基于RSSI的无线传感器网络定位方法研究

论文摘要

近年来,随着无线传感器网络的快速发展和广泛应用,无线传感器网络定位逐渐成为无线传感器网络研究的基础之一,在一些无线传感器网络应用中,如目标识别、监测和跟踪,位置信息成为了这些应用得以实现的必要前提。此外,无线传感器网络定位对于路由机制、负载均衡、网络拓扑控制等均有帮助。因而,对无线传感器网络定位技术的研究具有重要的理论与实际意义。本文在充分分析无线传感器网络定位技术研究现状的基础上,根据无线传感器网络现实应用场景的特点和实际需求,利用具备良好可行性的RSSI距离估计方法进行实用测距方法的研究,并在此基础上研究高精度的定位方法以及对自适应定位环境方法的研究。首先,本文设计采用CC2530芯片的无线传感器网络定位系统实验研究平台。基于ZigBee协议实现无线网络通信,并采用MATCOM与Visual C++软件混合编程的方式实现定位系统的实验系统综合控制和数据分析软件。该定位系统的开发为采集不同环境条件下的RSSI数据,实现基于真实数据的定位估计算法研究和验证评估提供了良好的技术保障。然后,以传统的RSSI与距离映射处理方法即对数常态模型和曲线拟合方法作为距离估计算法研究基础,提出逐步回归对数常态模型和固定点聚类方法,从而为定位算法研究提供更好的距离估计精度。在上述研究工作的基础上,利用不同环境条件下实测RSSI数据,完成基本定位方法的性能比较研究和方法选择分析,确定定位精度较好的Bounding-box算法作为本文定位估计算法的方法基础,并针对该算法存在的误差区域过大的问题,提出加权Bounding-box算法和圆外切Bounding-box算法,在仿真实验分析和实际数据测试评估过程中均取得较好的定位效果。最后,针对目前普遍定位算法都是需要预先测试环境信息这一前提,开展自适应定位算法的实验性研究,在基于概率密度定位算法的基础上提出最小二乘自适应定位算法,仿真实验分析证明,该算法具有收敛速度快,定位精度高的特点。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的来源及研究目的和意义
• 1.2 国内外研究现状分析
• 1.2.1 无线传感器网络技术
• 1.2.2 定位技术分析
• 1.2.3 基于无线传感器网络的定位技术
• 1.2.4 基于RSSI 的无线传感器网络定位技术
• 1.3 本课题的主要研究内容与论文结构
• 第2章 无线传感器网络定位实验系统设计
• 2.1 无线传感器网络定位实验系统需求分析
• 2.2 定位实验系统硬件设计
• 2.2.1 硬件总体设计
• 2.2.2 定位实验系统芯片选择
• 2.2.3 CC2530 功能模块设计
• 2.3 定位实验系统软件设计
• 2.3.1 协议栈实现
• 2.3.2 定位过程设计
• 2.3.3 协调器节点软件设计
• 2.3.4 锚节点软件设计
• 2.3.5 未知节点软件设计
• 2.4 实验系统综合控制和数据分析平台设计
• 2.4.1 串口通采集块
• 2.4.2 数据转换功能
• 2.4.3 定位计算模块
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于RSSI 的WSN 节点间测距方法研究
• 3.1 理论信号传播模型
• 3.2 实际信号传播模型
• 3.2.1 通信距离实验及电压实验
• 3.2.2 方向实验
• 3.2.3 高度实验
• 3.2.4 环境实验
• 3.3 距离估计方法
• 3.3.1 对数常态测距模型
• 3.3.2 逐步回归对数常态模型
• 3.3.3 多项式拟合
• 3.3.4 固定点聚类
• 3.4 性能对比
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于Bounding-box 的位置估计方法研究
• 4.1 现有定位方法研究
• 4.1.1 基于RSSI 测距的定位方法介绍
• 4.1.2 定位误差对比
• 4.1.3 Bounding-box 算法存在的问题
• 4.2 Bounding-box 改进方法
• 4.2.1 四锚节点三点加权质心Bounding-box 法原理
• 4.2.2 加权Bounding-box 法
• 4.2.3 圆外切Bounding-box 法
• 4.3 定位方法性能评估
• 4.3.1 定位精度分析
• 4.3.2 计算复杂度分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 自适应定位方法研究
• 5.1 需求分析
• 5.2 基于概率密度的自适应定位系统基本原理
• 5.2.1 传统基于概率密度的定位算法
• 5.2.2 基于概率密度的自适应定位算法原理
• 5.3 最小二乘自适应定位算法原理
• 5.3.1 最小二乘自适应定位系统原理
• 5.4 定位性能评估
• 5.4.1 仿真性能测试
• 5.4.2 实际定位数据评估
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