基于無人機的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目前在各種信息感知領(lǐng)域內(nèi)具有十分廣闊的應(yīng)用前景。而位置信息在信息感知中具有舉足輕重的地位。由于室內(nèi)環(huán)境GPS失效，通常導(dǎo)致室內(nèi)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，經(jīng)典的節(jié)點定位算法的使用存在問題。本文針對上述問題，提出一種基于自定位四旋翼無人機的WSN節(jié)點定位策略，同時保證了定位效率以及精度。
　　為了在沒有傳統(tǒng)錨節(jié)點進行WSN節(jié)點定位的環(huán)境中獲取節(jié)點的位置信息，本文首先采用線性自定位(Linear Auto Localizati

2、on，LAL)算法進行未知節(jié)點間距離的計算，針對RSSI測距誤差較大的問題，提出將測距數(shù)據(jù)進行分組并通過數(shù)據(jù)平滑的手段進行預(yù)處理的方法，以降低距離測量誤差及采樣頻率，保證LAL算法的有效性以及計算精度。大量仿真實驗表明改進后的LAL算法較好地控制了誤差的傳遞，為后續(xù)的精細定位工作奠定了基礎(chǔ)。
　　針對本文提出的基于四旋翼無人機的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位問題，提出一種面向定位精度優(yōu)化的無人機航跡規(guī)劃方法，很好的控制了無人機的飛行成本并

3、保證了未知節(jié)點的定位精度。該方法基于Voronoi圖和幾何精度因子分析獲取的優(yōu)化航跡點，通過遺傳算法求解TSP問題獲得無人機的最終航跡。通過仿真實驗，對比兩種常用的目標(biāo)區(qū)域遍歷航跡，證明了本文提出的方法不論在無人機的飛行成本方面還是在未知節(jié)點的定位精度方面均具有一定的優(yōu)勢。
　　針對未知節(jié)點精準(zhǔn)定位的問題，本文采用解決非線性目標(biāo)跟蹤問題的思路，引入無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法，并設(shè)

4、計出極大似然(MaximumLikelihood，ML)-UKF兩步定位算法。利用四旋翼無人機機載移動錨節(jié)點進行RSSI測距的極大似然估計位置信息作為初始狀態(tài)，利用UKF進行迭代濾波，最終獲取未知節(jié)點的精確定位結(jié)果。通過大量仿真實驗，證明了本文提出的極大似然-UKF算法具有良好的定位精度及算法普適性的優(yōu)點。
　　本文針對室內(nèi)環(huán)境無法采用GPS獲取錨節(jié)點有效位置信息的問題，提出了一種基于四旋翼無人機的WSN節(jié)點定位機制。采用LAL算