论文摘要
近年来,大型建筑灾难频频发生,所造成的人员伤亡和经济损失都是惊人的。据调查显示,因为火灾现场环境恶劣,大型建筑内部结构复杂,很多救援人员难以获得可靠的现场信息,从而找不到撤离路线失去宝贵的生命。因此,本文针对上述情况,将无线传感器网络应用于灾难救援人员定位中,提出了有效的定位算法,并对基于无线传感器网络的救援人员定位引导系统进行了研究开发。研究了基于接收信号强度(RSSI)的无线传感器网络定位算法。针对RSSI测距定位误差较大,提出基于概率分布模型的定位算法。首先对基于RSSI的测距进行距离修正,然后将公共通信区域进行空间栅格划分,并计算出未知节点处于各个栅格的置信度,最后根据空间栅格的质心计算出未知节点的坐标。仿真结果表明,该算法较传统的基于RSSI定位方法定位精度具有明显的提高。提出了基于扩展卡尔曼滤波的假设验证定位算法。针对火灾现场基本为非视距的情况,研究了非视距环境下的移动节点定位问题。首先建立了无线信号在视距与非视距环境下的测距模型和信号强度概率模型,然后对非视距环境进行假设验证,并利用扩展卡尔曼滤波对状态进行非线性估计,最后对假设检验结果进行概率融合,利用最大似然估计算法计算出移动节点的位置。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的假设验证算法较扩展卡尔曼滤波具有更高的定位精度。设计了救援人员定位引导系统。针对实际功能的需要,在Windows CE操作系统平.台下开发应用程序,将本文提出的定位算法移植到该定位引导系统中。实验结果表明本文的定位算法能够在设备终端显示救援人员的行走轨迹,从而帮助救援人员逃生。
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