面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-07-08 14:38
隨著新一代信息技術(shù)與制造業(yè)的深度融合,位置服務(wù)對解決生產(chǎn)過程中數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化所面臨的問題至關(guān)重要。室內(nèi)定位作為位置服務(wù)的基礎(chǔ)技術(shù),與工業(yè)生產(chǎn)過程的結(jié)合是實現(xiàn)生產(chǎn)智能化的關(guān)鍵。然而,傳統(tǒng)室內(nèi)定位系統(tǒng)在應用于動態(tài)多變和非結(jié)構(gòu)化的復雜工業(yè)環(huán)境中時,定位性能下降嚴重,在架構(gòu)設(shè)計、位置估計、數(shù)據(jù)傳輸、信息處理等諸多方面面臨嚴峻挑戰(zhàn)。目前,面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng),尚未形成完備的技術(shù)體系,亟需開展深入研究。因此,本文從工業(yè)場景出發(fā),針對系統(tǒng)架構(gòu)、模型、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)處理等關(guān)鍵問題展開研究,提出并構(gòu)建了滿足復雜工業(yè)環(huán)境定位需求的室內(nèi)定位系統(tǒng)。主要成果和創(chuàng)新點如下:1.室內(nèi)定位系統(tǒng)的初始設(shè)計未充分考慮不同類型的工業(yè)場景,其在復雜工業(yè)環(huán)境的定位性能下降嚴重,同時面臨著系統(tǒng)資源與定位需求之間供需不平衡且難以協(xié)調(diào)的問題。因此,本文依托智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),提出了面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)架構(gòu);通過構(gòu)建服務(wù)支持機制、資源適配機制和認證感知機制,實現(xiàn)定位服務(wù)與系統(tǒng)資源的靈活適配,保障了差異化的定位需求對系統(tǒng)性能的苛刻要求,為工業(yè)環(huán)境中室內(nèi)定位系統(tǒng)的優(yōu)化奠定基礎(chǔ);基于提出的系統(tǒng)架構(gòu),在實際場景中搭建原型系統(tǒng),后...
【文章來源】:北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:149 頁
【學位級別】:博士
【部分圖文】:
室內(nèi)定位系統(tǒng)原理圖
北京交通大學博士學位論文4DifferenceofArrival,TDOA)[16]等,利用不同的定位算法,如最小二乘法、Taylor級數(shù)、深度學習等,估計標簽節(jié)點的坐標位置。(3)定位顯示:在地圖上標識出標簽節(jié)點的計算位置或?qū)︼@示優(yōu)化后的位置。在圖1-2中,第一個階段是位置感知,主要是利用測量信號的特性獲取定位所需的信息;第二階段是位置計算,使用測量值或獲得的數(shù)據(jù)來估計待定位的標簽節(jié)點的位置。以上兩個定位階段均與某些因素直接相關(guān),并且這些因素對定位性能產(chǎn)生了影響,其關(guān)系如圖1-3所示。數(shù)據(jù)質(zhì)量位置感知位置計算通信機制定位模型節(jié)點數(shù)目定位誤差定位規(guī)模定位成功率定位能耗定位階段影響因素定位性能圖1-3影響定位性能的相關(guān)因素Figure1-3Thefactorsthataffecttheperformanceoflocalization定位階段與某些因素直接相關(guān)。位置感知過程獲取的定位信息與通信機制、數(shù)據(jù)質(zhì)量、節(jié)點數(shù)目相關(guān);位置計算結(jié)果與定位模型、數(shù)據(jù)質(zhì)量、節(jié)點數(shù)目相關(guān)。多種因素對定位性能產(chǎn)生了影響。定位模型影響了定位誤差、定位成功率;優(yōu)化定位算法可以減小標簽節(jié)點定位誤差、提高定位成功率。通信機制與定位規(guī)模、定位成功率、定位能耗指標相關(guān);采用合適的網(wǎng)絡(luò)通信機制,能擴大定位規(guī)模、提高定位成功率、降低定位能耗。數(shù)據(jù)質(zhì)量影響了定位誤差、定位成功率;提高測量數(shù)據(jù)質(zhì)量可以減小標簽節(jié)點定位誤差、提高定位成功率。節(jié)點數(shù)目影響了定位誤差、定位規(guī)模、定位成功率;增加節(jié)點數(shù)目,可以減小標簽節(jié)點定位誤差、擴大定位規(guī)模、提高定位成功率。1.2.2室內(nèi)定位技術(shù)當前,常用的室內(nèi)定位技術(shù)包括:藍牙[17]、無線局域網(wǎng)(WirelessLocalAreaNetworks,WLAN)[18]、Zigbee[19]、RFID[20]、可見光[21]、超聲波[22]、UWB[23]等。下面簡
