基于ZigBee的改进的无线移动目标定位算法研究

摘要

随着现代科技的飞速发展，各种基于无线传感器网络技术和物联网技术的应用越来越多的被应用到众多领域中。在移动目标定位技术中，基于无线传感网络(wireless sensor network，WSN)的无线移动目标定位技术由于定位精度较高、复杂度低、成本低等特点而受到特别重视。
　　本文研究了一种以基于RSSI测距及定位算法为基础的无线传感器网络定位系统。首先利用CC2530构成无线传感网络节点，通过参考节点的RSSI实测数值得到无线信道模型中优化定位参数A和传播因子n;然后经数据卡尔曼滤波和线性插值法对采集数据随机误差进行补偿以获得较精确的定位节点与参考节点间的估计距离;最后采用一种改进的三角质心定位算法进行定位测试与仿真。MATLAB仿真结果表明，本文采用的改进算法较传统的加权质心算法在定位精度上有较明显的提高，在所测试环境下平均定位精度为0.7米左右，获得了较好的效果。
　　该改进算法不仅有效地抑制了由于外界干扰产生的信息误差和发散，而且还能够充分利用线性插值算法对实际环境中的随机误差进行修正与补偿，可以获得较高的定位精度。

目录

声明

摘要

一 绪论

1．1 课题研究背景

1．1．1 无线传感器网络概述

1．1．2 无线传感器网络关键支撑技术

1．1．3 无线传感器网络发展和应用

1．2 无线传感器网络定位技术

1．2．1 现有定位技术介绍

1．2．2 定位研究的必要性和可行性

1．2．3 传感器定位面临的问题

1．3 研究内容及章节安排

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 论文章节安排

1．4 本章小结

二 基于测距定位方法理论基础

2．1 定位基本概念

2．2 定位算法的分类

2．2．1 基于测距与非基于测距的定位算法

2．2．2 集中式与分布式定位算法

2．2．3 绝对与相对定位算法

2．3 典型定位算法介绍

2．3．1 基于测距定位算法简介

2．3．2 基于非测距的定位算法简介

2．3．3 定位算法评价

2．4 加权质心定位算法

2．5 本章小结

三 数据处理方法及算法优化

3．1 均值滤波

3．2 中值滤波

3．3 卡尔曼滤波

3．4 线性插值

3．5 数字混合滤波器的设计及仿真

3．6 本章小结

四 基于RSSI定位算法的研究

4．1 定位系统模型建立与优化

4．1．1 定位系统模型建立

4．1．2 定位系统模型参数的修正

4．1．3 权重系数特性分析

4．2 改进的加权质心定位算法

4．2．1 定位系统模型的理论分析

4．2．2 定位系统模型的计算方法

4．2．3 定位系统的网络模型实现过程

4．3 定位算法仿真分析与误差分析

4．4 应用案例

4．5 本章小结

五 结论与展望

5．1 结论

5．2 未来展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表的学术论文

攻读硕士期间授权的发明专利