本文關鍵詞：基于CSS無線傳感器網(wǎng)絡室內(nèi)定位技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks,WSN)節(jié)點定位技術是無線傳感器網(wǎng)絡應用的基礎和關鍵技術之一,其中室內(nèi)定位作為無線傳感器網(wǎng)絡定位的一個應用場合,對人們生活、生產(chǎn)等具有重大意義。線性調頻擴頻(Chirp Spread Spectrum,CSS)技術具有較高的抗干擾能力和較長的傳播距離,因此適合作為室內(nèi)環(huán)境下的無線傳感器節(jié)點定位技術。本文主要研究了基于CSS的節(jié)點定位技術,針對室內(nèi)定位環(huán)境中存在的各種復雜條件的干擾,對CSS定位技術進行研究和優(yōu)化�；贑SS的節(jié)點定位技術是一種基于測距的定位技術,采用到達時間(Time of Arrival,TOA)進行測距。本文探討了基于CSS的測距技術在室內(nèi)環(huán)境下所面臨的問題及誤差的來源,針對測距所面臨的問題采用了改進的卡爾曼濾波器和測量冗余量接收信號強度指示值(Received Signal Strength Indicator,RSSI)對CSS測距進行優(yōu)化。實驗證明本文的方法可以有效的提高測距的精度,抑制室內(nèi)環(huán)境下的測距誤差�；跍y距的節(jié)點定位算法有很多,本文研究了幾種常見的基于測距的節(jié)點定位算法,在傳統(tǒng)的最小二乘估計(Least Square Estimation,LSE)定位算法的基礎上加入了卡爾曼濾波對定位結果進行平滑,并對卡爾曼濾波估計算法中的狀態(tài)噪聲方差陣和量測噪聲方差陣的更新進行改進,最終應用到室內(nèi)節(jié)點定位中。通過實驗驗證了本文算法在室內(nèi)環(huán)境下的節(jié)點定位中具有較高的定位精度。針對室內(nèi)環(huán)境下的節(jié)點定位,本文設計了一套基于CSS的室內(nèi)定位系統(tǒng),利用TOA的測量值作為指紋數(shù)據(jù),通過計算獲得定位指紋庫,并利用改進的LSE算法實現(xiàn)精確的坐標級定位,提高了定位的精度和定位的效率。最后通過實驗驗證了算法的可行性。
【關鍵詞】：無線傳感網(wǎng)絡 室內(nèi)定位 線性調頻擴頻 卡爾曼濾波 最小二乘法
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 1.3.1 本文主要研究內(nèi)容14
• 1.3.2 本文研究成果14-16
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡室內(nèi)定位技術研究16-21
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡定位技術概述16-17
• 2.2 無線傳感器室內(nèi)定位技術分類17-19
• 2.3 無線傳感器室內(nèi)定位存在的問題19-20
• 2.4 本章小結20-21
• 第三章 基于CSS的室內(nèi)定位測距優(yōu)化技術21-37
• 3.1 基于CSS的無線定位技術簡介21-22
• 3.2 基于CSS的測距技術22-23
• 3.2.1 基于CSS技術的無線測距原理22
• 3.2.2 基于CSS技術的無線測距誤差分析22-23
• 3.3 基于CSS的測距方法23-26
• 3.3.1 基于SDS-TWR的測距算法23-24
• 3.3.2 雙天線抑制誤差的方法24-26
• 3.4 基于改進卡爾曼濾波算法的NLOS誤差抑制26-30
• 3.4.1 NLOS誤差模型及特征26
• 3.4.2 卡爾曼濾波算法26-28
• 3.4.3 改進卡爾曼濾波的NLOS誤差抑制28-30
• 3.5 基于RSSI的室內(nèi)多徑干擾誤差矯正30-36
• 3.5.1 室內(nèi)情況下多路徑干擾誤差分析30-31
• 3.5.2 基于RSSI的多路徑誤差矯正31-32
• 3.5.3 實驗結果分析32-36
• 3.6 本章小結36-37
• 第四章 基于LSE和改進自適應卡爾曼濾波的室內(nèi)定位算法37-49
• 4.1 基于測距的節(jié)點位置估算方法研究37-41
• 4.1.1 常用位置估計算法37-39
• 4.1.2 定位算法問題分析39-41
• 4.2 基于卡爾曼濾波和LSE的室內(nèi)定位算法41-48
• 4.2.1 LSE和卡爾曼濾波結合的定位算法41-45
• 4.2.2 改進的自適應卡爾曼濾波45-47
• 4.2.3 定位實驗及結果分析47-48
• 4.3 本章小結48-49
• 第五章 基于CSS的室內(nèi)定位系統(tǒng)搭建及定位實驗49-67
• 5.1 室內(nèi)定位的基本流程49-50
• 5.2 基于CSS的室內(nèi)定位系統(tǒng)設計50-54
• 5.2.1 基于CSS的室內(nèi)定位系統(tǒng)算法設計50-51
• 5.2.2 算法的具體實現(xiàn)51-54
• 5.3 實驗平臺搭建54-59
• 5.3.1 硬件部分54-56
• 5.3.2 軟件部分56-59
• 5.4 定位實驗及結果分析59-66
• 5.4.1 室內(nèi)樓層定位實驗59-61
• 5.4.2 房間內(nèi)四點定位實驗61-66
• 5.5 本章小結66-67
• 第六章 總結和展望67-69
• 6.1 全文總結67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻69-72
• 致謝72-73
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術論文73

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1 本報記者 馬靜t，

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