| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第9-10页 |
| ·无线传感器网络的概念 | 第9页 |
| ·无线传感器网络的重要性 | 第9-10页 |
| ·无线传感器网络的特点 | 第10页 |
| ·无线传感器网络节点定位的重要性 | 第10-12页 |
| ·传统定位技术的重要性 | 第10-11页 |
| ·节点定位的重要性 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究工作及内容安排 | 第12页 |
| ·本文的实验和创新 | 第12-13页 |
| 第二章 无线传感器网络节点定位方法概述 | 第13-19页 |
| ·节点定位定义 | 第13页 |
| ·节点定位方法的分类 | 第13-15页 |
| ·经典节点定位方法 | 第15-18页 |
| ·定位算法的评价标准 | 第18-19页 |
| 第三章 测距技术及其研究 | 第19-27页 |
| ·常见测距技术介绍 | 第19-22页 |
| ·基于TOA 的测距技术 | 第19-20页 |
| ·基于TDOA 的测距技术 | 第20-21页 |
| ·基于AOA 的测距技术 | 第21页 |
| ·基于RSSI 的测距技术 | 第21-22页 |
| ·基于链路质量测距的研究 | 第22-26页 |
| ·链路质量与信号强度 | 第22页 |
| ·基于LQI 的测距技术 | 第22-25页 |
| ·对LQI 测距技术的验证 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 几何约束与微粒群搜索相结合的节点定位算法研究 | 第27-43页 |
| ·微粒群算法概述 | 第27-30页 |
| ·微粒群算法的产生 | 第27页 |
| ·微粒群算法的数学原理 | 第27-29页 |
| ·标准微粒群算法流程 | 第29-30页 |
| ·PSO 应用于节点定位的有效性研究 | 第30-37页 |
| ·基于PSO 的节点定位算法描述 | 第30-32页 |
| ·无测距误差下的仿真结果及分析 | 第32-35页 |
| ·不同测距误差下的仿真结果及分析 | 第35-37页 |
| ·CIL 定位算法 | 第37-42页 |
| ·几何约束域 | 第37页 |
| ·CIL 定位算法流程 | 第37-39页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于BP 神经网络的节点定位方法研究 | 第43-52页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第43-45页 |
| ·BP 神经网络定义 | 第43页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络训练过程 | 第44-45页 |
| ·定位模型的建立 | 第45-50页 |
| ·样本数据的采集与归一化 | 第45-47页 |
| ·BP 网络结构的确定与训练 | 第47-50页 |
| ·BP 定位模型的验证 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录： | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论著 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |