复杂工业环境下无线传感器网络定位技术研究

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1、分类号TP393密级公开UDC620学校代码10500硕士学位论文（全日制专业学位）题目：复杂工业环境下无线传感器网络定位技术研究英文题目：ResearchonLocalizationTechnologyofWirelessSensorNetworkunderComplicatedIndustrialEnvironment学位申请人姓名：柯济民申请学位学科专业：仪器仪表工程指导教师姓名：徐巍二○一六年五月分类号TP393密级公开UDC620学校代码10500硕士学位论文题目复杂工业环境下无线传感器网络定位技术研究英文题目ResearchonLocaliz

2、ationTechnologyofWirelessSensorNetworkunderComplicatedIndustrialEnvironment研究生姓名（签名）指导教师姓名（签名）职称申请学位学科名称仪器仪表工程学科代码080402论文答辩日期学位授予日期学院负责人（签名）评阅人姓名石端伟评阅人姓名李刚炎年月日学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人

3、和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖北工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日摘要随着无线传感器网络快速成长，工业系统专用的无线传感器网络标准问世，无线传感器网络的功能以及可靠度越来越符合大多数

4、工业级应用的需求，无线传感器网络技术越来越受到重视。其中定位技术是无线传感器网络技术中关键技术之一，具有很大的研究价值。工业生产现场种类繁多，复杂多变，本文以矿井为例，对其定位需求进行探讨研究。矿井作为一种特点鲜明的工业场景，传统的井下检测技术已不能适应当今井下生产需求。本文的研究重点是针对矿井巷道和采空区的不同环境特点，分别选择了RSSI和DV-Hop算法作为研究对象，并提出了优化解决方案。首先，在矿井巷道环境下，影响定位的主因是干扰和信号衰减。针对这一特点，本文提出了基于动态路径衰落指数的改进RSSI定位算法。该算法通过已知信息获取实际环境下的路径衰

5、落指数，在此基础上，当需要对移动节点定位时，可获取强度值较大的若干个信标节点路径衰落指数，运用路径衰减模型，估算出移动节点到其距离，然后采用三边测量法，得到未知节点的坐标。仿真结果定位精度有所提高，表明该算法较适应于矿井下水平巷道的定位。其次，在矿井采空区环境，影响定位的主因是节点分布不均匀。传统DV-Hop定位算法仅仅只是考虑距离最小的一个信标节点的估计平均每跳距离，单一信标节点得出的平均每跳距离并不能真实的反映无线传感器网络实际平均每跳距离。针对这一特点，分析矿井下采空区的定位特点以及需求，选取邻近多个信标节点计算的平均每跳距离，对其平均每跳距离做加

6、权处理。距离未知节点越近的信标节点权值约大，距离未知节点越远的信标节点权值越小，加权后得出的平均每跳距离乘以跳数就可以估算出未知节点的距离，然后采用最小二乘法得到未知节点的坐标。最后的仿真结果表明定位精度提高了。关键词：无线传感器网络，DV-Hop算法，RSSI算法，定位算法IAbstractWiththefastdevelopmentofwirelesssensornetwork,thefunctionandthedegreeofreliabilityofwirelesssensornetworkconformtothedemandofmajority

7、industrialgradeapplications.Thebenefitsofwirelesssensornetworkaregraduallyvalued,asit’sstandardspecializedinindustrialsystemscomeout.Amongwirelesssensornetwork,thelocationtechniqueisoneoftheimportantapplicationswithenormousvalueinresearch.Therearemanydifferentkindsofindustrialpro

8、ductionfield,complexandchangeable,papers