摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
图表清单 | 第9-11页 |
注释表 | 第11-12页 |
第一章 绪论 | 第12-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状及存在的不足 | 第13-15页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第15页 |
1.4 本文主要研究成果 | 第15-17页 |
第二章 无线传感器网络及节点定位技术基础 | 第17-34页 |
2.1 无线传感器网络系统结构 | 第17-19页 |
2.1.1 无线传感器网络体系结构 | 第17页 |
2.1.2 无线传感器节点结构 | 第17-18页 |
2.1.3 无线传感器网络的特点 | 第18-19页 |
2.2 节点定位技术 | 第19-24页 |
2.2.1 无线传感器网络节点定位的概念 | 第19-20页 |
2.2.2 无线传感器网络节点定位的分类 | 第20-22页 |
2.2.3 节点定位的计算方法 | 第22-24页 |
2.3 实验平台设计 | 第24-31页 |
2.3.1 硬件部分 | 第24-28页 |
2.3.2 软件部分 | 第28-31页 |
2.4 无线传感器网络节点定位的性能评价 | 第31-32页 |
2.5 节点定位中存在的问题 | 第32-34页 |
第三章 复杂条件下的 RSSI 测距优化技术研究 | 第34-52页 |
3.1 概述 | 第34页 |
3.2 RSSI 测距原理 | 第34-36页 |
3.2.1 常用的测距原理 | 第34-35页 |
3.2.2 RSSI 值的获取 | 第35-36页 |
3.3 RSSI 值不稳定因素分析 | 第36-41页 |
3.3.1 RSSI 值不稳定因素概述 | 第36-37页 |
3.3.2 节点自身对 RSSI 测量的影响 | 第37-39页 |
3.3.3 环境干扰对 RSSI 测量的影响 | 第39-41页 |
3.3.4 RSSI 不稳定因素处理的归类 | 第41页 |
3.4 基于卡尔曼滤波的 RSSI 值估计 | 第41-45页 |
3.4.1 卡尔曼滤波模型可行性分析 | 第41-42页 |
3.4.2 卡尔曼滤波模型的构建 | 第42-44页 |
3.4.3 RSSI 值滤波实验 | 第44-45页 |
3.5 测距模型参数估计策略 | 第45-49页 |
3.5.1 RSSI 值测距模型存在的问题 | 第46页 |
3.5.2 RSSI 值测距模型的修正 | 第46-47页 |
3.5.3 实验结果分析 | 第47-49页 |
3.6 卡尔曼滤波和测距模型修正综合实验 | 第49-51页 |
3.7 本章小节 | 第51-52页 |
第四章 基于线性回归分析的定位策略研究 | 第52-62页 |
4.1 概述 | 第52页 |
4.2 修正模型的评估 | 第52-54页 |
4.3 定位策略及定位的计算方法 | 第54-56页 |
4.3.1 定位策略 | 第54-55页 |
4.3.2 未知节点定位的计算方法 | 第55-56页 |
4.4 定位实验 | 第56-61页 |
4.4.1 实验环境和锚节点布置 | 第56-57页 |
4.4.2 测距模型的获取以及“合适锚节点”的确定 | 第57-59页 |
4.4.3 未知节点定位 | 第59-61页 |
4.5 本章小节 | 第61-62页 |
第五章 锚节点稀疏区域中的移动节点定位技术研究 | 第62-74页 |
5.1 概述 | 第62-63页 |
5.2 MCL 算法原理 | 第63-65页 |
5.3 “稀疏区域”中移动节点的定位 | 第65-69页 |
5.3.1 利用 RSSI 等级确定采样区域Ⅰ | 第65页 |
5.3.2 最小二乘法曲线拟合确定采样区域Ⅱ | 第65-67页 |
5.3.3 最终的采样区域的确定 | 第67-69页 |
5.3.4 样本过滤 | 第69页 |
5.4 混合定位算法的实现 | 第69页 |
5.5 混合定位实验与结果分析 | 第69-73页 |
5.5.1 节点布置 | 第69-70页 |
5.5.2 实验结果分析 | 第70-73页 |
5.6 本章小结 | 第73-74页 |
第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
6.1 全文总结 | 第74页 |
6.2 展望 | 第74-76页 |
参考文献 | 第76-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第81页 |