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无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第6-8页 | | ABSTRACT | 第8-9页 | | 第一章 绪论 | 第15-27页 | | 1.1 无线传感器网络的概念 | 第15-16页 | | 1.2 无线传感器网络的系统结构 | 第16-19页 | | 1.2.1 无线传感器网络的协议体系结构 | 第16-18页 | | 1.2.2 无线传感器网络的管理平台 | 第18页 | | 1.2.3 无线传感器网络节点的典型结构 | 第18-19页 | | 1.3 无线传感器网络的特点 | 第19-21页 | | 1.4 无线传感器网络的关键技术 | 第21-23页 | | 1.5 无线传感器网络的应用场景 | 第23-24页 | | 1.6 无线传感器网络的国内外研究概况 | 第24-25页 | | 1.7 全文章节安排 | 第25-27页 | | 第二章 无线传感器网络节点定位和跟踪技术综述 | 第27-40页 | | 2.1 无线传感器网络节点定位技术综述 | 第27-35页 | | 2.1.1 无线传感器网络节点定位的基本概念 | 第27-33页 | | 2.1.2 节点定位算法的性能评价标准 | 第33-34页 | | 2.1.3 节点定位算法的分类 | 第34-35页 | | 2.2 无线传感器网络目标跟踪技术综述 | 第35-38页 | | 2.2.1 无线传感器网络目标跟踪技术的基本概念 | 第35-36页 | | 2.2.2 无线传感器网络目标跟踪的效果评价指标 | 第36-38页 | | 2.2.3 无线传感器网络目标跟踪算法的分类 | 第38页 | | 2.3 本章小结 | 第38-40页 | | 第三章 基于测距的定位算法研究 | 第40-74页 | | 3.1 引言 | 第40-41页 | | 3.2 基于RSSI测距的定位算法 | 第41-45页 | | 3.2.1 使用RSSI测距技术测距 | 第41-42页 | | 3.2.2 使用位置估计算法估计未知节点位置 | 第42-44页 | | 3.2.3 使用PSO算法进行极值寻优 | 第44-45页 | | 3.3 PSO算法和基于PSO算法的无线传感器网络定位研究现状 | 第45-48页 | | 3.4 粒子群算法 | 第48-53页 | | 3.4.1 粒子群算法原理和流程 | 第48-51页 | | 3.4.2 部分典型粒子群改进算法介绍 | 第51-53页 | | 3.5 改进的PSO无线传感器网络定位算法 | 第53-67页 | | 3.5.1 基于差分方程的PSO算法收敛性分析 | 第53-58页 | | 3.5.2 自适应惯性权重粒子群优化算法 | 第58-59页 | | 3.5.3 基于自适应惯性权重的改进学习因子PSO算法和流程 | 第59-61页 | | 3.5.4 改进PSO算法的寻优效果验证 | 第61-65页 | | 3.5.5 基于WSN定位特点的PSO算法粒子群初始搜索空间的优化 | 第65-67页 | | 3.6 仿真与分析 | 第67-72页 | | 3.6.1 基于RSSI的无线传感器网络定位算法流程 | 第67页 | | 3.6.2 仿真参数设置 | 第67-69页 | | 3.6.3 仿真实验结果与分析 | 第69-72页 | | 3.7 本章小结 | 第72-74页 | | 第四章 无需测距的定位算法研究 | 第74-91页 | | 4.1 引言 | 第74-75页 | | 4.2 DV-Hop定位算法 | 第75-76页 | | 4.3 DV-Hop定位算法研究现状 | 第76-79页 | | 4.3.1 DV-Hop算法定位误差的分析 | 第76-77页 | | 4.3.2 DV-Hop算法研究现状 | 第77-79页 | | 4.4 改进的DV-Hop定位算法 | 第79-86页 | | 4.4.1 阈值N | 第79-81页 | | 4.4.2 未知节点平均跳距的修正 | 第81-83页 | | 4.4.3 定位计算方法的改进 | 第83-86页 | | 4.4.4 IDV-Hop定位算法流程 | 第86页 | | 4.5 仿真与分析 | 第86-90页 | | 4.5.1 仿真参数设置 | 第86-87页 | | 4.5.2 仿真实验结果与分析 | 第87-90页 | | 4.6 本章小结 | 第90-91页 | | 第五章 无线传感器网络目标跟踪算法研究 | 第91-124页 | | 5.1 引言 | 第91-94页 | | 5.2 粒子滤波基本原理 | 第94-104页 | | 5.2.1 贝叶斯递推估计的原理 | 第94-98页 | | 5.2.2 贝叶斯理论框架下的几种典型滤波算法 | 第98-99页 | | 5.2.3 粒子滤波算法 | 第99-104页 | | 5.3 基于分布式粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法 | 第104-113页 | | 5.3.1 分布式动态分簇结构 | 第104-107页 | | 5.3.2 分布式粒子滤波算法 | 第107-113页 | | 5.4 仿真与分析 | 第113-122页 | | 5.4.1 目标测量模型 | 第113-114页 | | 5.4.2 目标移动模型 | 第114-115页 | | 5.4.3 仿真与分析 | 第115-122页 | | 5.5 本章小结 | 第122-124页 | | 第六章 基于无线传感器网络的煤矿安全定位监控系统 | 第124-141页 | | 6.1 引言 | 第124-126页 | | 6.2 定位监控系统架构 | 第126-127页 | | 6.3 定位监控系统硬件平台 | 第127-128页 | | 6.4 定位监控系统的路由 | 第128-133页 | | 6.4.1 2.4GHz节点的路由 | 第129-132页 | | 6.4.2 433MHz节点的路由 | 第132-133页 | | 6.5 定位监控系统的井下定位 | 第133-136页 | | 6.5.1 井下定位的特点 | 第133-134页 | | 6.5.2 RSSI测距 | 第134-135页 | | 6.5.3 定位计算 | 第135-136页 | | 6.6 地面监控中心软件 | 第136-140页 | | 6.6.1 用户管理模块 | 第137-138页 | | 6.6.2 历史数据管理模块 | 第138页 | | 6.6.3 井下信息实时显示模块 | 第138-139页 | | 6.6.4 警报模块 | 第139页 | | 6.6.5 串口通信模块 | 第139-140页 | | 6.7 本章小结 | 第140-141页 | | 第七章 结论与展望 | 第141-144页 | | 7.1 结论 | 第141-142页 | | 7.2 展望 | 第142-144页 | | 参考文献 | 第144-156页 | | 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文与专利 | 第156-157页 | | 作者在攻读博士学位期间所做的项目 | 第157-158页 | | 致谢 | 第158页 |
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论文编号BS2608255，这篇论文共158页
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