基于无线传感器网络的高精度定位技术研究与应用

摘要

智能交通已成为将来交通系统发展的方向，它结合了现代通信、信号、控制等多种技术。智能交通的应用将使人们的出行变得更加便捷，它将对现代交通的各个方面产生深远的影响。定位是智能交通的重要功能之一，目前，已有很多种定位技术，例如卫星全球定位系统、基于手机基站的定位系统等，本文目的是研究适合于智能交通系统的车辆定位方法。
　　本文利用ZigBee技术组建无线传感器网络，通过TDOA技术进行测距初步定位，采用改进的扩展卡尔曼滤波技术对车辆的位置做出最终定位。为了提高算法定位的精度，将车辆行驶的路程信息即从车辆的里程表系统中所获取的数据作为卡尔曼观测方程中的一项观测量，为了增强系统定位的稳定性将渐消因子引入算法中并进行了改进。在仿真阶段将没有利用里程表观测量的算法与利用此观测量的算法的定位结果进行了详细的对比，最终结果表明本文算法的定位精度相对于没有利用里程表数据的定位算法有显著的提高。

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第一章 绪论

1.1 课题研究的背景

1.2 定位技术的发展及目前的研究现状

1.3 论文结构

第二章 无线传感网定位技术

2.1 近距离的无线通信技术简介

2.2 定位技术介绍

2.3 基本的定位算法

2.4 随机线性离散系统的卡尔曼滤波算法

2.5 里程表信息用于定位

第三章 基于里程表的改进扩展卡尔曼滤波算法

3.1 扩展卡尔曼滤波算法

3.2 改进的扩展卡尔曼滤波算法[39]

3.3 基于里程表的改进的扩展卡尔曼滤波算法的实现

第四章 模拟实验论证

4.1 模拟实验仿真环境介绍

4.2 初步定位

4.3 扩展卡尔曼滤波的仿真实验及分析

4.4 车辆运动中极端情况的处理

4.5 本章总结

五章 总结及展望

参考文献

致谢