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基于学习算法的无线传感器网络定位问题研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第1-6页 | | 摘要 | 第6-8页 | | Abstract | 第8-16页 | | 1 绪论 | 第16-38页 | | ·无线传感器网络的研究背景 | 第16-21页 | | ·无线传感器网络概述 | 第17-19页 | | ·无线传感器网络的特点 | 第19-20页 | | ·无线传感器网络研究中的关键技术 | 第20-21页 | | ·无线传感器网络定位问题的研究 | 第21-34页 | | ·节点定位的基本概念 | 第22-24页 | | ·定位算法性能的评价 | 第24-25页 | | ·常见的测距/测向方法 | 第25-26页 | | ·定位算法的研究现状 | 第26-34页 | | ·本文研究的主要内容 | 第34-38页 | | ·研究动机和思路 | 第34-36页 | | ·全文组织结构 | 第36-38页 | | 2 预备知识 | 第38-50页 | | ·核函数的定义和性质 | 第38-41页 | | ·正定核函数 | 第38-40页 | | ·条件正定核函数 | 第40-41页 | | ·核函数和定位问题的联系 | 第41-43页 | | ·核函数学习准则 | 第43-50页 | | ·最大软间隔准则 | 第44-45页 | | ·广义最大软间隔准则 | 第45-49页 | | ·Alignment准则 | 第49-50页 | | 3 基于KLPP的无线传感器网络定位算法 | 第50-70页 | | ·引言 | 第50-52页 | | ·问题描述 | 第52-53页 | | ·KLPP算法 | 第53-55页 | | ·节点坐标估计 | 第55-59页 | | ·基于信号强度的核函数定义 | 第55-56页 | | ·网络拓扑结构描述 | 第56-57页 | | ·定位算法 | 第57-59页 | | ·实验仿真 | 第59-68页 | | ·规则部署网络 | 第60-65页 | | ·随机部署网络 | 第65-68页 | | ·本章小结 | 第68-70页 | | 4 基于KSR的无线传感器网络定位算法 | 第70-86页 | | ·引言 | 第70-71页 | | ·传感器网络模型 | 第71-72页 | | ·节点坐标估计 | 第72-77页 | | ·KSR算法 | 第72-74页 | | ·节点定位算法 | 第74-77页 | | ·实验仿真 | 第77-85页 | | ·噪声影响 | 第79-80页 | | ·信标节点数目影响 | 第80-81页 | | ·核函数参数影响 | 第81页 | | ·网络密度影响 | 第81-82页 | | ·覆盖漏洞影响 | 第82-83页 | | ·相关算法比较 | 第83-85页 | | ·本章小结 | 第85-86页 | | 5 基于半监督拉普拉斯最小二乘算法的无线传感器网络定位算法 | 第86-104页 | | ·引言 | 第86-88页 | | ·问题描述 | 第88页 | | ·半监督拉普拉斯最小二乘回归 | 第88-89页 | | ·节点坐标估计 | 第89-95页 | | ·核函数定义 | 第90-91页 | | ·核函数选择 | 第91-93页 | | ·拉普拉斯矩阵计算 | 第93页 | | ·基于S~2LapRLS的定位算法 | 第93-95页 | | ·实验仿真 | 第95-103页 | | ·二维定位实验 | 第96-100页 | | ·三维定位实验 | 第100-103页 | | ·本章小结 | 第103-104页 | | 6 一种改进的基于Isomap的无线传感器网络定位算法 | 第104-124页 | | ·引言 | 第104-106页 | | ·问题描述 | 第106-107页 | | ·节点坐标估计 | 第107-115页 | | ·相对坐标估计 | 第108-110页 | | ·基于最小二乘的绝对坐标估计 | 第110页 | | ·基于流形回归的绝对坐标估计 | 第110-112页 | | ·参数选择 | 第112-115页 | | ·实验仿真 | 第115-122页 | | ·最小二乘法和流形回归法比较 | 第116-118页 | | ·定位算法性能分析 | 第118-121页 | | ·相关算法比较 | 第121-122页 | | ·本章小结 | 第122-124页 | | 7 总结与展望 | 第124-128页 | | ·全文总结 | 第124-125页 | | ·研究展望 | 第125-126页 | | ·本章小结 | 第126-128页 | | 参考文献 | 第128-138页 | | 附录A 攻博期间完成的论文及参与的项目 | 第138-139页 | | A.1 攻博期间完成的论文 | 第138-139页 | | A.2 参与的科研项目 | 第139页 |
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论文编号BS643775，这篇论文共139页
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