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基于约束条件下状态预估优化方法的无线传感网络定位系统

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 无线传感网络概述

1.2.1 无线传感网络简介

1.2.2 无线传感网络的特点

1.2.3 无线传感网络的应用

1.3 无线传感网络国内外现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.4 论文内容和重点

1.5 论文组织和结构

第2章 无线传感网络定位技术

2.1 无线传感器网络定位概述

2.2 无线传感器网络定位技术

2.2.1 距离无关的定位算法

2.2.2 基于测距的定位算法

2.3 无线传感器网络定位基本方法

2.3.1 三边定位

2.3.2 三角测量定位

2.3.3 极大似然状态估计

2.4 无线定位性能指标

2.5 定位算法面临的问题及挑战

2.6 本章小结

第3章 基于RSSI的测距方法研究

3.1 无线信号传播模型

3.1.1 路径损耗模型

3.1.2 基于RSSI测距模型

3.2 基于RSSI测距实验

3.2.1 传感器节点设计

3.2.2 测距实验

3.3 差分修正RSSI值测距误差

3.3.1 差分修正原理

3.3.2 实验仿真分析

3.4 本章小结

第4章 正负约束条件下似然估计定位

4.1 似然估计定位原理

4.2 正约束条件下似然估计

4.3 负约束条件下似然估计

4.4 粒子群优化

4.4.1 粒子群优化算法背景

4.4.2 粒子群优化算法原理

4.4.3 粒子群优化定位过程

4.5 仿真实验分析

4.5.1 信标节点数对定位的影响

4.5.2 测距误差对定位的影响

4.5.3 算法迭代次数对定位误差的影响

4.6 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果

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摘要

随着物联网技术的深入研究,无线传感网络作为其核心技术得到了快速发展。定位技术是无线传感器网络的关键技术,节点的位置信息对整个传感器网络的监测活动起着至关重要的作用。在军事、环境、交通、建筑、医疗等领域中,无线传感定位技术有着广阔的发展空间和应用前景。因此,研究传感器网络定位技术具有重要的理论意义和实用价值。
  基于RSSI测距定位是根据传感器节点间的信号强度来转换成相应的距离,从而计算出节点位置。该方法易受环境因素干扰、定位误差较大等缺点。本文从降低测距误差和提高定位精度出发,应用自主设计的传感器节点进行实验建立RSSI测距模型,并用差分修正算法来降低测距误差。更进一步的,在差分修正RSSI测距基础上,提出了一种正负约束条件下的似然估计定位算法。本文主要工作和创新点如下:
  1.在测距阶段,设计和制作出传感器节点,应用该节点采集实验数据并用最小二乘方法拟合出RSSI测距曲线。为了降低实验中测距误差,利用信标节点间测距过程中产生的误差反馈到未知节点测距中,从根本上提高测距误差。通过仿真实验,验证了该方法的有效性。
  2.在差分修正RSSI测距基础上,提出一种正负约束条件下的似然估计定位算法。在实际定位过程中,如果未知节点位于信标节点的通信范围内采用正约束似然估计定位。如果未知节点位于信标节点通信范围之外则引入负约束条件,联合正约束和负约束条件建立似然估计函数,并采用粒子群优化算法快速找到未知节点的位置。该方法采用了概率估计来对未知节点位置进行预估,并引入了人们常忽略的节点通信外的参考信息来提高定位精度。仿真结果显示,相比较传统的定位算法,正负约束条件下的似然估计定位可以得到比较高的精度,算法稳定性也比较好。

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