基于Elman神经网络及RSSI优化的无线传感器网络室内定位算法的研究与设计

摘要

信息与计算机技术高速发展的今天，人们的关注焦点由虚拟的电脑网络逐渐转移到“现实网络”之中。物联网作为新一代信息技术的重要组成部分，在人们的工作生活中都越来越起着重要的作用，然而人们总是渴望能尽量多的了解如家里、厂区等等区域内的一些信息，然而物联网仍然不能满足所有需求。由此一种分布式，由许多甚至无数个微小的节点组成的传感网络，人们用它来实时监测及查看某个区域内的实际情况，并以此来进行控制和发布指令，这就是无线传感器网络。无线传感器网络融合了多个领域的尖端技术，包括嵌入式、网络系、传感器以及微控制等。随着这些技术的快速发展，无线传感器网络已经广泛应用于交通、军事、环境监控、医疗卫生以及家庭生活等多个领域。由于无线传感器网络的广泛应用，通过无线传感器网络传递的物理信息和状态信息也显得格外重要，然而无论是那一种系统，最值得关注的应该是物理信息和状态信息在哪里，来自于哪里。因此基于无线传感器网络的定位算法更值得去研究，特别是环境复杂的室内，更需要能够迅速掌握事情发生的位置。随着神经网络算法的发展应用与定位计算，以神经网络为基础的定位算法也将成为相关应用系统中的核心技术和关键技术。
　　本文从无线传感器网络理论，神经网络理论及ZigBee的相关技术出发，运用ZigBee搭建实验平台。针对采集的数据及对定位算法的研究，分析室内室外定位的区别，然后提出Elman神经网络算法模型应用到室内定位中来，并对Elman神经网络进行定位模型构建以及仿真实现。同时，在对Elman神经网络和室内定位的研究中，发现RSSI值得采集和优化是实现定位的关键。因此本文以实现更加精确有效的定位为目标，提出在进行定位之前对采集的定位信息数据进行优化与修正。本文的室内定位算法可广泛应用于信息采集、监控等系统之中。

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.3 研究现状

1.4 论文主要的内容和各章节安排

第二章 无线传感器网络

2.1 无线传感器网络结构概述

2.2 无线传感器网络特点特性及应用

2.3 WSN的关键技术

2.4 本章小结

第三章 ZigBee技术

3.1 ZigBee技术特点

3.2 ZigBee设备组成

3.3 ZigBee网络拓扑结构

3.4 ZigBee协议栈

3.5 实验平台搭建

第四章 无线传感器网络定位技术

4.1 定位的基本方法

4.2 关于无线传感器网络的定位技术分类

4.3 基于测距的定位算法

4.4 基于非测距的定位算法

4.5 定位算法的性能评价

第五章 定位算法的研究与设计

5.1 Elman神经网络

5.2 定位模型的确定

5.3 Elman神经网络定位模型算法分析与仿真实现

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 展望

参考文献

附录 算法源码

1 Elman神经网络定位算法（ELMAN.m Matlab）

2 模型建立函数（Model.m Matlab）

3 区域对比函数（MergeAll.m Matlab）

4 区域划分函数（Range_D.m Matlab）

5 第一次修正函数（RFix.m Matlab）

6 第二次修正函数（Fix_again.m Matlab）

7 误差计算函数（Errors.m Matlab）

个人简历 在读期间发表的学术论文

致谢