重,這對定位技術(shù)的選擇十分苛刻。由(1.2.2)小節(jié)可知,基于UWB的定位技術(shù)相比較而言更適合室內(nèi)定位,但由于工廠空間結(jié)構(gòu)復雜、工業(yè)射頻環(huán)境惡劣以及工業(yè)過程特有的行業(yè)背景,傳統(tǒng)室內(nèi)定位技術(shù)難以直接應用于復雜的工業(yè)環(huán)境中。構(gòu)建面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng),需從復雜的工業(yè)應用場景出發(fā),兼顧差異化的定位需求,以實現(xiàn)復雜工業(yè)環(huán)境下精準、可靠、穩(wěn)定的定位。功能應用場景LQoS室內(nèi)定位系統(tǒng)定位網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)過程人員調(diào)度倉儲管理精確性可靠性穩(wěn)定性刷新時間物理層數(shù)據(jù)鏈路層網(wǎng)絡(luò)層傳輸層應用層……圖1-5面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure1-5Thestructureofindoorlocalizationsystemforcomplexindustrialenvironment圖1-5表示面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。首先,根據(jù)應用的使用場景和功能確定定位服務(wù)需求。然后,利用定位網(wǎng)絡(luò)進行需求解析,向定位系統(tǒng)提供參數(shù)化的定位服務(wù)質(zhì)量(LocalizationQualityofService,LQoS)指標性能指標,包括精確性、可靠性、穩(wěn)定性及刷新時間等;并對定位系統(tǒng)進行實時感知和狀態(tài)更新,依據(jù)參數(shù)化的性能指對定位策略進行選擇。最后,定位系統(tǒng)根據(jù)LQoS和定位策略,依據(jù)圖1-2室內(nèi)定位原理進行定位,獲得滿足工業(yè)場景需求的定位性能。通過上述分析可知,面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計主要面臨以下四個難點:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]支持異步TDOA測量的確定性定位網(wǎng)絡(luò)[J]. 薛塬,蘇偉,王洪超,楊冬. 電子學報. 2019(10)
[2]基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)研究進展[J]. 卜毅,包學才. 信息通信. 2018(01)
[3]智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)理論與實踐[J]. 張宏科. 信息通信技術(shù). 2017(06)
[4]智慧協(xié)同工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[J]. 楊冬,馬劍,張宏科. 電子學報. 2017(06)
[5]智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及應用[J]. 張宏科. 北京交通大學學報. 2016(04)
[6]無線網(wǎng)絡(luò)定位綜述[J]. 錢志鴻,孫大洋,LEUNG Victor. 計算機學報. 2016(06)
本文編號:3271761
【文章來源】:北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:149 頁
【學位級別】:博士
【部分圖文】:
室內(nèi)定位系統(tǒng)原理圖
北京交通大學博士學位論文4DifferenceofArrival,TDOA)[16]等,利用不同的定位算法,如最小二乘法、Taylor級數(shù)、深度學習等,估計標簽節(jié)點的坐標位置。(3)定位顯示:在地圖上標識出標簽節(jié)點的計算位置或?qū)︼@示優(yōu)化后的位置。在圖1-2中,第一個階段是位置感知,主要是利用測量信號的特性獲取定位所需的信息;第二階段是位置計算,使用測量值或獲得的數(shù)據(jù)來估計待定位的標簽節(jié)點的位置。以上兩個定位階段均與某些因素直接相關(guān),并且這些因素對定位性能產(chǎn)生了影響,其關(guān)系如圖1-3所示。數(shù)據(jù)質(zhì)量位置感知位置計算通信機制定位模型節(jié)點數(shù)目定位誤差定位規(guī)模定位成功率定位能耗定位階段影響因素定位性能圖1-3影響定位性能的相關(guān)因素Figure1-3Thefactorsthataffecttheperformanceoflocalization定位階段與某些因素直接相關(guān)。