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基于WSN與RFID融合技術的井下定位與追蹤算法研究

發(fā)布時間:2017-06-25 01:05

  本文關鍵詞:基于WSN與RFID融合技術的井下定位與追蹤算法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:本文針對我國煤礦安全中存在的主要問題,以寧東煤礦為主要研究對象,將wsN與RFID技術相融合并應用到煤礦安全中。重點研究并解決ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡與RFID融合的關鍵理論和技術,構(gòu)建煤礦定位與動態(tài)追蹤機制。首先,提供一個中間件解決方案來及時處理海量數(shù)據(jù),以解決RFID閱讀器大規(guī)模部署的數(shù)據(jù)冗余問題,并將采集的信息傳送到相應的應用程序。其次,對傳統(tǒng)的三邊測量法進行改進,提高定位精度,增加射頻信號的覆蓋范圍。最后,結(jié)合馬爾可夫鏈模型對目標運動軌跡進行預測,并對傳統(tǒng)的質(zhì)心定位算法加以改進,使其適應預測模型。本文進一步為煤礦安全技術提供新的理論和方法,對RFID和ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡融合技術的進步起到重要推動作用。
【關鍵詞】:WSN RFID 井下定位 融合技術 中間件
【學位授予單位】:寧夏大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.44;TP212.9;TN929.5
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 緒論7-12
  • 1.1 研究背景7-9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析9-10
  • 1.3 論文研究內(nèi)容10-11
  • 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)11
  • 1.5 本章小結(jié)11-12
  • 第二章 RFID與WSN技術相關研究12-19
  • 2.1 RFID技術相關研究12-14
  • 2.1.1 RFID技術的定義12
  • 2.1.2 RFID技術的工作原理12-13
  • 2.1.3 RFID技術的應用現(xiàn)狀13-14
  • 2.2 WSN技術簡介14-15
  • 2.2.1 WSN技術的定義14
  • 2.2.2 WSN技術的工作原理14-15
  • 2.2.3 WSN技術的應用現(xiàn)狀15
  • 2.3 中間件技術的相關研究15-18
  • 2.3.1 中間件技術的定義15-16
  • 2.3.2 中間件技術的工作原理16-17
  • 2.3.3 中間件技術的應用現(xiàn)狀17-18
  • 2.4 本章小結(jié)18-19
  • 第三章 井下預測系統(tǒng)總體架構(gòu)19-22
  • 3.1 井下定位系統(tǒng)總體設計19
  • 3.2 各部分研究方案19-22
  • 第四章 中間件數(shù)據(jù)過濾算法研究22-29
  • 4.1 數(shù)據(jù)過濾算法設計22
  • 4.2 相關研究22-23
  • 4.3 RFID中間件的數(shù)據(jù)過濾算法23-25
  • 4.3.1 系統(tǒng)模型23-24
  • 4.3.2 數(shù)據(jù)過濾算法設計24-25
  • 4.4 誤判率評估25-26
  • 4.5 性能分析與比較26-28
  • 4.5.1 誤判率分析26-27
  • 4.5.2 處理效率分析27-28
  • 4.6 本章小結(jié)28-29
  • 第五章 井下定位算法詳細設計29-34
  • 5.1 井下定位算法設計29
  • 5.2 相關定位基本原理29-30
  • 5.3 改進后的定位算法30-32
  • 5.3.1 算法步驟30
  • 5.3.2 算法原理30-32
  • 5.4 實驗結(jié)果及分析32-33
  • 5.4.1 定位覆蓋率32-33
  • 5.4.2 未知節(jié)點的定位誤差33
  • 5.5 本章小結(jié)33-34
  • 第六章 井下預測算法詳細設計34-40
  • 6.1 井下定位算法設計34
  • 6.2 傳統(tǒng)理論技術34-35
  • 6.2.1 基于馬爾可夫鏈的狀態(tài)預測34-35
  • 6.2.2 質(zhì)心定位算法35
  • 6.3 井下目標軌跡預測算法35-36
  • 6.3.1 目標軌跡預測算法步驟35
  • 6.3.2 改進的質(zhì)心定位算法35-36
  • 6.4 軌跡預測算法36-37
  • 6.5 實驗結(jié)果及分析37-39
  • 6.5.1 定位覆蓋率37-38
  • 6.5.2 定位誤差38
  • 6.5.3 預測軌跡與定位軌跡比較38-39
  • 6.6 本章小結(jié)39-40
  • 第七章 總結(jié)與展望40-42
  • 7.1 總結(jié)40
  • 7.2 展望40-42
  • 參考文獻42-46
  • 致謝46-47
  • 個人簡介47

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 張偉;王汝傳;;Bloom Filters散列函數(shù)數(shù)目多階段動態(tài)優(yōu)化算法[J];電子學報;2011年04期

2 彭曲;丁治明;郭黎敏;;基于馬爾可夫鏈的軌跡預測[J];計算機科學;2010年08期

3 李萬高;趙雪梅;孫德廠;;基于改進貝葉斯方法的軌跡預測算法研究[J];計算機應用;2013年07期

4 孟凡振;吳杰;卜旭松;馮鋒;;基于馬爾可夫鏈模型的井下目標軌跡預測算法[J];計算機科學;2014年S1期

5 張明哲;張強;袁巍;劉威;;嵌入式RFID中間件數(shù)據(jù)過濾模型研究[J];計算機工程與設計;2010年17期


  本文關鍵詞:基于WSN與RFID融合技術的井下定位與追蹤算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:480170

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