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基于遗传算法的ZigBee网络节点定位技术研究与应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第11-18页 | | 1.1 课题的背景与意义 | 第11-13页 | | 1.2 Zigbee定位研究现状 | 第13-15页 | | 1.2.1 Zigbee技术发展 | 第13-14页 | | 1.2.2 Zigbee定位技术研究现状 | 第14-15页 | | 1.2.3 Zigbee定位技术存在的不足 | 第15页 | | 1.3 本文研究内容及贡献 | 第15-16页 | | 1.4 本文结构安排 | 第16-18页 | | 第二章 Zigbee定位原理及优化分析 | 第18-32页 | | 2.1 引言 | 第18页 | | 2.2 Zigbee网络介绍 | 第18-22页 | | 2.2.1 Zigbee技术发展 | 第18-19页 | | 2.2.2 Zigbee技术简介 | 第19-22页 | | 2.2.3 Zigbee网络技术的特点 | 第22页 | | 2.3 Zigbee网络定位技术分析 | 第22-30页 | | 2.3.1 Zigbee定位网络体系 | 第23-24页 | | 2.3.2 节点信号强度 | 第24页 | | 2.3.3 参数估计 | 第24-26页 | | 2.3.4 定位基本算法 | 第26-29页 | | 2.3.5 Zigbee网络测距模型 | 第29-30页 | | 2.3.6 定位应用 | 第30页 | | 2.4 本章小结 | 第30-32页 | | 第三章 最小二乘法和遗传算法概述 | 第32-37页 | | 3.1 最小二乘法概述 | 第32-34页 | | 3.1.1 LSM原理介绍 | 第32-33页 | | 3.1.2 LSM定位模型描述 | 第33-34页 | | 3.2 遗传算法概述 | 第34-36页 | | 3.2.1 遗传算法简介 | 第34页 | | 3.2.2 GA形式化定义 | 第34-36页 | | 3.2.3 GA的特点 | 第36页 | | 3.3 本章小结 | 第36-37页 | | 第四章 基于遗传算法的Zigbee定位研究 | 第37-45页 | | 4.1 定位模型设计 | 第37-39页 | | 4.2 算法算子设计 | 第39-41页 | | 4.3 算法流程优化 | 第41-42页 | | 4.4 语言描述 | 第42-44页 | | 4.5 本章小结 | 第44-45页 | | 第五章 基于GA的 Zigbee定位仿真与分析 | 第45-53页 | | 5.1 环境及参数设置 | 第45页 | | 5.2 定位仿真 | 第45-49页 | | 5.2.1 LSM优化定位仿真 | 第45-47页 | | 5.2.2 GA优化定位仿真 | 第47-49页 | | 5.3 GA优化定位分析 | 第49-52页 | | 5.3.1 定位误差对比分析 | 第49-50页 | | 5.3.2 参考节点数量对误差的影响 | 第50页 | | 5.3.3 收敛速度 | 第50-52页 | | 5.4 本章小结 | 第52-53页 | | 第六章 面向建筑施工现场人员定位的实际应用 | 第53-62页 | | 6.1 引言 | 第53页 | | 6.2 人员定位系统概要 | 第53-55页 | | 6.3 定位系统设计 | 第55-61页 | | 6.3.1 定位标签设计 | 第55页 | | 6.3.2 定位网络布局 | 第55-56页 | | 6.3.3 信标协议设计 | 第56-59页 | | 6.3.4 定位计算 | 第59-60页 | | 6.3.5 LSM与 GA优化定位对比 | 第60-61页 | | 6.4 本章小结 | 第61-62页 | | 结论 | 第62-63页 | | 参考文献 | 第63-67页 | | 致谢 | 第67-68页 | | 附件 | 第68页 |
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论文编号BS4535412，这篇论文共68页
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