本文關(guān)鍵詞：基于CSS無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)之一,其中室內(nèi)定位作為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)合,對(duì)人們生活、生產(chǎn)等具有重大意義。線性調(diào)頻擴(kuò)頻(Chirp Spread Spectrum,CSS)技術(shù)具有較高的抗干擾能力和較長(zhǎng)的傳播距離,因此適合作為室內(nèi)環(huán)境下的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)。本文主要研究了基于CSS的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù),針對(duì)室內(nèi)定位環(huán)境中存在的各種復(fù)雜條件的干擾,對(duì)CSS定位技術(shù)進(jìn)行研究和優(yōu)化�；贑SS的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是一種基于測(cè)距的定位技術(shù),采用到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival,TOA)進(jìn)行測(cè)距。本文探討了基于CSS的測(cè)距技術(shù)在室內(nèi)環(huán)境下所面臨的問(wèn)題及誤差的來(lái)源,針對(duì)測(cè)距所面臨的問(wèn)題采用了改進(jìn)的卡爾曼濾波器和測(cè)量冗余量接收信號(hào)強(qiáng)度指示值(Received Signal Strength Indicator,RSSI)對(duì)CSS測(cè)距進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明本文的方法可以有效的提高測(cè)距的精度,抑制室內(nèi)環(huán)境下的測(cè)距誤差�；跍y(cè)距的節(jié)點(diǎn)定位算法有很多,本文研究了幾種常見(jiàn)的基于測(cè)距的節(jié)點(diǎn)定位算法,在傳統(tǒng)的最小二乘估計(jì)(Least Square Estimation,LSE)定位算法的基礎(chǔ)上加入了卡爾曼濾波對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行平滑,并對(duì)卡爾曼濾波估計(jì)算法中的狀態(tài)噪聲方差陣和量測(cè)噪聲方差陣的更新進(jìn)行改進(jìn),最終應(yīng)用到室內(nèi)節(jié)點(diǎn)定位中。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法在室內(nèi)環(huán)境下的節(jié)點(diǎn)定位中具有較高的定位精度。針對(duì)室內(nèi)環(huán)境下的節(jié)點(diǎn)定位,本文設(shè)計(jì)了一套基于CSS的室內(nèi)定位系統(tǒng),利用TOA的測(cè)量值作為指紋數(shù)據(jù),通過(guò)計(jì)算獲得定位指紋庫(kù),并利用改進(jìn)的LSE算法實(shí)現(xiàn)精確的坐標(biāo)級(jí)定位,提高了定位的精度和定位的效率。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) 室內(nèi)定位 線性調(diào)頻擴(kuò)頻 卡爾曼濾波 最小二乘法
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)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?jī)?nèi)容14
• 1.3.2 本文研究成果14-16
• 第二章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位技術(shù)研究16-21
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)概述16-17
• 2.2 無(wú)線傳感器室內(nèi)定位技術(shù)分類17-19
• 2.3 無(wú)線傳感器室內(nèi)定位存在的問(wèn)題19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基于CSS的室內(nèi)定位測(cè)距優(yōu)化技術(shù)21-37
• 3.1 基于CSS的無(wú)線定位技術(shù)簡(jiǎn)介21-22
• 3.2 基于CSS的測(cè)距技術(shù)22-23
• 3.2.1 基于CSS技術(shù)的無(wú)線測(cè)距原理22
• 3.2.2 基于CSS技術(shù)的無(wú)線測(cè)距誤差分析22-23
• 3.3 基于CSS的測(cè)距方法23-26
• 3.3.1 基于SDS-TWR的測(cè)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(jìn)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(jìn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果分析32-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于LSE和改進(jìn)自適應(yīng)卡爾曼濾波的室內(nèi)定位算法37-49
• 4.1 基于測(cè)距的節(jié)點(diǎn)位置估算方法研究37-41
• 4.1.1 常用位置估計(jì)算法37-39
• 4.1.2 定位算法問(wèn)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(jié)合的定位算法41-45
• 4.2.2 改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波45-47
• 4.2.3 定位實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析47-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 第五章 基于CSS的室內(nèi)定位系統(tǒng)搭建及定位實(shí)驗(yàn)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(shè)計(jì)50-54
• 5.2.1 基于CSS的室內(nèi)定位系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)50-51
• 5.2.2 算法的具體實(shí)現(xiàn)51-54
• 5.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)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(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析59-66
• 5.4.1 室內(nèi)樓層定位實(shí)驗(yàn)59-61
• 5.4.2 房間內(nèi)四點(diǎn)定位實(shí)驗(yàn)61-66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)和展望67-69
• 6.1 全文總結(jié)67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 致謝72-73
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文73

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：276274