基于ZigBee的定位算法及井控人员定位实现研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 无线定位技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 无线定位系统 | 第12-14页 |
| 1.3 无线传感网络的特点 | 第14-15页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 ZigBee通信相关理论研究 | 第17-25页 |
| 2.1 ZigBee概述及发展历程 | 第17-18页 |
| 2.2 ZigBee技术的体系结构 | 第18页 |
| 2.3 ZigBee技术的网络拓扑结构 | 第18-20页 |
| 2.4 ZigBee技术的网络通信机制 | 第20-22页 |
| 2.4.1 ZigBee协议栈框架 | 第20-21页 |
| 2.4.2 IAR下协议栈架构 | 第21页 |
| 2.4.3 网络通信基础 | 第21-22页 |
| 2.4.4 网络组网算法 | 第22页 |
| 2.5 ZigBee实时操作系统 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于BP神经网络的定位方法研究 | 第25-39页 |
| 3.1 经典定位方法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 无需测距的定位方法 | 第25-27页 |
| 3.1.2 基于测距的定位方法 | 第27-28页 |
| 3.2 无线信号的传播模型 | 第28-31页 |
| 3.3 基于BP神经网络的实时参数估计算法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 人工神经网络 | 第31-32页 |
| 3.3.2 BP神经网络的模型结构的确定 | 第32-33页 |
| 3.3.3 RSSI测量值的修正 | 第33-35页 |
| 3.4 区域内的参数估计 | 第35页 |
| 3.5 实验过程 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 质心定位算法的研究 | 第39-46页 |
| 4.1 定位算法的性能指标 | 第39页 |
| 4.2 经典节点位置算法 | 第39-41页 |
| 4.3 加权质心定位算法 | 第41-42页 |
| 4.4 多点质心定位算法 | 第42-45页 |
| 4.4.1 算法原理 | 第42-44页 |
| 4.4.2 算法仿真 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 井控人员定位系统研究 | 第46-58页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第46-47页 |
| 5.1.1 系统整体搭建 | 第46-47页 |
| 5.1.2 系统设计流程 | 第47页 |
| 5.2 硬件总体规划 | 第47-51页 |
| 5.2.1 芯片选择 | 第47-49页 |
| 5.2.2 协调器硬件设计 | 第49-50页 |
| 5.2.3 移动节点硬件设计 | 第50-51页 |
| 5.2.4 参考节点硬件设计 | 第51页 |
| 5.3 节点软件设计 | 第51-54页 |
| 5.4 定位运算服务器 | 第54-57页 |
| 5.4.1 定位算法流程 | 第54-55页 |
| 5.4.2 定位算法仿真 | 第55页 |
| 5.4.3 数据库设计 | 第55-56页 |
| 5.4.4 上位机监控程序设计 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
