无线传感器网络目标参数量化估计研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·无线传感器网络的概述 | 第7-9页 |
| ·无线传感器网络的概念 | 第7页 |
| ·无线传感器网络的结构 | 第7-8页 |
| ·无线传感器网络的特征 | 第8-9页 |
| ·无线传感器网络的应用 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 网络体系中数据融合与参数估计理论 | 第13-23页 |
| ·数据传输网络体系 | 第13-15页 |
| ·单跳网络体系 | 第13-14页 |
| ·多跳网络体系 | 第14-15页 |
| ·基于距离和能量的估算方法 | 第15-16页 |
| ·基于三边测距的定位算法 | 第15-16页 |
| ·基于信号能量的定位算法 | 第16页 |
| ·贝叶斯估计数据融合技术 | 第16-19页 |
| ·贝叶斯估计模型 | 第17页 |
| ·贝叶斯过程模型 | 第17-19页 |
| ·数据融合的技术挑战 | 第19页 |
| ·测量数据处理中参数估计理论 | 第19-22页 |
| ·测量数据的统计特性 | 第19-20页 |
| ·随机误差的评价指标 | 第20-21页 |
| ·极大似然估计与克拉美罗边界估计理论 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于量化信号的参数估计算法 | 第23-35页 |
| ·信号模型的建立 | 第23-24页 |
| ·基于量化信号的极大似然估计算法 | 第24-30页 |
| ·最优量化门限值的推导 | 第24-27页 |
| ·基于量化信号的极大似然估计函数 | 第27-28页 |
| ·基于量化信号的克拉美罗边界的推导 | 第28-30页 |
| ·基于模拟信号的极大似然估计算法 | 第30-31页 |
| ·基于模拟信号的极大似然估计函数 | 第30页 |
| ·基于模拟信号的克拉美罗边界的推导 | 第30-31页 |
| ·算法对比分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于量化信号包含通道影响的参数估计 | 第35-51页 |
| ·包含通道影响的参数估计算法概述 | 第35-36页 |
| ·包含通道影响的极大似然估计算法 | 第36-40页 |
| ·二进制通道中硬性解码接收方式 | 第36-37页 |
| ·瑞利衰落通道中软性解码相位相关的接收方式 | 第37-39页 |
| ·瑞利衰落通道中软性解码相位非相关接收方式 | 第39-40页 |
| ·仿真环境的建立和理论值的推导 | 第40-43页 |
| ·仿真环境的建立 | 第40-41页 |
| ·仿真模型参数估计值和边界值的推导 | 第41-43页 |
| ·包含通道影响算法的仿真分析 | 第43-46页 |
| ·二进制通道 | 第44-45页 |
| ·瑞利衰落通道 | 第45-46页 |
| ·干扰与性能评估 | 第46-49页 |
| ·干扰与信号质变 | 第46-47页 |
| ·仿真分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文总结 | 第51页 |
| ·研究展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 研究生在读期间科研成果 | 第59-60页 |
