本文關(guān)鍵詞：基于ZigBee的無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究與實現(xiàn)

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【摘要】：隨著無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSNs)相關(guān)領(lǐng)域的理論知識的迅猛發(fā)展,無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)在森林防火、環(huán)境監(jiān)測和軍事國防得到廣泛的應(yīng)用。然而在各個環(huán)境中,由于環(huán)境的復(fù)雜性、節(jié)點發(fā)射功率的限制、電磁波的干擾和通信距離的影響,這將會嚴重影響RSSI值的準確性,從而影響定位的精度。因此如何使無線傳感網(wǎng)路更好的適應(yīng)不同的環(huán)境、消除其它因素對定位的影響,這對無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位有重要的作用。本文在研究大量的文獻資料和傳感器節(jié)點設(shè)計的基礎(chǔ)上,通過IAR和Altium Designer軟件設(shè)計了無線傳感節(jié)點的硬件平臺和軟件平臺。硬件平臺由液晶顯示模塊、按鍵模塊等,射頻TI CC2520模塊等組成。軟件平臺設(shè)計包括未知節(jié)點軟件設(shè)計、參考節(jié)點軟件設(shè)計和網(wǎng)關(guān)節(jié)點軟件設(shè)計。并從理論模型和實測模型進行定位系統(tǒng)平臺搭建,為后續(xù)在不同環(huán)境下的實測實驗打下基礎(chǔ)。針對傳統(tǒng)靜態(tài)權(quán)重定位算法無法得到準確的定位精度,本文給出一種基于RSSI的自適應(yīng)權(quán)重定位算法。RSSI值的準確與否直接關(guān)系到定位的準確性,而RSSI測距容易受環(huán)境、通信距離等影響影響,針對這個問題本文給出RSSI測距優(yōu)化算法。首先將采集到的RSSI值集合求初始平均值,然后將RSSI值集合通過高斯濾波,濾出小概率事件,將過濾之后的RSSI值再求第二次平均值,最后通過公式推導(dǎo)消除傳統(tǒng)測距算法的參數(shù)的影響,消除節(jié)點不同功率和其它因素的影響。由于靜態(tài)權(quán)重定位算法中權(quán)重修正系數(shù)是固定的,本文提出讓參考節(jié)點自適應(yīng)獲得最優(yōu)權(quán)重修正系數(shù),即判斷計算的兩組距離之差是否大于1.5m,如果結(jié)果大于1.5m,判斷該節(jié)點對未知節(jié)點定位公式的導(dǎo)數(shù)正負值,導(dǎo)數(shù)為正(負),權(quán)重修正系數(shù)在區(qū)間內(nèi)遞增(減),直到找到距離之差最小所對應(yīng)的最優(yōu)權(quán)重修正系數(shù)。最后,通過Matlab仿真平臺和實測實驗驗證改進算法的可行性。在MATLAB環(huán)境中模擬不同參考節(jié)點的數(shù)目、通信半徑對定位精度的影響。在實測實驗中,將傳感器節(jié)點在室內(nèi)(學(xué)院大廳)、室外(室外足球場)和井下巷道三種環(huán)境下搭建小型無線傳感網(wǎng)絡(luò),測量和分析定位算法的定位精度。Matlab仿真實驗和實測實驗表明改進后的基于RSSI的自適應(yīng)權(quán)重定位算法定位精度較高,在實際中具有可行性。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感網(wǎng)絡(luò) 接收信號強度 動態(tài)測距 靜態(tài)權(quán)重定位 自適應(yīng)加權(quán)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)概述10-11
• 1.2 無線定位技術(shù)概述11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究動態(tài)12-14
• 1.4 課題研究的目的及意義14
• 1.5 本文主要內(nèi)容和章節(jié)安排14-16
• 第2章 無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)理論基礎(chǔ)16-26
• 2.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位基礎(chǔ)理論16-20
• 2.1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)相關(guān)術(shù)語16-17
• 2.1.2 ZigBee協(xié)議棧17-18
• 2.1.3 ZigBee網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)18-20
• 2.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)典型定位算法20-24
• 2.2.1 基于測距的定位算法20-22
• 2.2.2 基于非測距的定位算法22-24
• 2.3 無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位算法性能比較24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 ZigBee定位節(jié)點的總體設(shè)計26-40
• 3.1 需求分析26-27
• 3.2 總體架構(gòu)27-28
• 3.3 ZigBee無線射頻芯片選型28-29
• 3.4 節(jié)點硬件電路設(shè)計29-33
• 3.4.1 無線通信模塊29-31
• 3.4.2 電源電路模塊31
• 3.4.3 JTAG顯示模塊31-32
• 3.4.4 按鍵模塊32
• 3.4.5 液晶顯示模塊32-33
• 3.5 節(jié)點軟件設(shè)計33-36
• 3.5.1 軟件開發(fā)環(huán)境平臺33
• 3.5.2 參考節(jié)點軟件設(shè)計33-34
• 3.5.3 未知節(jié)點軟件設(shè)計34-35
• 3.5.4 網(wǎng)關(guān)節(jié)點軟件設(shè)計35-36
• 3.6 定位系統(tǒng)平臺的構(gòu)造36-39
• 3.6.1 節(jié)點功能及測試36-37
• 3.6.2 定位系統(tǒng)理論模型構(gòu)造37-38
• 3.6.3 實測模型構(gòu)造38-39
• 3.7 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于RSSI的自適應(yīng)權(quán)重定位算法40-57
• 4.1 無線信號路徑損耗模型40-42
• 4.1.1 自由傳播路徑損耗模型40-41
• 4.1.2 雙線地面反射模型41
• 4.1.3 對數(shù)距離路徑損耗模型41
• 4.1.4 對數(shù)-正態(tài)陰影模型41-42
• 4.2 基于RSSI測距優(yōu)化算法42-44
• 4.2.1 傳統(tǒng)RSSI測距模型42-43
• 4.2.2 RSSI測距優(yōu)化算法43-44
• 4.3 靜態(tài)權(quán)重定位算法的優(yōu)化44-53
• 4.3.1 靜態(tài)權(quán)重定位算法模型44-45
• 4.3.2 權(quán)重修正系數(shù)特性分析45-49
• 4.3.3 自適應(yīng)權(quán)重定位算法的仿真49-50
• 4.3.4 自適應(yīng)權(quán)重定位算法仿真流程50-53
• 4.4 MATLAB仿真53-55
• 4.4.1 相關(guān)參數(shù)設(shè)置53
• 4.4.2 仿真結(jié)果分析53-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 第5章 定位方法的實現(xiàn)與結(jié)果分析57-67
• 5.1 室內(nèi)環(huán)境無線傳感網(wǎng)絡(luò)實驗57-60
• 5.2 室外環(huán)境無線傳感網(wǎng)絡(luò)實驗60-63
• 5.3 井下巷道環(huán)境無線傳感網(wǎng)絡(luò)實驗63-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 總結(jié)與展望67-69
• 參考文獻69-73
• 致謝73-74
• 附錄A (攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文、專利和參與項目)74

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本文編號：882732