RSSI—神经网络在无线传感网络定位中的应用的开题报告I.研究背景和目的：随着无线传感器网络技术的不断发展，无线传感器节点可以广泛应用于环境监测、军事侦察、物流追踪等领域。定位作为无线传感器网络中的一个重要问题，一直是学者们关注的热点问题之一。目前，无线传感器节点定位技术主要可以分为三类：基于距离测量的定位方法、基于角度测量的定位方法和基于信号强度测量的定位方法。由于前两种方法需要节点具备高精度的定向和距离测量设备，而无线传感器节点的计算能力和电池寿命有限，因此信号强度测量的定位方法成为了当前研究的焦点。由于无线信号传输时往往受到多种因素的影响，包括信号衰减、多径传播、干扰等，这些因素会导致接收到的信号强度发生变化。因此，通过接收节点收到的信号强度差异进行定位，需要建立信号强度与距离之间的映射模型，并利用神经网络对模型进行训练和优化。本研究旨在利用神经网络技术，对无线传感器网络中的信号强度测量定位方法进行研究和分析，进一步提高无线传感器网络定位的精度和可靠性。II.研究内容和方法：本研究的主要研究内容包括以下几个方面：1.研究无线传感器网络信号强度与距离之间的映射模型，分析信号强度受到的影响因素和变化规律。2.采用神经网络技术，建立信号强度与距离之间的映射模型，对模型进行训练和优化，提高定位精度和可靠性。3.设计和实现无线传感器网络的实验环境，进行定位实验，并对实验结果进行分析和评估。本研究所采用的研究方法主要包括文献综述、理论分析与计算、实验设计和数据处理等。III.研究意义和预期成果：本研究的意义在于探究神经网络在无线传感器网络定位中的应用，提高无线传感网络定位的精度和可靠性，并为无线传感器节点的应用提供更加有效的技术支持。预期的研究成果包括以下几个方面：1.对无线传感器网络信号强度与距离之间的映射模型进行分析和研究，提高定位精度和可靠性。2.设计和实现无线传感器网络的实验环境，收集实验数据，对实验结果进行分析和评估。3.利用神经网络技术，优化信号强度与距离之间的映射模型，提高定位精度和可靠性。4.编写研究报告和相关论文，发表研究成果，为无线传感器网络定位技术的研究提供有益的参考和借鉴。