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基于ZigBee的设施农业车辆定位系统研究与实现

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 常见的定位技术及其国内外研究现状

1.2.1 GPS定位技术

1.2.2 UWB定位技术

1.2.3 CSS定位技术

1.2.4 红外线定位技术

1.2.5 超声波定位技术

1.2.6 ZigBee定位技术

1.3 课题来源

1.4 本文的研究内容和章节安排

第二章 ZigBee技术概述及其应用

2.1 ZigBee协议的起源

2.2 ZigBee协议的架构

2.2.1 物理层(PHY)

2.2.2 数据链路层(DLL)

2.2.3 网络层(NWK)

2.2.4 应用层(APE)

2.3 ZigBee技术的网络设备和网络拓扑结构

2.3.1 ZigBee技术的网络设备

2.3.2 ZigBee技术的网络拓扑结构

2.4 ZigBee技术的特点及其应用

2.5 本章小结

第三章 基于RSSI测距模型的定位系统算法设计

3.1 计算移动节点位置坐标的常用方法

3.1.1 三边测量法

3.1.2 三角测量法

3.1.3 极大似然估计法

3.2 常见的定位方法及其比较

3.3 基于RSSI测距模型的定位算法及模型参数分析

3.3.1 基于RSSI的测距模型

3.3.2 信号传播路径损耗衰减模型参数分析

3.3.3 路径损耗衰减模型中高斯随机变量的分析

3.3.4 RSSI值的滤波处理

3.4 三边测量定位算法的缺陷与改进

3.4.1 三边测量定位算法的缺陷

3.4.2 最小二乘法求解移动节点位置坐标

3.5 基于内参考点误差反馈加权补偿模型的改进算法

3.6 定位算法仿真分析

3.6.1 不同定位区域的仿真对比分析

3.6.2 误差补偿参考点不同分布的仿真对比分析

3.6.3 误差补偿参考点不同数量的仿真对比分析

3.7 定位系统的算法流程

3.8 本章小结

第四章 基于ZigBee的无线定位系统平台搭建

4.1 无线定位系统的总体结构和技术指标

4.1.1 无线定位系统的总体结构

4.1.2 无线定位系统的技术指标

4.2 无线定位系统的硬件结构与设计

4.2.1 CC2530和ZigBee模块基本结构

4.2.2 参考节点和移动节点硬件设计

4.2.3 网关节点硬件设计

4.2.4 RSSI值的获取

4.3 无线定位系统的软件结构与设计

4.3.1 Z-Stack协议栈

4.3.2 网关节点软件设计

4.3.3 参考节点软件设计

4.3.4 移动节点软件设计

4.3.5 上位机定位软件设计

4.4 本章小结

第五章 基于ZigBee的无线定位系统实测与分析

5.1 定位系统测试环境介绍

5.2 不同天线高度的RSSI值测量与分析

5.3 信号传播路径损耗衰减模型参数拟合

5.4 无线定位系统实测与分析

5.4.1 室外环境20m*20m实测与分析

5.4.2 室外环境10m*10m实测与分析

5.4.3 温室环境6m*8m实测与分析

5.4.4 不同测试环境和测试条件下的对比分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的研究成果

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摘要

设施农业是现代化农业的主要生产方式之一,实施精细农业作业是提高设施农业现代化水平的重要途径。设施农业装备智能化对实现设施农业精细作业有着巨大的促进作用,其中自主定位技术是设施农业装备智能化的关键技术之一。国外高精度的农业装备定位系统价格高昂,不适合在中国农村进行大规模的推广使用,且其核心技术不对外开放。因此,研究适合我国农业生产实际和具有自主知识产权的设施农业定位系统有着重要的意义和价值。
  为解决设施农业车辆定位系统成本高、定位误差大的问题,本文采用基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)测距模型的定位原理作为本文定位系统的技术基础,并使用最小二乘法来解决三边测量定位算法的缺陷,在基于RSSI测距模型定位原理和最小二乘法求解移动节点位置坐标的基础上,提出了基于内参考点误差反馈加权补偿模型的定位算法改进方法,并对该算法在误差补偿参考点不同分布方式和不同数量下进行了详细的仿真对比分析,然后采用基于CC2530的ZigBee模块作为本文设施农业车辆定位系统的硬件基础,对定位系统中的网关节点、参考节点和移动节点分别进行了硬件结构设计和片上系统程序开发,并使用VisualBasic对定位系统的上位机监控软件进行了开发,完成了设施农业车辆定位系统的平台搭建。
  定位系统分别在空旷的室外和Venlo型玻璃温室内进行了实测与分析。首先测量和分析了不同天线高度对RSSI值的影响,确定了较为适合的天线高度,并对该高度下的测量数据使用MATLAB进行了拟合,获得了该环境下具体的路径损耗衰减模型,然后使用所获得的模型进行实测与分析。在室外20m*20m的范围内进行了三组对比测试,即四个误差补偿参考点在内部进行补偿、四个误差补偿参考点在边界进行补偿和八个误差补偿参考点在内部进行补偿,测试结果表明三种误差补偿方式均能够有效降低平均定位误差,且四个误差补偿参考点在内部进行补偿时平均定位误差最低。此外,还分别进行了室外10m*10m的范围和温室6m*8m的范围采用四个误差补偿参考点在内部进行补偿的定位测试,测试结果也表明采用基于内参考点误差反馈加权补偿模型的定位算法可有效降低平均定位误差,提高定位精度,为设施农业车辆精确定位的深入研究提供了参考。

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