跳??PRD。相應(yīng)地,根據(jù)1跳PRD,2跳PRD定義如下:??(3-2)??其中
如果//過大,算法可能不會(huì)收斂。我們將在3.3節(jié)中研宄如何設(shè)置V的值。??3.2.3?GDLR的實(shí)現(xiàn)流程??圖3.2顯示了?GDLR算法的實(shí)現(xiàn)流程。我們將GDLR分為兩個(gè)階段:DV-Hop初始化階??段和迭代求精階段。DV-Hop初始化的實(shí)現(xiàn)過程已在第二章中論述。下文著重描述迭代求精階??段的流程。迭代求精也包括兩個(gè)階段:內(nèi)循環(huán)和外迭代。在內(nèi)循環(huán)期間,每個(gè)節(jié)點(diǎn)基于鄰居??節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前坐標(biāo)計(jì)算其最佳位置。在外部迭代期間,每個(gè)節(jié)點(diǎn)將其求精后的位置廣播到鄰居??節(jié)點(diǎn),然后繼續(xù)進(jìn)行內(nèi)部循環(huán)。另外,我們?cè)O(shè)置了一個(gè)結(jié)束迭代的條件來提早終止節(jié)點(diǎn)的求??精過程。具體而言,我們定義一個(gè)距離來衡量某個(gè)未知節(jié)點(diǎn)連續(xù)兩次外迭代求精之后??的坐標(biāo)之間的差異,用式(3.9)表示:??A_=||d1?(3-9)??其中,A:表示節(jié)點(diǎn)f的第々次外迭代。如果A.咖GDLR則終止該節(jié)點(diǎn)的外部迭代。及??是預(yù)設(shè)閾值,在我們的實(shí)驗(yàn)中,其值等于O.Olxr,r表示節(jié)點(diǎn)的通信半徑。??GDLR算法的迭代求精階段的具體流程如下:??Stepl每個(gè)未知節(jié)點(diǎn)將其保存的每跳距離和初始位置(DV-Hop的定位
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2890817
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