本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡　切入點：自組織競爭網(wǎng)絡　出處：《中國礦業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)技術是一門涉及多學科的網(wǎng)絡通信技術,也是實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的基礎。該領域一直受到眾多學者的關注。由于該領域發(fā)展相對緩慢,在很多技術層面還有很大的欠缺,因此國內(nèi)外的科研人員與學者一直對該領域保持著高度的關注。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展,人員定位在人們生活中的需求越來越多,無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點由于具有節(jié)點能耗低、成本少、功能齊全等特點,因此WSN在人員定位技術中得到廣泛應用,例如煤礦井下人員定位。但是在定位過程中,由于環(huán)境的影響,基于WSN井下人員定位的精度受到很大影響。由于井下環(huán)境復雜多變,多徑效應明顯,井下結(jié)構(gòu)特殊等因素的存在,導致在井下人員定位過程中,對測量信號造成干擾,最終導致定位精度無法提高。為提高井下人員定位精度,本文針對井下特殊環(huán)境中人員定位技術進行分析研究,主要內(nèi)容如下:針對多徑效應導致信號失真、錯誤以及非失真信號的干擾,利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡對信號進行訓練,篩選掉失真錯誤信號,而對于非失真信號主要在反饋濾波基礎上利用RSSI(Received Signal Strength Indication)與LQI(link quality indicator)獲得一個權重值a,根據(jù)不同的數(shù)據(jù)測量范圍選擇不同的權重值a作為標準來對RSSI進行濾波處理。針對井下環(huán)境以及結(jié)構(gòu)的特殊性,在最終定位時無法利用精簡有效的信號進行定位,對此首先利用相似度對未知節(jié)點進行初步定位,其次根據(jù)相似度選取合適有效的信標節(jié)點,利用相似度作為加權系數(shù),并結(jié)合質(zhì)心算法進行最終的精確定位。文章最后給出了人員定位的應用模型,在學校教四樓的504實驗室和樓道走廊內(nèi)進行了實驗,并通過軟件仿真對定位效果進行對比和分析,結(jié)果證明文中提出的融合型定位算法達到了預期的效果,一定程度上滿足了井下復雜環(huán)境中的人員定位需求。
[Abstract]:Wireless Sensor Network (WSNs) technology is a multi-disciplinary network communication technology, which is also the basis of the rapid development of the Internet of things.This field has been concerned by many scholars.Because the development of this field is relatively slow and there are still many technical deficiencies in this field, researchers and scholars at home and abroad have been paying close attention to this field.With the development of economy and society, there are more and more demands for personnel positioning in people's life. Wireless sensor network nodes have the characteristics of low energy consumption, low cost and complete functions, so WSN has been widely used in personnel positioning technology.For example, underground coal mine personnel positioning.However, due to the influence of environment, the positioning accuracy of underground personnel based on WSN is greatly affected in the positioning process.Due to the complex and changeable environment, obvious multipath effect and the existence of special underground structure, the measurement signal is interfered in the process of underground personnel positioning, and the positioning accuracy can not be improved.In order to improve the positioning accuracy of underground personnel, this paper analyzes and studies the human positioning technology in the special underground environment. The main contents are as follows: the multipath effect leads to signal distortion, error and non-distortion signal interference.The self-organizing neural network is used to train the signal and filter out the distorted error signal.On the basis of feedback filtering, RSSI(Received Signal Strength indication and LQI(link quality indicator are used to obtain a weight value a. According to different measurement range, different weight value a is chosen as the standard to filter RSSI.In view of the particularity of underground environment and structure, it is impossible to use the reduced and effective signal to locate the location in the final location. Firstly, the unknown node is located by similarity, and then the appropriate effective beacon node is selected according to the similarity.The similarity is used as the weighting coefficient and the centroid algorithm is used for the final accurate location.Finally, the application model of personnel positioning is given, and the experiment is carried out in 504 laboratory and corridor on the fourth floor of the school, and the effect of location is compared and analyzed by software simulation.The results show that the fusion localization algorithm proposed in this paper achieves the desired effect and meets the needs of personnel location in the complex underground environment to some extent.
【學位授予單位】：中國礦業(yè)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：1730369