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申请上海交通大学工学博士学位论文基于无线传感器网络的行为识别与目标定位研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-25页
    1.1 无线传感器网络第13-16页
        1.1.1 传感器网络的体系结构第13页
        1.1.2 传感器节点的结构第13-15页
        1.1.3 传感器网络的特点第15页
        1.1.4 传感器网络的应用领域第15-16页
    1.2 环境智能第16-19页
        1.2.1 环境智能概念的由来及研究现状第17-18页
        1.2.2 环境智能的主要特点第18-19页
    1.3 上下文感知第19-21页
        1.3.1 上下文的定义第19-20页
        1.3.2 上下文感知的定义及应用第20-21页
    1.4 本文的内容及结构第21-25页
        1.4.1 研究课题介绍第21-23页
        1.4.2 本文的主要研究内容第23-24页
        1.4.3 本文的组织结构第24-25页
第二章 基于加速度传感器的穿戴式行为识别系统第25-48页
    2.1 行为识别的三种方式第25-28页
        2.1.1 穿戴式行为识别第25页
        2.1.2 基于人物交互的行为识别第25-26页
        2.1.3 基于环境变量的行为识别第26页
        2.1.4 行为识别的融合框架第26-28页
    2.2 加速度传感器第28-30页
    2.3 基于加速度传感器的穿戴式行为识别系统的框架第30-32页
    2.4 特征提取及规范化第32-34页
    2.5 主成分分析第34-36页
    2.6 多类分类算法第36-44页
        2.6.1 决策树分类算法第37-39页
        2.6.2 支持向量机算法第39-43页
        2.6.3 K 近邻分类算法第43-44页
    2.7 穿戴式行为识别的实验及结果第44-47页
        2.7.1 实验设置及数据采集第44-45页
        2.7.2 实验结果第45-47页
    2.8 小结第47-48页
第三章 具有扩展能力的穿戴式行为识别系统第48-73页
    3.1 问题的提出第48-49页
    3.2 具有扩展能力的穿戴式行为识别系统的框架第49-52页
    3.3 组合一类分类模型第52-58页
        3.3.1 K 近邻一类分类算法第53-55页
        3.3.2 支持向量数据描述一类分类算法第55-57页
        3.3.3 高斯一类分类算法第57-58页
    3.4 系统更新阶段的操作第58-61页
        3.4.1 未知行为数据保存第58-59页
        3.4.2 噪声数据去除和数据模式分析第59页
        3.4.3 数据分段第59-61页
        3.4.4 系统更新第61页
    3.5 实验及结果第61-71页
        3.5.1 一类分类算法的性能评估第62-63页
        3.5.2 系统的检测和分类性能评估第63-65页
        3.5.3 系统的扩展能力实验及结果第65-71页
    3.6 讨论第71-72页
    3.7 小结第72-73页
第四章 基于移动代理的分布式分类算法第73-96页
    4.1 传感器网络的计算模式第73-76页
        4.1.1 集中式计算模式第73-74页
        4.1.2 移动代理计算模式第74-76页
    4.2 基于移动代理的分布式决策树分类算法第76-87页
        4.2.1 分布式决策树分类第77-79页
        4.2.2 基于移动代理的分布式决策树分类的实施第79-80页
        4.2.3 性能评估第80-86页
        4.2.4 讨论第86-87页
    4.3 基于移动代理的分布式支持向量机分类算法第87-95页
        4.3.1 分布式支持向量机分类算法第87-88页
        4.3.2 分布式支持向量机分类算法的路径优化第88-89页
        4.3.3 基于移动代理的分布式支持向量机分类算法的实施第89页
        4.3.4 分布式支持向量机分类算法的扩展第89-92页
        4.3.5 性能评估第92-95页
    4.4 小结第95-96页
第五章 非穿戴式的室内人体定位方法第96-105页
    5.1 定位方法第96-97页
    5.2 非穿戴式室内定位方法第97-100页
        5.2.1 RSSI 的不规则性第97-98页
        5.2.2 RSSI 波动的抑制第98-99页
        5.2.3 基于RSSI 衰减的人体定位第99-100页
    5.3 实验及结果第100-103页
        5.3.1 实验设置第100-101页
        5.3.2 检测阈值的确定第101-102页
        5.3.3 有效检测距离第102页
        5.3.4 定位实验及结果第102-103页
    5.4 讨论第103-104页
    5.5 小结第104-105页
第六章 源能量未知情况下的分布式声音源定位方法第105-124页
    6.1 问题的提出第105-109页
        6.1.1 声音能量衰减模型第106页
        6.1.2 基于IG 算法的分布式声音源定位方法第106-108页
        6.1.3 基于能量比的集中式声音源定位方法第108-109页
    6.2 基于能量比的分布式定位方法第109-115页
        6.2.1 基于能量比的分布式定位方法的思路第109-111页
        6.2.2 能量比个数的选择第111页
        6.2.3 搜索起始点的确定第111-112页
        6.2.4 基于能量比的分布式定位方法的实施步骤第112-113页
        6.2.5 能量消耗分析第113-115页
    6.3 实验及结果第115-122页
        6.3.1 模拟实验及结果第115-119页
        6.3.2 移动车辆定位实验及结果第119-122页
    6.4 讨论第122-123页
    6.5 小结第123-124页
第七章 总结与展望第124-126页
    7.1 本文的研究工作及创新点第124-125页
    7.2 未来工作展望第125-126页
参考文献第126-137页
致谢第137-139页
攻读博士学位期间发表的论文、专利及参与的科研项目第139-140页

 
 
论文编号BS3114472,这篇论文共140
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