隨著物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)作為大數(shù)據(jù)采集的重要手段,已成為其重要組成部分。但在復(fù)雜場(chǎng)景下,由于節(jié)點(diǎn)間的障礙,導(dǎo)致傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的定位和通信受到嚴(yán)重的制約。隨著小型無(wú)人機(jī)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)與傳感網(wǎng)結(jié)合的研究,越來(lái)越熱門(mén),尤其是在無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)應(yīng)急通信領(lǐng)域,無(wú)人機(jī)可以發(fā)揮重大的作用。本文以無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)通信為中心,從以下幾個(gè)方面展開(kāi)工作:（1）在復(fù)雜3D場(chǎng)景下,對(duì)無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位進(jìn)行了研究,主要分為基于RSSI多邊定位和無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法RT-TF（Real-Time Topology-Free）兩部分。通過(guò)與Linear,Spiral和LMAT三大路徑算法的比較,表明了無(wú)人機(jī)輔助節(jié)點(diǎn)定位的方案,能夠克服傳統(tǒng)定位在復(fù)雜場(chǎng)景下的缺點(diǎn),且本文提出的RT-TF算法相比Linear、Spiral、LMAT路徑規(guī)劃算法定位到所有的盲節(jié)點(diǎn)的總平均步數(shù)分別降低了 62.22%、27.88%、46.46%,算法魯棒性也達(dá)到了近90%。（2）無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)組建自組網(wǎng)的研究,基于區(qū)域分割模式選擇、剩余能量和節(jié)點(diǎn)間平均距離改進(jìn)k-means聚類(lèi)。實(shí)現(xiàn)由無(wú)人機(jī)計(jì)算分簇,并進(jìn)行廣播,輔助地面... 

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
    1.4 研究?jī)?nèi)容與章節(jié)
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 本文章節(jié)安排
第2章 基于無(wú)人機(jī)輔助的傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位算法
    2.1 3D無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)定位技術(shù)的發(fā)展
    2.2 基于RSSI多邊定位算法
    2.3 無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法(RT-TF)
        2.3.1 候選方向準(zhǔn)備階段
        2.3.2 獲勝者選擇階段
        2.3.3 容錯(cuò)回滾階段
    2.4 仿真模擬與結(jié)果分析
        2.4.1 3D場(chǎng)景部署模擬
        2.4.2 現(xiàn)有算法比較
        2.4.3 算法性能評(píng)估
    2.5 本章小結(jié)
第3章 無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建自組網(wǎng)
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)技術(shù)介紹
        3.2.1 聚類(lèi)算法的比較
        3.2.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議
    3.3 基于無(wú)人機(jī)輔助下的分簇通信算法
        3.3.1 簇形成階段
        3.3.2 簇頭選擇階段
        3.3.3 無(wú)人機(jī)收集簇信息階段
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于無(wú)人機(jī)輔助下的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)可視化分析系統(tǒng)
    4.1 相關(guān)開(kāi)發(fā)技術(shù)
        4.1.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式
        4.1.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)
    4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    4.3 系統(tǒng)功能模塊
        4.3.1 數(shù)據(jù)解析存儲(chǔ)模塊
        4.3.2 數(shù)據(jù)分析決策模塊
        4.3.3 數(shù)據(jù)可視化模塊
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
詳細(xì)摘要


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]國(guó)家政策:技術(shù)與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的融合——以中國(guó)民用無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展為個(gè)案研究[J]. 宋琳,劉昭.  北京科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2016(05)
[2]基于靜態(tài)分簇的LEACH算法改進(jìn)研究[J]. 韓濤,李訓(xùn)銘.  電子設(shè)計(jì)工程. 2014(06)
[3]四種聚類(lèi)方法之比較[J]. 馮曉蒲,張鐵峰.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2010(16)
[4]FCM聚類(lèi)算法與改進(jìn)層次聚類(lèi)算法的結(jié)合[J]. 陳亞平,吳陳.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2009(17)
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碩士論文
[1]多巡飛彈區(qū)域覆蓋航跡規(guī)劃研究[D]. 都業(yè)宏.北京理工大學(xué) 2016
[2]UAV-WSN系統(tǒng)MAC協(xié)議及UAV的路徑規(guī)劃研究[D]. 李罕上.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)極大生命周期路由研究[D]. 李碩.蘇州大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3649281