基于ZigBee协议室内定位系统的研究与实现
发布时间：2021-01-28 23:46
随着信息时代的到来和计算机技术的飞速发展,无线技术也在不断创新。在室内复杂的环境中,存在着非视距、多径等多变因素的干扰,使得GPS、蜂窝移动等位置定位精度很低甚至无法使用。这使得室内环境或者一些视野不好的小型空间内精准定位有着极其重要的意义。由于社会上对室内定位的需求日益增长,这也促进了其相关技术的发展与密切关注。本文主要介绍室内定位技术的背景以及国内外研究的现状,然后介绍了ZigBee无线技术的相关概念,并通过比较定位算法来选择RSSI定位算法,但由于经典的基于信号质量室内定位算法中在测RSSI时,过于依赖经验和定位的环境,环境的复杂性直接影响到定位的准确性,其通用性和适用性不强。在这种情况下我们不考虑传播过程中能对信号影响的媒介,提出改进的BP神经网络定位算法,C通过在实际环境中测得RSSI以及真实的坐标位置,搭建了一个基于ZigBee的实验数据采集的系统框架,在PC端显示并分析处理数据,这一数据收集为后面的系统提供了可靠的保证。最后,在该算法的基础上,开发一个室内定位系统,并应用改进后的定位算法,以学校环境楼为实验环境进行场景定位效果的实测,通过定位系统进行对本文改进的BP神经网...
【文章来源】：东北师范大学吉林省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
TOA测距方法模型图
图 3-5 三边测量法示意图 ( ) = ( ) = ( ) =) ( ) ) ( ) + + + + 的坐标，即待测节点的坐标。gle measuring method)，已知三(xb，yb),C(xc,，yc)，目标 O(x,y和∠BOC。则有 A，O，B 点可以确定一
图 3-6 三角形测量法，则有基站 A，B 和∠AOB 能唯一确定一个圆O1，由几个关系可得到 a=∠AO1B=(2π-2∠AO( ) ( ) =( ) ( ) = ) ( ) = 2 2 cos的圆心O1和半径R1。同理可得O2(xO2,yO2)，半径是其中两个锚节点与未知节点组成的圆心位每个圆的半径，求出三个中心点 O1，O2和 O3标。估计法：Maximum Likelihood ML）也叫极大似然估
本文编号：3005909
【文章来源】：东北师范大学吉林省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
TOA测距方法模型图
图 3-5 三边测量法示意图 ( ) = ( ) = ( ) =) ( ) ) ( ) + + + + 的坐标，即待测节点的坐标。gle measuring method)，已知三(xb，yb),C(xc,，yc)，目标 O(x,y和∠BOC。则有 A，O，B 点可以确定一
图 3-6 三角形测量法，则有基站 A，B 和∠AOB 能唯一确定一个圆O1，由几个关系可得到 a=∠AO1B=(2π-2∠AO( ) ( ) =( ) ( ) = ) ( ) = 2 2 cos的圆心O1和半径R1。同理可得O2(xO2,yO2)，半径是其中两个锚节点与未知节点组成的圆心位每个圆的半径，求出三个中心点 O1，O2和 O3标。估计法：Maximum Likelihood ML）也叫极大似然估
本文编号：3005909
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