无线传感器网络中移动信标节点定位技术研究

发布时间：2018-02-28 17:18

  本文关键词： 无线传感器网 高斯马尔科夫 加权质心定位 RSSI 卡尔曼滤波　出处：《兰州交通大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：无线传感器网络中的传感器节点分为信标节点和未知节点,一般情况下信标节点数量比较少,能够通过GPS(Global Positioning System)进行自定位。节点定位信息在无线传感器网络的应用中起着关键作用,通常利用信标节点来辅助计算未知节点的位置坐标。在传统的节点定位中,信标节点都是静止的,为了减少网络成本,提高定位精度,学者们提出了移动信标辅助节点定位的方法。论文主要研究无线传感器网络中移动信标节点定位问题,包括信标节点路径规划和未知节点位置估计。(1)在移动信标节点路径规划方面,论文采用的方法是三个移动信标节点组成正三角形信标组并以高斯马尔科夫模型遍历节点部署区域。正三角形信标组可以在避免共线问题的基础上提高定位效率,高斯马尔科夫模型使信标节点的移动既有目的性又不失方向性,信标节点速度和方向的改变平稳,定位性能良好。(2)由于接收信号强度值(Received Signal Strength Indication,RSSI)易受环境因素影响,误差较大,导致基于RSSI测距的定位方法误差也较大,因此本文首先利用卡尔曼滤波对RSSI值进行滤波,使RSSI值更接近真实值,减小误差,然后利用修正加权质心定位算法进行未知节点坐标计算。卡尔曼滤波通过线性无偏估计减小RSSI值的误差。修正加权质心定位算法根据RSSI值来合理分配权重,并采用修正系数进一步提高定位精度。论文利用MATLAB对上述方法进行仿真验证,并通过分析实验结果,验证了方法的有效性。
[Abstract]:This paper mainly studies the location of mobile beacon nodes in wireless sensor networks .

【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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本文编号：1548244