本文關(guān)鍵詞：基于混合濾波算法的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)的研究

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【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)一直以來(lái)都是科技領(lǐng)域的前沿課題之一,二十一世紀(jì)以來(lái),更是得到了大幅度的發(fā)展和進(jìn)步。由于其中關(guān)聯(lián)了許多其他領(lǐng)域的技術(shù),近年來(lái)這些領(lǐng)域技術(shù)的進(jìn)步,也間接推動(dòng)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)不斷創(chuàng)新。這項(xiàng)技術(shù)越來(lái)越受到重視,也更多地應(yīng)用到社會(huì)各個(gè)層面中。這其中,基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線傳感器定位技術(shù)就是應(yīng)用廣泛的技術(shù)之一。一直以來(lái),該技術(shù)的發(fā)展目標(biāo)是提高精確性,減少工作開(kāi)銷,并且降低成本。本文在研究了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位基本理論的基礎(chǔ)上,提出了一種基于RSSI測(cè)距定位算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法,并且將該系統(tǒng)與上位機(jī)軟件相結(jié)合,組成一套較為完整的定位系統(tǒng)。在開(kāi)始定位工作前,本文先依據(jù)一種無(wú)線信道模型,結(jié)合實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù),確定模型中的定位參數(shù)A值和n值。該系統(tǒng)開(kāi)始工作時(shí),先利用CC2530構(gòu)成無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),采集接收到的信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值,這些信息會(huì)通過(guò)串口實(shí)時(shí)地傳輸?shù)缴衔粰C(jī)的定位軟件。定位軟件搭載了一種融合了均值濾波、高斯濾波、卡爾曼濾波和線性插值的混合濾波算法,利用該處理這些數(shù)據(jù),得到一個(gè)較為精確可靠的結(jié)果,再代入無(wú)線信道模型中,將信號(hào)強(qiáng)度值轉(zhuǎn)換為所需求的節(jié)點(diǎn)間距離,最后利用三角質(zhì)心定位算法,計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。依照所得位置坐標(biāo),未知節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)情況會(huì)繪制在定位軟件上。上述的混合濾波算法會(huì)用Matlab軟件進(jìn)行仿真,以此驗(yàn)證該算法對(duì)于精確度的提高。軟件部分會(huì)給出實(shí)際測(cè)試圖像。通過(guò)Mtalab仿真,本文提出的算法融合了各個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),對(duì)于實(shí)際應(yīng)用中的外部干擾有較強(qiáng)的抵抗能力,相較于其他定位算法在精確度上有很大提高,存在著繼續(xù)研究的價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 定位技術(shù) 混合濾波 三角質(zhì)心定位算法 應(yīng)用軟件
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 一 緒論10-19
• 1.1 課題研究背景10-15
• 1.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述10-12
• 1.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域14-15
• 1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)15-19
• 1.2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)概述15
• 1.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)的應(yīng)用15-17
• 1.2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)面臨的問(wèn)題17-19
• 二 定位方法理論基礎(chǔ)19-29
• 2.1 定位方法基本概念19-20
• 2.2 定位系統(tǒng)和定位算法性能指標(biāo)20-21
• 2.3 定位算法的分類21-23
• 2.3.1 基于測(cè)距與非基于測(cè)距的定位算法21-22
• 2.3.2 絕對(duì)定位和相對(duì)定位22
• 2.3.3 物理定位和符號(hào)定位22
• 2.3.4 集中式計(jì)算與分布式計(jì)算22-23
• 2.4 定位算法介紹23-29
• 2.4.1 基于距離測(cè)量的節(jié)點(diǎn)定位算法23-25
• 2.4.2 基于無(wú)距離測(cè)量的節(jié)點(diǎn)定位算法25-29
• 三 濾波方法選擇及優(yōu)化29-37
• 3.1 RSSI測(cè)距原理分析29-30
• 3.2 混合濾波優(yōu)化RSSI值30-33
• 3.2.1 均值濾波30
• 3.2.2 高斯濾波30-31
• 3.2.3 卡爾曼濾波31-32
• 3.2.4 線性插值法32
• 3.2.5 混合濾波32-33
• 3.3 加權(quán)質(zhì)心定位算法33-35
• 3.4 混合濾波的仿真35-37
• 四 數(shù)據(jù)模擬仿真及系統(tǒng)平臺(tái)測(cè)試37-53
• 4.1 數(shù)據(jù)仿真37-45
• 4.1.1 硬件定位環(huán)境37-38
• 4.1.2 仿真模型建立38-39
• 4.1.3 定位系統(tǒng)模型參數(shù)的選取39-41
• 4.1.4 濾波仿真結(jié)果41-45
• 4.2 定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-53
• 4.2.1 軟件開(kāi)發(fā)概述45-46
• 4.2.2 軟件開(kāi)發(fā)及編譯46-53
• 五 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 工作總結(jié)53
• 5.2 未來(lái)展望53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 附錄59

【相似文獻(xiàn)】

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