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基于局部拓扑结构的无线传感器网络定位算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | abstract | 第5页 | | 第一章 绪论 | 第12-21页 | | 1.1 概述 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 | | 1.2.1 基于测距的定位算法的国内外研究现状 | 第13-14页 | | 1.2.2 基于非测距的定位算法的国内外研究现状 | 第14-15页 | | 1.2.3 基于机器学习的定位算法国内外研究现状 | 第15-18页 | | 1.3 论文主要研究工作 | 第18-19页 | | 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 | | 第二章 无线传感器网络定位技术 | 第21-30页 | | 2.1 定位技术简介 | 第21-24页 | | 2.1.1 WSN定位的基本方法 | 第21-23页 | | 2.1.2 WSN定位方法的分类 | 第23-24页 | | 2.2 基于机器学习的WSN定位技术 | 第24-26页 | | 2.2.1 基于线性回归的WSN定位技术 | 第24-25页 | | 2.2.2 基于核函数的WSN定位技术 | 第25页 | | 2.2.3 基于流形的WSN定位技术 | 第25-26页 | | 2.2.4 基于典型相关分析的WSN定位技术 | 第26页 | | 2.3 基于局部拓扑结构的无线传感器网络定位算法 | 第26-27页 | | 2.4 WSN定位算法的评价标准 | 第27-28页 | | 2.5 论文研究工作的动机 | 第28-29页 | | 2.6 本章小结 | 第29-30页 | | 第三章 基于局部保持的分布式WSN定位算法 | 第30-42页 | | 3.1 LE-LPCCA算法 | 第30-31页 | | 3.2 LE-DLPCCA算法 | 第31-38页 | | 3.2.1 基于能量均衡的WSN分簇算法设计 | 第32-33页 | | 3.2.2 LE-DLPCCA模型设计 | 第33-35页 | | 3.2.3 LE-DLPCCA算法设计 | 第35-38页 | | 3.3 仿真实验与结果分析 | 第38-41页 | | 3.3.1 仿真实验环境与参数分析 | 第38-39页 | | 3.3.2 仿真实验结果分析 | 第39-41页 | | 3.4 本章小结 | 第41-42页 | | 第四章 基于半监督拉普拉斯映射的WSN移动定位算法 | 第42-54页 | | 4.1 移动定位问题描述 | 第42-43页 | | 4.2 降维与流形正则化学习 | 第43-45页 | | 4.2.1 基于半监督的流形正则化学习 | 第43-44页 | | 4.2.2 基于拉普拉斯映射的算法 | 第44-45页 | | 4.3 基于半监督拉普拉斯映射的移动定位算法设计 | 第45-49页 | | 4.3.1 核函数的选择策略 | 第45-47页 | | 4.3.2 拉普拉斯矩阵的计算方法 | 第47页 | | 4.3.3 基于LP-LapRLS的WSN定位算法 | 第47-49页 | | 4.4 仿真实验与结果分析 | 第49-53页 | | 4.4.1 仿真实验描述 | 第49-50页 | | 4.4.2 仿真实验结果分析 | 第50-51页 | | 4.4.3 参数对定位的影响分析 | 第51-53页 | | 4.5 本章小结 | 第53-54页 | | 第五章 WSN定位仿真平台的设计与实现 | 第54-65页 | | 5.1 WSN定位仿真平台的结构设计 | 第54-55页 | | 5.2 WSN定位仿真平台中采集模块的实现 | 第55-56页 | | 5.3 WSN定位仿真平台中数据传输模块的实现 | 第56-59页 | | 5.4 WSN定位仿真平台中数据处理模块的实现 | 第59-61页 | | 5.5 LE-DLPCCA和LP-LapRLS算法的实现与分析 | 第61-64页 | | 5.6 本章小结 | 第64-65页 | | 第六章 总结与展望 | 第65-67页 | | 6.1 论文研究工作总结 | 第65页 | | 6.2 进一步研究工作 | 第65-67页 | | 参考文献 | 第67-73页 | | 致谢 | 第73-74页 | | 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |
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论文编号BS3142662，这篇论文共74页
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