基于位置信息的WSN森林环境因子监测系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 无线传感器网络概述及应用 | 第13-21页 |
| 2.1 无线传感器网络基础理论知识 | 第13-14页 |
| 2.2 无线传感器网络定位 | 第14-16页 |
| 2.2.1 基于测距的定位算法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于非测距的定位算法 | 第15页 |
| 2.2.3 定位算法的比较 | 第15-16页 |
| 2.3 WSN节点位置计算方法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 三边测量法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 三角测量法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 极大似然估算法 | 第18-19页 |
| 2.4 无线传感器网络技术在森林环境中的应用 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 路径损耗模型融合的WSN森林定位算法 | 第21-28页 |
| 3.1 基于RSSI测距模型建立 | 第21-24页 |
| 3.1.1 对数距离路径损耗模型 | 第21-22页 |
| 3.1.2 拟合模型 | 第22-23页 |
| 3.1.3 模型融合 | 第23-24页 |
| 3.2 参数优化 | 第24-25页 |
| 3.2.1 高斯滤波 | 第24页 |
| 3.2.2 模型参数 | 第24-25页 |
| 3.3 算法设计 | 第25-27页 |
| 3.3.1 定位算法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 K-means聚类算法排除误差 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于wsn的森林环境监测系统实现原理 | 第28-36页 |
| 4.1 wsn组网 | 第28-32页 |
| 4.1.1 CTP路由协议 | 第28-31页 |
| 4.1.2 改进CTP路由协议 | 第31-32页 |
| 4.2 插值预测 | 第32-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 5 基于wsn的森林环境监测系统方案分析及设计 | 第36-46页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第36-37页 |
| 5.2 系统整体设计 | 第37-44页 |
| 5.2.1 硬件设计 | 第38-42页 |
| 5.2.2 软件设计 | 第42-44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 6 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| 6.1 定位方法实验 | 第46-49页 |
| 6.1.1 定位区域划分实验 | 第46-47页 |
| 6.1.2 分区域定位 | 第47-48页 |
| 6.1.3 融合模型 | 第48-49页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第49-51页 |
| 6.2.1 系统界面 | 第49-50页 |
| 6.2.2 监测信息分布 | 第50-51页 |
| 6.2.3 历史数据生成 | 第51页 |
| 6.3 系统能耗测试 | 第51-52页 |
| 6.4 系统稳定性测试 | 第52页 |
| 6.5 系统现场试验 | 第52-53页 |
| 6.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 7 总结与展望 | 第54-56页 |
| 7.1 总结 | 第54页 |
| 7.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第61页 |
