基于RSSI测距的室内定位技术研究

发布时间：2017-05-24 17:20

  本文关键词：基于RSSI测距的室内定位技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：室内定位技术在停车场车位管理、煤矿意外事故后的伤员抢救、工厂机器人导航等很多方面有着广泛的应用价值,但是室内定位误差较大一直是限制室内定位技术发展的重要原因。本文旨在提高室内定位精度,选取基于RSSI(Received Signal Strength Indicator,接收信号强度指示)测距的室内定位技术,分别从测距和定位两大方面展开研究,主要工作与结论如下：首先,搭建了软硬件测试平台,对影响RSSI测距精度的参数和环境等因素进行了仿真和分析。其中主要包括使用Matlab软件对信号传播模型中的两个与环境相关的参数做了图形仿真,以及搭建两个Zigbee模块作为数据的收发节点,通过实验对天线角度、移动方向和障碍物等3个因素给予了实际的研究与分析,并得出不同天线角度与障碍物均会对测距产生一定的影响。其次,基于RSSI测距的定位算法,采用高斯滤波对获取的RSSI值进行预处理,提出了一种融合锚节点选取策略和交点质心的加权质心定位算法。针对RSSI测距精确度受影响的实际情况,通过比较几种滤波算法最终选用高斯滤波的方法对RSSI值作适当的预处理。随后在分析了室内定位算法中传统的加权质心定位算法的不足之后,结合无线节点系统资源及功耗需求受限的特点,融合锚节点选取策略和交点质心算法,提出了基于RSSI测距的优化加权质心定位算法。通过Matlab仿真,以及使用Zigbee模块构造实际的室内定位系统对两种算法进行比较,实验表明本文提出的室内定位算法在定位精度上较传统算法有一定程度的提高,具有一定的应用价值。
【关键词】：室内定位 Zigbee RSSI测距 定位算法
【学位授予单位】：中南林业科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 课题的研究背景和意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 常用室内定位技术13-15
• 1.3.1 红外线定位13
• 1.3.2 蓝牙定位13-14
• 1.3.3 超声波定位14
• 1.3.4 RFID定位14
• 1.3.5 Wifi定位14
• 1.3.6 UWB定位14-15
• 1.3.7 Zigbee定位15
• 1.4 论文主要工作及内容架构15-17
• 2 节点定位技术与Zigbee技术17-31
• 2.1 节点定位的基本概念17-18
• 2.2 节点定位的基本原理和算法18-26
• 2.2.1 常见测距技术18-21
• 2.2.2 基于测距的定位算法21-23
• 2.2.3 基于非测距的定位算法23-26
• 2.3 Zigbee技术26-30
• 2.3.1 技术简介26-27
• 2.3.2 Zigbee设备类型27-28
• 2.3.3 Zigbee网络拓扑结构28-29
• 2.3.4 Zigbee协议栈简介29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 3 基于RSSI的测距方法研究31-54
• 3.1 RSSI测距原理32-38
• 3.1.1 自由空间传播模型32-33
• 3.1.2 非自由空间传播模型33-37
• 3.1.3 无线信号的空间传播模型总结37-38
• 3.2 实验分析RSSI测距的影响因素38-51
• 3.2.1 节点硬件设计38-40
• 3.2.2 节点软件设计40-43
• 3.2.3 RSSI值测量实验43-44
• 3.2.4 天线角度对RSSI测距的影响44-47
• 3.2.5 方向对RSSI测距的影响47-49
• 3.2.6 障碍物对RSSI测距的影响49-51
• 3.3 RSSI值的滤波预处理51-52
• 3.4 本章小结52-54
• 4 基于RSSI测距定位算法的研究54-61
• 4.1 传统加权质心定位算法的分析54-56
• 4.2 传统加权质心定位算法的优化56-58
• 4.2.1 可靠锚节点的选取56-57
• 4.2.2 交点质心算法57-58
• 4.3 仿真实验结果与分析58-60
• 4.4 本章小结60-61
• 5 定位实验及结果分析61-70
• 5.1 定位系统的软硬件设计61-66
• 5.2 实验结果和分析66-69
• 5.3 本章小结69-70
• 6 总结与展望70-73
• 6.1 全文总结70
• 6.2 展望70-73
• 参考文献73-81
• 攻读学位期间的主要学术成果81-83
• 致谢83

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 万国峰;;基于锚节点和高斯函数的测距算法[J];计算机工程;2013年02期

2 王福豹,史龙,任丰原;无线传感器网络中的自身定位系统和算法[J];软件学报;2005年05期

3 曹春萍;罗玲莉;;基于卡尔曼滤波算法的室内无线定位系统[J];计算机系统应用;2011年11期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 鲁文强;室内无线指纹的多模型匹配方法研究[D];电子科技大学;2013年

2 李雷;复杂环境中基于RSSI的无线传感网络定位算法研究[D];重庆大学;2014年

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本文编号：391459