位置感知過程獲取的定位信息與通信機制、數(shù)據(jù)質(zhì)量、節(jié)點數(shù)目相關(guān);位置計算結(jié)果與定位模型、數(shù)據(jù)質(zhì)量、節(jié)點數(shù)目相關(guān)。多種因素對定位性能產(chǎn)生了影響。定位模型影響了定位誤差、定位成功率;優(yōu)化定位算法可以減小標簽節(jié)點定位誤差、提高定位成功率。通信機制與定位規(guī)模、定位成功率、定位能耗指標相關(guān);采用合適的網(wǎng)絡(luò)通信機制,能擴大定位規(guī)模、提高定位成功率、降低定位能耗。數(shù)據(jù)質(zhì)量影響了定位誤差、定位成功率;提高測量數(shù)據(jù)質(zhì)量可以減小標簽節(jié)點定位誤差、提高定位成功率。節(jié)點數(shù)目影響了定位誤差、定位規(guī)模、定位成功率;增加節(jié)點數(shù)目,可以減小標簽節(jié)點定位誤差、擴大定位規(guī)模、提高定位成功率。1.2.2室內(nèi)定位技術(shù)當前,常用的室內(nèi)定位技術(shù)包括:藍牙[17]、無線局域網(wǎng)(WirelessLocalAreaNetworks,WLAN)[18]、Zigbee[19]、RFID[20]、可見光[21]、超聲波[22]、UWB[23]等。下面簡
重,這對定位技術(shù)的選擇十分苛刻。由(1.2.2)小節(jié)可知,基于UWB的定位技術(shù)相比較而言更適合室內(nèi)定位,但由于工廠空間結(jié)構(gòu)復雜、工業(yè)射頻環(huán)境惡劣以及工業(yè)過程特有的行業(yè)背景,傳統(tǒng)室內(nèi)定位技術(shù)難以直接應用于復雜的工業(yè)環(huán)境中。構(gòu)建面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng),需從復雜的工業(yè)應用場景出發(fā),兼顧差異化的定位需求,以實現(xiàn)復雜工業(yè)環(huán)境下精準、可靠、穩(wěn)定的定位。功能應用場景LQoS室內(nèi)定位系統(tǒng)定位網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)過程人員調(diào)度倉儲管理精確性可靠性穩(wěn)定性刷新時間物理層數(shù)據(jù)鏈路層網(wǎng)絡(luò)層傳輸層應用層……圖1-5面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure1-5Thestructureofindoorlocalizationsystemforcomplexindustrialenvironment圖1-5表示面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。首先,根據(jù)應用的使用場景和功能確定定位服務(wù)需求。然后,利用定位網(wǎng)絡(luò)進行需求解析,向定位系統(tǒng)提供參數(shù)化的定位服務(wù)質(zhì)量(LocalizationQualityofService,LQoS)指標性能指標,包括精確性、可靠性、穩(wěn)定性及刷新時間等;并對定位系統(tǒng)進行實時感知和狀態(tài)更新,依據(jù)參數(shù)化的性能指對定位策略進行選擇。最后,定位系統(tǒng)根據(jù)LQoS和定位策略,依據(jù)圖1-2室內(nèi)定位原理進行定位,獲得滿足工業(yè)場景需求的定位性能。通過上述分析可知,面向復雜工業(yè)環(huán)境的室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計主要面臨以下四個難點:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]支持異步TDOA測量的確定性定位網(wǎng)絡(luò)[J]. 薛塬,蘇偉,王洪超,楊冬. 電子學報. 2019(10)
[2]基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)研究進展[J]. 卜毅,包學才. 信息通信. 2018(01)
[3]智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)理論與實踐[J]. 張宏科. 信息通信技術(shù). 2017(06)
[4]智慧協(xié)同工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[J]. 楊冬,馬劍,張宏科. 電子學報. 2017(06)
[5]智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及應用[J]. 張宏科. 北京交通大學學報. 2016(04)
[6]無線網(wǎng)絡(luò)定位綜述[J]. 錢志鴻,孫大洋,LEUNG Victor. 計算機學報. 2016(06)
本文編號:3271761
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