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传感器阵列网络节点自定位研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-16页
第一章 绪论第16-24页
 本章摘要第16页
   ·无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)研究背景第16-17页
   ·传感器阵列网络简介第17页
   ·传感器阵列网络国内外研究现状第17-18页
   ·传感器阵列网络自定位研究现状及意义第18-20页
   ·本文的主要研究内容与组织结构第20-24页
第二章 无线传感器网络节点定位技术与算法介绍第24-38页
 本章摘要第24页
   ·引言第24页
   ·基于距离定位算法的常用技术第24-28页
     ·TDOA和TOA定位技术第25-26页
     ·DOA定位技术第26-27页
     ·RSSI定位技术第27-28页
   ·基于距离的定位算法第28-35页
     ·基于测距的定位算法第28-29页
     ·基于半定规划的定位算法第29-31页
     ·三角测量算法第31-32页
     ·基于DOA最大似然估计与克拉美罗下界第32-34页
     ·DV-Bearing定位方法第34-35页
   ·距离无关定位算法第35-38页
     ·DV-Hop定位方法第35-36页
     ·APIT定位方法第36-38页
第三章 基于辅助变量的节点自定位闭环算法第38-62页
 本章摘要第38页
   ·引言第38-39页
   ·传感器阵列节点自定位问题描述第39-40页
   ·基于辅助变量的节点自定位闭环解第40-43页
   ·节点定位算法误差分析第43-47页
   ·基于辅助变量的伪线性最小二乘估计误差补偿算法和加权工具变量估计器第47-54页
     ·基于辅助变量的伪线性最小二乘估计误差补偿算法第48-50页
     ·渐进无偏的加权工具变量估计器(Weighted Instrumental Variable Esti-mator)第50-54页
   ·仿真分析第54-60页
     ·在DOA噪声方差先验知识准确情况下定位算法比较第54-55页
     ·DOA噪声方差的先验知识对BCAVPLE和BCAVPLE-WIV的影响第55-58页
     ·AVPLE-WIV估计器的性能评估第58页
     ·算法比较:AVPLE-WIV和BCAVPLE-WIV VS.ML估计器第58-60页
     ·未知节点朝向角对新算法估计性能的影响第60页
   ·本章小结第60-62页
第四章 基于辅助变量的全局最小二乘估计第62-74页
 本章摘要第62页
   ·引言第62-63页
   ·基于辅助变量的全局最小二乘估计(AVTLS)第63-64页
   ·AVTLS算法误差分析第64-65页
   ·基于AVTLS的加权工具变量法(AVTLS based WIV,AVTLS-WIV)第65-66页
   ·仿真分析第66-70页
     ·信标无误差情况下AVTLS和AVTLS-WIV算法性能评估第66-67页
     ·信标有误差情况下AVTLS和AVTLS-WIV算法性能评估第67-70页
   ·DOA测量噪声为非高斯分布第70-71页
   ·本章小结第71-74页
第五章 基于辅助声源的节点自定位研究第74-88页
 本章摘要第74页
   ·引言第74-75页
   ·基于辅助声源节点自定位问题描述第75-76页
   ·基于辅助声源节点定位算法第76-80页
     ·最大似然估计器ML定位辅助声源第76-78页
     ·未知节点位置和朝向角估计第78-80页
   ·基于PASS自定位误差分析第80-82页
     ·最大似然ML估计器的CRLB第80-81页
     ·AVTLS定位未知节点的估计偏差第81-82页
   ·PASS自定位机制仿真分析第82-87页
     ·PASS与DV-Bearing节点度与定位精度比较第82-84页
     ·辅助声源、信标和未知节点数目对定位精度影响第84页
     ·PASS与DV-Bearing定位成本比较第84-85页
     ·辅助声源数目对节点覆盖率的影响第85-87页
   ·本章小结第87-88页
第六章 总结与未来展望第88-92页
   ·本文总结第88-89页
   ·研究工作展望第89-92页
参考文献第92-98页
附录A:第二章CRLB推导第98-100页
附录B:从式(3.2 )推导到式(3.3)第100-102页
附录C:定理3.1第102-104页
作者在硕士期间发表的学术论文及参与科研项目第104页

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