發(fā)布時間：2017-09-13 19:27

  本文關(guān)鍵詞：基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的列車定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 列車定位 無線傳感網(wǎng)絡(luò) ZigBee RSSI

【摘要】：從1876年我國第一條鐵路誕生至今,我國鐵路線路一直不斷增加,鐵路牽引機(jī)車也跨越了從蒸汽機(jī)時代到內(nèi)燃機(jī)時代再到電氣化時代的演變,列車速度也跨越了六次大提速,為保證列車的安全高效運(yùn)行,實現(xiàn)列車的連續(xù)定位至關(guān)重要。但目前使用的一些定位技術(shù)都存在這方面的局限性,不能實時更新列車的位置信息。隨著無線通訊技術(shù)和電子器件技術(shù)的快速發(fā)展,使低成本、低功耗、多功能的無線傳感器的開發(fā)和廣泛運(yùn)用成為可能,基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用正在蓬勃發(fā)展之中。無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,簡稱WSN)能夠?qū)崟r地更新列車的位置信息,尤其是在森林、山區(qū)和隧道,只要節(jié)點(diǎn)布置合理都能很好地發(fā)揮作用。目前,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法中,TDOA(到達(dá)時間差)和AOA(到達(dá)角)對硬件都有特殊的要求,TOA(到達(dá)時間)需要精確的時鐘同步,RSSI(接收信號強(qiáng)度指示)定位算法對硬件沒有額外的要求,主要利用無線電信號的強(qiáng)度來定位,因為傳感器節(jié)點(diǎn)本身就具有無線通信能力,所以這是一種低功耗、廉價的基于測距的定位算法。而利用GPS定位原理來實現(xiàn)WSN定位也是一種可行的定位思路。本文采用了以下兩種WSN定位算法:第一種:改進(jìn)的RSSI的修正加權(quán)質(zhì)心定位算法。傳統(tǒng)的基于RSSI的修正加權(quán)質(zhì)心定位算法在信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的選取上存在一定的不合理性,導(dǎo)致誤差較大,論文對此進(jìn)行了一定的改進(jìn),另外在后期的數(shù)據(jù)處理上也做了一定的改進(jìn)。通過仿真對比分析,證明改進(jìn)后的算法降低了定位誤差,提高了定位精度。利用動態(tài)中行駛的列車各個車廂之間相對靜止的特點(diǎn),論文中對行駛中的列車的定位誤差在理論上提出了矯正方案。第二種:基于GPS定位原理的WSN定位算法。在GPS的定位原理的基礎(chǔ)之上,論文提出了基于GPS定位原理的WSN定位算法。把信標(biāo)節(jié)點(diǎn)當(dāng)作太空衛(wèi)星,待定位的列車就是地面接收機(jī)。利用信號從信標(biāo)節(jié)點(diǎn)到未知節(jié)點(diǎn)的傳輸時間作為估算兩點(diǎn)距離的依據(jù),對列車的位置進(jìn)行初步的估算。為減小定位誤差,文章對列車位置進(jìn)行了建模分析,對計算結(jié)果中產(chǎn)生的噪聲進(jìn)行了濾除。最后,仿真證明,基于GPS的WSN定位算法的不僅是可行的,而且定位誤差小于傳統(tǒng)的RSSI修正加權(quán)質(zhì)心定位算法和改進(jìn)的RSSI修正加權(quán)質(zhì)心定位算法,算法穩(wěn)定性好。最后,為進(jìn)一步驗證算法的可行性和優(yōu)越性,論文用汽車代替列車建立了一個小型驗證系統(tǒng)。采用支持休眠模式的CC2530模塊作為傳感器節(jié)點(diǎn)來測試和分析動態(tài)下定位算法的定位誤差。實驗證明,在不同的運(yùn)行速度下基于GPS定位原理的WSN定位算法穩(wěn)定性較好,平均定位誤差維持在3m左右。誤差波動范圍始終小于改進(jìn)的RSSI修正加權(quán)質(zhì)心定位算法的誤差波動范圍。
【關(guān)鍵詞】：列車定位 無線傳感網(wǎng)絡(luò) ZigBee RSSI
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U284.48;TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景和意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 列車定位技術(shù)10-13
• 1.2.2 WSN的發(fā)展13-14
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 2 WSN及其定位技術(shù)15-27
• 2.1 WSN的基本架構(gòu)15-20
• 2.1.1 WSN的組成15-17
• 2.1.2 WSN的通信17
• 2.1.3 ZigBee協(xié)議體系結(jié)構(gòu)17-18
• 2.1.4 ZigBee組網(wǎng)18-19
• 2.1.5 WSN適用于列車定位的優(yōu)勢19-20
• 2.2 節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)20-26
• 2.2.1 基于測距技術(shù)的定位20-23
• 2.2.2 無需測距的定位23-24
• 2.2.3 定位算法的評價指標(biāo)24-25
• 2.2.4 基于RSSI的質(zhì)心定位算法25-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 3 RSSI修正加權(quán)質(zhì)心定位算法27-44
• 3.1 RSSI測距模型27-31
• 3.1.1 路徑損耗模型分析27-29
• 3.1.2 路徑損耗模型仿真29-31
• 3.2 基于卡爾曼濾波的RSSI模型31-32
• 3.3 RSSI修正加權(quán)質(zhì)心定位算法32-36
• 3.3.1 算法原理32-34
• 3.3.2 算法優(yōu)化34-36
• 3.4 MATLAB仿真36-41
• 3.5 列車定位誤差矯正方案41-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 4 基于GPS定位原理的WSN定位算法44-55
• 4.1 測距原理44-45
• 4.2 非白噪聲的濾波建模45-47
• 4.2.1 狀態(tài)方程的建立46
• 4.2.2 測量方程的建立46-47
• 4.3 高斯白噪聲的濾波建模47-51
• 4.3.1 最優(yōu)線性平滑47-49
• 4.3.2 非線性濾波49-51
• 4.4 算法步驟51
• 4.5 MATLAB仿真51-53
• 4.6 本章小結(jié)53-55
• 5 定位算法的實物驗證及測試55-62
• 5.1 開發(fā)平臺介紹55-57
• 5.1.1 相關(guān)硬件55-56
• 5.1.2 相關(guān)軟件56-57
• 5.2 實驗測試及結(jié)果分析57-61
• 5.2.1 節(jié)點(diǎn)部署57-58
• 5.2.2 結(jié)果分析58-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-67
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果67

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：845459