隨著物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,無(wú)線傳感網(wǎng)作為大數(shù)據(jù)采集的重要手段,已成為其重要組成部分。但在復(fù)雜場(chǎng)景下,由于節(jié)點(diǎn)間的障礙,導(dǎo)致傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的定位和通信受到嚴(yán)重的制約。隨著小型無(wú)人機(jī)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)與傳感網(wǎng)結(jié)合的研究,越來(lái)越熱門(mén),尤其是在無(wú)線傳感網(wǎng)應(yīng)急通信領(lǐng)域,無(wú)人機(jī)可以發(fā)揮重大的作用。本文以無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線傳感網(wǎng)通信為中心,從以下幾個(gè)方面展開(kāi)工作:（1）在復(fù)雜3D場(chǎng)景下,對(duì)無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位進(jìn)行了研究,主要分為基于RSSI多邊定位和無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法RT-TF（Real-Time Topology-Free）兩部分。通過(guò)與Linear,Spiral和LMAT三大路徑算法的比較,表明了無(wú)人機(jī)輔助節(jié)點(diǎn)定位的方案,能夠克服傳統(tǒng)定位在復(fù)雜場(chǎng)景下的缺點(diǎn),且本文提出的RT-TF算法相比Linear、Spiral、LMAT路徑規(guī)劃算法定位到所有的盲節(jié)點(diǎn)的總平均步數(shù)分別降低了 62.22%、27.88%、46.46%,算法魯棒性也達(dá)到了近90%。（2）無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)組建自組網(wǎng)的研究,基于區(qū)域分割模式選擇、剩余能量和節(jié)點(diǎn)間平均距離改進(jìn)k-means聚類(lèi)。實(shí)現(xiàn)由無(wú)人機(jī)計(jì)算分簇,并進(jìn)行廣播,輔助地面... 

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
    1.4 研究?jī)?nèi)容與章節(jié)
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 本文章節(jié)安排
第2章 基于無(wú)人機(jī)輔助的傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位算法
    2.1 3D無(wú)線傳感網(wǎng)定位技術(shù)的發(fā)展
    2.2 基于RSSI多邊定位算法
    2.3 無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法(RT-TF)
        2.3.1 候選方向準(zhǔn)備階段
        2.3.2 獲勝者選擇階段
        2.3.3 容錯(cuò)回滾階段
    2.4 仿真模擬與結(jié)果分析
        2.4.1 3D場(chǎng)景部署模擬
        2.4.2 現(xiàn)有算法比較
        2.4.3 算法性能評(píng)估
    2.5 本章小結(jié)
第3章 無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建自組網(wǎng)
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)技術(shù)介紹
        3.2.1 聚類(lèi)算法的比較
        3.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議
    3.3 基于無(wú)人機(jī)輔助下的分簇通信算法
        3.3.1 簇形成階段
        3.3.2 簇頭選擇階段
        3.3.3 無(wú)人機(jī)收集簇信息階段
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于無(wú)人機(jī)輔助下的無(wú)線傳感網(wǎng)可視化分析系統(tǒng)
    4.1 相關(guān)開(kāi)發(fā)技術(shù)
        4.1.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式
        4.1.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)
    4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    4.3 系統(tǒng)功能模塊
        4.3.1 數(shù)據(jù)解析存儲(chǔ)模塊
        4.3.2 數(shù)據(jù)分析決策模塊
        4.3.3 數(shù)據(jù)可視化模塊
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
詳細(xì)摘要


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]國(guó)家政策:技術(shù)與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的融合——以中國(guó)民用無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展為個(gè)案研究[J]. 宋琳,劉昭.  北京科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2016(05)
[2]基于靜態(tài)分簇的LEACH算法改進(jìn)研究[J]. 韓濤,李訓(xùn)銘.  電子設(shè)計(jì)工程. 2014(06)
[3]四種聚類(lèi)方法之比較[J]. 馮曉蒲,張鐵峰.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2010(16)
[4]FCM聚類(lèi)算法與改進(jìn)層次聚類(lèi)算法的結(jié)合[J]. 陳亞平,吳陳.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2009(17)
[5]應(yīng)用無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)地面無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信中繼的探討[J]. 鄭鍇,童利標(biāo),陸文駿.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2007(23)

碩士論文
[1]多巡飛彈區(qū)域覆蓋航跡規(guī)劃研究[D]. 都業(yè)宏.北京理工大學(xué) 2016
[2]UAV-WSN系統(tǒng)MAC協(xié)議及UAV的路徑規(guī)劃研究[D]. 李罕上.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)極大生命周期路由研究[D]. 李碩.蘇州大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3649281