基于无线传感器网络的救援人员定位引导系统研究

摘要

近年来，大型建筑灾难频频发生，所造成的人员伤亡和经济损失都是惊人的。据调查显示，因为火灾现场环境恶劣，大型建筑内部结构复杂，很多救援人员难以获得可靠的现场信息，从而找不到撤离路线失去宝贵的生命。因此，本文针对上述情况，将无线传感器网络应用于灾难救援人员定位中，提出了有效的定位算法，并对基于无线传感器网络的救援人员定位引导系统进行了研究开发。
　　研究了基于接收信号强度(RSSI)的无线传感器网络定位算法。针对RSSI测距定位误差较大，提出基于概率分布模型的定位算法。首先对基于RSSI的测距进行距离修正，然后将公共通信区域进行空间栅格划分，并计算出未知节点处于各个栅格的置信度，最后根据空间栅格的质心计算出未知节点的坐标。仿真结果表明，该算法较传统的基于RSSI定位方法定位精度具有明显的提高。
　　提出了基于扩展卡尔曼滤波的假设验证定位算法。针对火灾现场基本为非视距的情况，研究了非视距环境下的移动节点定位问题。首先建立了无线信号在视距与非视距环境下的测距模型和信号强度概率模型，然后对非视距环境进行假设验证，并利用扩展卡尔曼滤波对状态进行非线性估计，最后对假设检验结果进行概率融合，利用最大似然估计算法计算出移动节点的位置。仿真结果表明，基于卡尔曼滤波的假设验证算法较扩展卡尔曼滤波具有更高的定位精度。
　　设计了救援人员定位引导系统。针对实际功能的需要，在Windows CE操作系统平台下开发应用程序，将本文提出的定位算法移植到该定位引导系统中。实验结果表明本文的定位算法能够在设备终端显示救援人员的行走轨迹，从而帮助救援人员逃生。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景、目的及意义

1．1．1 课题研究背景

1．1．2 课题研究目的及意义

1．2 救援人员辅助定位技术国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．2．3 国内外研究发展趋势

1．3 论文研究内容与章节安排

1．3．1 论文研究内容

1．3．2 论文章节安排

第2章 无线传感器网络定位技术

2．1 无线传感器网络体系结构

2．2 无线传感器网络定位技术分类

2．3 无线传感器网络定位基本算法

2．3．1 节点距离(或角度)的测量方法

2．3．2 基于测距的定位算法

2．3．3 无需测距的定位算法

2．3．4 定位算法性能评价

2．4 本章小结

第3章 基于RSSI的概率分布式定位算法研究

3．1 贝叶斯概率定位理论

3．2 RSSI无线信号传输模型

3．2．1 信号传输经验模型分析

3．2．2 信号传输理论模型分析

3．3 基于概率分布的最大贝叶斯定位算法设计

3．3．1 PMB定位算法系统结构设计

3．3．2 系统模型距离修正算法设计

3．3．3 基于贝叶斯概率置信度计算

3．3．4 基于PMB定位算法的目标位置估计

3．4 仿真实验及结果分析

3．4．1 实验参数与误差表示

3．4．2 实验结果及分析

3．5 本章小结

第4章 非视距环境下移动节点定位算法研究

4．1 非视距环境下定位问题分析

4．2 无线信号传输模型及网络模型

4．2．1 无线信号传输模型研究

4．2．2 网络模型设计

4．3 基于扩展卡尔曼滤波的假设检验定位算法设计

4．3．1 KHT算法系统结构设计

4．3．2 假设检验模型设计

4．3．3 扩展卡尔曼滤波

4．3．4 假设检验结果融合

4．3．5 基于KHT算法目标位置估计

4．4 仿真实验及结果分析

4．4．1 实验环境与参数设置

4．4．2 实验结果及分析

4．5 本章小结

第5章 基于便携式装置的救援人员定位引导系统研究

5．1 便携式定位引导智能装置

5．2 WSN网络数据通信的建立

5．3 基于便携式装置的环境信息显示

5．3．1 Windows CE应用软件开发

5．3．2 串行数据通信接口设计

5．3．3 环境地图及信息显示

5．4 定位算法移植及路径指示

5．4．1 定位引导轨迹生成

5．4．2 实验结果与分析

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文