井下巷道中无线传感器网络定位算法的研究

发布时间：2017-07-26 15:22

  本文关键词：井下巷道中无线传感器网络定位算法的研究

  更多相关文章： 无线传感器网络 井下固定节点定位 三维DV-HOP RSSI 井下移动节点定位 蒙特卡洛定位算法

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)因具有可移动、低成本、可靠性高、易于安装等优点而被广泛用于对井下巷道中的环境进行监控以及目标追踪。井下无线传感器节点大部分节点属于固定节点,而实际情况中井下工作人员等相关节点具有移动性,单纯的静态定位和单纯的动态定位是难以完全适用于所有节点。因此本文将根据传感器节点在井下巷道中的不同定位需要,分别提出了适用于井下的固定节点和移动节点定位算法。首先,根据井下巷道的结构提出了一种改进的三维DV-HOP井下固定节点定位算法,然后在固定节点定位的基础上提出了一种适用于井下的蒙特卡洛移动节点定位算法。本文主要的研究内容为:(1)提出一种基于三维DV-HOP的井下固定节点定位算法。经过详细分析井下巷道模型以及传统三维DV-HOP后,在传统三维DV-HOP不足的基础上,利用井下狭长空间特征以及井下RSSI模型对DV-HOP进行了修正从而提高其定位精度。首先利用RSSI和距离的关系对DV-HOP的跳数进行改进,然后采用差分方法对待定节点到信标节点的距离进行改进,最后引入了刷选机制选出3个最优信标节点对待定节点进行定位。仿真结果表明,本文所提的方法可以较大幅度提高井下固定节点的定位精度,适用于井下定位。(2)提出一种基于信号强度的井下蒙特卡洛移动节点定位算法。在详细分析了蒙特卡洛算法以及改进的井下蒙特卡洛算法的基础上,针对这些算法的不足之处,结合井下巷道空间结构以及信号强度来对这些算法进行改进从而提高定位精度。首先利用信号强度的变化来判断节点的运动方向,然后根据前一时刻的节点位置以及运动速度矢量来构建采样区域,最后采用一跳信标节点对样本进行过滤。仿真结果表明,本文改进的算法的定位精度明显提高了,很适合井下定位。综上,本文主要以井下巷道为研究背景,结合井下巷道空间结构特征提出了井下固定节点和移动节点定位算法,并通过matlab仿真实验进行了验证。仿真结果表明,改进的两个算法在定位精度上都有很大的提高,更能准确的达到对井下巷道环境监控以及目标追踪的目的。
【关键词】：无线传感器网络 井下固定节点定位 三维DV-HOP RSSI 井下移动节点定位 蒙特卡洛定位算法
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD65;TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 选题背景8
• 1.2 选题意义8-9
• 1.3 无线传感器定位算法国内外研究现状9-11
• 1.3.1 固定节点定位算法研究现状9-10
• 1.3.2 移动节点定位算法研究现状10-11
• 1.4 本文的主要工作11
• 1.5 本文的结构安排11-13
• 第二章 无线传感器网络定位算法13-26
• 2.1 定位性能评价标准13-14
• 2.2 定位机制14-17
• 2.3 测距定位算法17-20
• 2.3.1 TOA技术17
• 2.3.2 TDOA技术17-18
• 2.3.3 AOA技术18-19
• 2.3.4 RSSI技术19-20
• 2.4 非测距定位算法20-25
• 2.4.1 Centroid算法20
• 2.4.2 DV-HOP算法20
• 2.4.3 Amorphous算法20-21
• 2.4.4 Convex算法21-22
• 2.4.5 APIT定位算法22-24
• 2.4.6 MDS定位算法24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 井下巷道空间特征与无线信号传播模型26-35
• 3.1 井下空间特征及覆盖分析26-28
• 3.2 井下巷道信标节点定位分析28-32
• 3.3 井下信号传播模型32-34
• 3.3.1 自由空间模型32-33
• 3.3.2 双向地面反射模型33-34
• 3.3.3 井下RSSI测距模型34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 基于三维DV-HOP的井下固定节点定位算法35-46
• 4.1 三维DV-HOP算法分析35-37
• 4.2 三维DV-HOP改进算法37-40
• 4.2.1 跳数修正37-38
• 4.2.2 未知节点到信标节点的距离修正38-39
• 4.2.3 刷选机制39-40
• 4.3 改进的三维DV-HOP算法步骤40-41
• 4.4 算法仿真41-44
• 4.5 本章小结44-46
• 第五章 基于信号强度的井下蒙特卡洛算法46-56
• 5.1 蒙特卡洛算法46-48
• 5.2 井下中心蒙特卡洛算法48-50
• 5.3 基于信号强度的井下蒙特卡洛算法50-52
• 5.4 实验仿真52-55
• 5.5 本章小结55-56
• 第六章 总结与展望56-58
• 6.1 本文总结56
• 6.2 未来展望56-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62
• 攻读学位期间的研究成果62-63

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本文编号：576988