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文檔簡介
1、讓世界的每一個角落都有知覺,這是現(xiàn)在智能科技的發(fā)展方向。融合了多種先進技術(shù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò),作為一種全新的數(shù)據(jù)采集和信息傳輸技術(shù),在目標追蹤、環(huán)境監(jiān)測和搜索救援上有著巨大的潛力。而傳感器節(jié)點的位置成為服務(wù)體驗的重要的基礎(chǔ)信息。無法避免的是,某些區(qū)域的傳感器數(shù)量很少,因此不得不使用基于測距的定位算法。顯然,測距的精度將直接影響到定位的精度??紤]基于RSSI(Received Signal Strength Indicator,接收信號強度
2、)的測距方式,RSSI的波動勢必會對測距造成影響。因此,本文將從RSSI濾波的角度,研究如何從節(jié)點采集的原始數(shù)據(jù)入手,提高定位的精度。
首先,文章對無線傳感器的研究背景及應(yīng)用進行闡述,然后對WSNs(Wireless Sensor Networks,無線傳感器網(wǎng)絡(luò))的基本原理、測距技術(shù)和坐標計算方法以及它們的應(yīng)用范圍和不足進行了分析,并總結(jié)了定位算法設(shè)計時需要注意的要點。
接著,本文從數(shù)據(jù)采集出發(fā),使用真實實驗環(huán)境采
3、集而來的LQI數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換為RSSI值。仔細分析,發(fā)現(xiàn)無障礙干擾的RSSI值是在一個區(qū)間內(nèi)波動;而當有障礙物干擾,不規(guī)律的誤差峰值仍舊是圍繞著一個區(qū)間波動。文章提出采用卡爾曼濾波算法對采集RSSI數(shù)據(jù)進行平滑處理之后進行定位。通過仿真發(fā)現(xiàn),末尾幾個樣本對最后的優(yōu)化結(jié)果有較大的影響。為了消除樣本尾部誤差給算法造成的干擾,文章進一步提出在使用卡爾曼濾波后再使用中值濾波。再次仿真驗證算法的可行性和改進效果,并與單一的卡爾曼濾波算法進行了對比。結(jié)
4、果表明,卡爾曼-中值算法能較好地平滑RSSI值的波動,穩(wěn)定性較好。
另外,在計算參考節(jié)點和待定位節(jié)點距離時,由于信號衰減模型參數(shù)A、n直接關(guān)系到測距精度,它們?nèi)菀资艿江h(huán)境影響,并且計算繁瑣。本文提出不計算信號衰減模型參數(shù)A、n的定位算法,并與計算A、n的定位算法做仿真對比,發(fā)現(xiàn)計算結(jié)果相同,從而驗證了不計算A、n算法的正確性。
最后,論文根據(jù)以上的理論,實現(xiàn)了一個基于CC2530芯片的WSNs定位原型系統(tǒng)。底層采用主
5、控芯片為TI的CC2530的5個傳感器組成的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò),采集實驗所需的LQI數(shù)據(jù)通過串口傳送至PC;上層定位算法將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為RSSI值,并進行卡爾曼-中值濾波,然后使用不計算信號衰減模型參數(shù)的定位算法,計算出待定位節(jié)點的坐標,最后使用GDI+實時繪出。經(jīng)過反復(fù)實驗,本系統(tǒng)能夠有效地降低了定位誤差,靜態(tài)定位的跳動現(xiàn)象得到解決。
文章末尾對全文進行了總結(jié)和展望,反省了本次研究的不足和局限性。并對今后的研究方向,做了大致的規(guī)劃
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