本文選題：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)技術(shù)是一門涉及多學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù),也是實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的基礎(chǔ)。該領(lǐng)域一直受到眾多學(xué)者的關(guān)注。由于該領(lǐng)域發(fā)展相對(duì)緩慢,在很多技術(shù)層面還有很大的欠缺,因此國(guó)內(nèi)外的科研人員與學(xué)者一直對(duì)該領(lǐng)域保持著高度的關(guān)注。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,人員定位在人們生活中的需求越來(lái)越多,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)由于具有節(jié)點(diǎn)能耗低、成本少、功能齊全等特點(diǎn),因此WSN在人員定位技術(shù)中得到廣泛應(yīng)用,例如煤礦井下人員定位。但是在定位過(guò)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(fù)雜多變,多徑效應(yīng)明顯,井下結(jié)構(gòu)特殊等因素的存在,導(dǎo)致在井下人員定位過(guò)程中,對(duì)測(cè)量信號(hào)造成干擾,最終導(dǎo)致定位精度無(wú)法提高。為提高井下人員定位精度,本文針對(duì)井下特殊環(huán)境中人員定位技術(shù)進(jìn)行分析研究,主要內(nèi)容如下:針對(duì)多徑效應(yīng)導(dǎo)致信號(hào)失真、錯(cuò)誤以及非失真信號(hào)的干擾,利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練,篩選掉失真錯(cuò)誤信號(hào),而對(duì)于非失真信號(hào)主要在反饋濾波基礎(chǔ)上利用RSSI(Received Signal Strength Indication)與LQI(link quality indicator)獲得一個(gè)權(quán)重值a,根據(jù)不同的數(shù)據(jù)測(cè)量范圍選擇不同的權(quán)重值a作為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)RSSI進(jìn)行濾波處理。針對(duì)井下環(huán)境以及結(jié)構(gòu)的特殊性,在最終定位時(shí)無(wú)法利用精簡(jiǎn)有效的信號(hào)進(jìn)行定位,對(duì)此首先利用相似度對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步定位,其次根據(jù)相似度選取合適有效的信標(biāo)節(jié)點(diǎn),利用相似度作為加權(quán)系數(shù),并結(jié)合質(zhì)心算法進(jìn)行最終的精確定位。文章最后給出了人員定位的應(yīng)用模型,在學(xué)校教四樓的504實(shí)驗(yàn)室和樓道走廊內(nèi)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并通過(guò)軟件仿真對(duì)定位效果進(jìn)行對(duì)比和分析,結(jié)果證明文中提出的融合型定位算法達(dá)到了預(yù)期的效果,一定程度上滿足了井下復(fù)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(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN92;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 魏景新;靳文濤;;基于ZigBee技術(shù)的煤礦井下自組網(wǎng)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];中國(guó)煤炭;2017年03期

2 王鑫;;影響我國(guó)煤礦安全的深層次原因分析[J];內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì);2017年01期

3 趙曼;;礦井無(wú)線通信技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)綜述[J];科技視界;2017年01期

4 郝振霆;朱明輝;;基于RSSI-LQI的混合測(cè)距算法的研究[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2016年11期

5 陳大孝;張蓮;張攀;劉增里;;基于小波變換測(cè)距優(yōu)化的RSSI加權(quán)質(zhì)心定位算法[J];電子世界;2016年20期

6 張亞琳;;基于ZigBee中繼器礦山井下人員定位算法[J];物聯(lián)網(wǎng)技術(shù);2016年08期

7 梁運(yùn)濤;侯賢軍;羅海珠;田富超;于貴生;;我國(guó)煤礦火災(zāi)防治現(xiàn)狀及發(fā)展對(duì)策[J];煤炭科學(xué)技術(shù);2016年06期

8 謝國(guó)民;劉葉;付華;劉明;;基于PSO-GSA優(yōu)化的井下加權(quán)質(zhì)心人員定位算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2017年03期

9 邱天宇;申富饒;趙金熙;;自組織增量學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述[J];軟件學(xué)報(bào);2016年09期

10 張劍英;張躍輝;周立宇;;基于自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的井下人員定位融合算法[J];工礦自動(dòng)化;2016年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 譚秀輝;自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息處理中的應(yīng)用研究[D];中北大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李睿;基于ZigBee的礦山井下人員定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研究[D];南華大學(xué);2016年

2 劉菁原;無(wú)線傳感網(wǎng)中距離相關(guān)加權(quán)定位算法分析研究[D];昆明理工大學(xué);2016年

3 朱明輝;基于RSSI的煤礦井下人員定位算法研究[D];華北理工大學(xué);2016年

4 譚浩;基于Zigbee井下人員定位系統(tǒng)構(gòu)建與開發(fā)[D];西安工業(yè)大學(xué);2015年

5 施賽杰;基于WSN的煤礦井下安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];寧夏大學(xué);2015年

6 植宇;基于ZigBee網(wǎng)絡(luò)的井下人員定位技術(shù)研究[D];太原科技大學(xué);2015年

7 陳丹丹;煤礦井下人員跟蹤定位算法研究[D];河南師范大學(xué);2014年

8 于海存;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)加權(quán)質(zhì)心定位算法研究[D];重慶大學(xué);2014年

9 祝滿拳;無(wú)線定位算法的研究及其在井下的應(yīng)用[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

10 唐亞平;無(wú)線電波傳播損耗預(yù)測(cè)方法與應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：1730369