基于RSSI-LQI的ZigBee定位算法的研究与设计

摘要

随着智能家居的兴起，越来越多的人将目光转向了短距离无线定位网络技术，特别是ZigBee定位技术，在未来较长一段时间内，定位实时性、定位误差和定位算法将越来越来被人们广泛关注。研究有关ZigBee定位相关的课题，对ZigBee的发展前景具有深远意义。
　　本文将从定位的两个阶段分别进行改进：
　　(1)测距阶段，本文首先引入LQI，利用LQI和RSSI共同来求解距离，在RSSI和LQI的数据处理上，使用高斯滤波的方法，解决了RSSI和LQI出现较大偏差的问题，在学者们用的比较多的理论模型的基础上进行改进，提出多项式模型，此模型解决了理想模型不能够贴合真实环境的问题，并减小了测距误差。
　　(2)定位阶段，本文将采用极大似然估计的定位方法，但是在实际运用过程中，极大似然估计存在一些问题，所以本文运用两次极大似然估计法进行定位，通过仿真，证明了二次极大似然估计定位法能够提高定位精度。
　　通过对测距和定位阶段的改进，本文所提出的新型ZigBee定位法具有低功耗、低复杂度以及高精度等特点。

目录

声明

专用术语注释表

第一章 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状及发展趋势

1.3研究内容及技术难点

1.4课题的主要工作及章节安排

第二章 ZigBee无线传感器网络通信技术

2.1 ZigBee技术简介

2.2 ZigBee的组成及组网方式

2.3硬件平台概述

2.4本章小结

第三章 无线传感网络的定位技术

3.1无线传感网络定位技术概述

3.2基于测距(Range-based)的定位算法

3.3基于非测距(Range-free)的定位算法

3.4节点坐标求解方法

3.5定位性能的评价指标

3.6无线定位算法的比较

3.7本章小结

第四章 基于RSSI-LQI的测距模型研究

4.1 RSSI-LQI的测距原理

4.2无线信号传播模型

4.3影响RSSI-LQI测量值的因素

4.4实验数据测量

4.5多项式测距模型

4.6拟合曲线

4.7本章小结

第五章 改进的RSSI-LQI定位算法实现

5.1基于RSSI的传统定位算法

5.2测距优化

5.3定位算法优化

5.4改进算法的仿真及分析

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

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间申请的专利

附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