无线传感器网络TDOA定位系统的设计与实现

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 3次 | 上传用户:sz398143634
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
分析现有的基于TDOA的无线传感器网络定位系统与算法,使用基于超声波传感器和无线射频模块的到达时间差(TDOA)测距技术,完成了该定位系统、机制和算法的设计和实现;针对传感器网络在实际应用中的不均匀性布撒和不良节点定位等问题,在TDOA测距技术和多边测量定位算法的基础上,提出一种改进的定位算法,以提高网络定位性能;实验表明,改进后的定位系统有效的减小了网络的定位误差,解决了不良定位问题,可应用到无线传感器网络中。
其他文献
针对传统串行迭代法求解大波数Helmholtz方程存在效率低下且受限于单机内存的问题,提出了一种基于消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)的并行预条件迭代法。该算法利
城市的功能区域是指在城市的发展过程中逐渐形成的功能(如工业、商业、居住、教育等)相对固定的地理区域。这些区域间的位置结构影响着城市中居民的出行模式,与此同时,城市居民的出行模式也客观地反映了城市不同区域的真实的功能定位。文中以出租车运行轨迹数据为基础,研究城市居民的出行模式,并根据所得模式实现城市功能区域的自动化发现。主要思路及贡献包括:1)使用车辆轨迹及路网结构数据构造区域模式图(region
分块压缩感知的提出很好地弥补了大尺寸图像占用资源多、重构耗时长等不足,但重构后的图像存在明显的块效应。针对现有图像纹理复杂度分析不够准确,导致自适应采样率分配后块效应降低不理想的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的图像自适应分块压缩感知方法。该方法通过共生矩阵分析图像的纹理特性,自适应分配采样率,在总采样率不变的前提下使纹理复杂度高的子块获得较高的采样率,纹理复杂度低的子块获得较低的采样率,并用SA
针对大部分现有的人群计数方法被应用到新的场景时性能下降的问题,在多层BP神经网络框架下,提出一种具有无参数微调的人群计数方法。首先,从训练图像中裁切图像块,将获得的相似尺度的行人作为人群BP神经网络模型的输入;然后,BP神经网络模型通过学习预测密度图,得到了一个具有代表性的人群块;最后,为了处理新场景,对训练好的BP神经网络模型进行目标场景微调,可追求有相同属性的样本,包括候选块检索和局部块检索。
研究了辐射式雷达多目标模拟测试系统中,数字射频存储(DRFM)单元的设计问题,首先根据辐射式雷达多目标模拟测试系统的设计要求,提出一种基于高性能FPGA和软件无线电(SDR)技术