无线传感器网络定位及覆盖技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-35页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第15-21页 |
| 1.2.1 无线传感器网络面临的挑战 | 第15-16页 |
| 1.2.2 无线传感器网络系统构成 | 第16-19页 |
| 1.2.3 无线传感器网络的应用及前景 | 第19-20页 |
| 1.2.4 无线传感器网络的关键技术 | 第20-21页 |
| 1.3 无线传感网络定位问题的研究 | 第21-29页 |
| 1.3.1 节点定位的概念 | 第22页 |
| 1.3.2 节点定位定义与性能评价 | 第22-24页 |
| 1.3.3 常见的测量方法 | 第24-25页 |
| 1.3.4 计算节点位置的基本方法 | 第25-26页 |
| 1.3.5 定位算法的研究现状与面临的挑战 | 第26-29页 |
| 1.4 无线传感网络覆盖问题的研究 | 第29-32页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第32-35页 |
| 1.5.1 研究动机和思路 | 第32-33页 |
| 1.5.2 全文组织结构 | 第33-35页 |
| 2 基于DV-Hop定位算法的改进研究 | 第35-46页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 DV-Hop简介 | 第36-40页 |
| 2.2.1 DV-Hop基本原理 | 第36-39页 |
| 2.2.2 DV-Hop误差分析 | 第39-40页 |
| 2.3 基于DV-Hop的改进定位方法 | 第40-42页 |
| 2.4 实验与仿真 | 第42-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 基于直推式支持向量机的无线传感器网络定位算法 | 第46-62页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 相关知识回顾 | 第47-51页 |
| 3.2.1 核方法(Kernel Method) | 第47-49页 |
| 3.2.2 支持向量机(SVM) | 第49-50页 |
| 3.2.3 直推支持向量机(TSVM) | 第50-51页 |
| 3.3 基于TSVM的定位算法MTSVM | 第51-54页 |
| 3.3.1 问题描述与模型 | 第51-53页 |
| 3.3.2 分类策略与算法描述 | 第53-54页 |
| 3.4 仿真与实验 | 第54-61页 |
| 3.4.1 基于TSVM的仿真实验 | 第54-57页 |
| 3.4.2 基于实际测量数据集的算法性能 | 第57-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于节点跳数和核方法的无线传感器网络定位算法 | 第62-73页 |
| 4.1 引言 | 第62-63页 |
| 4.2 相关知识回顾 | 第63-65页 |
| 4.2.1 偏最小二乘法 | 第63-64页 |
| 4.2.2 核方法 | 第64-65页 |
| 4.3 HK定位算法 | 第65-67页 |
| 4.3.1 核函数与定位的联系 | 第65页 |
| 4.3.2 定位算法 | 第65-67页 |
| 4.4 仿真 | 第67-72页 |
| 4.4.1 规则部署 | 第67-70页 |
| 4.4.2 随机部署 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 5 基于静电场理论的移动传感器网络部署算法 | 第73-90页 |
| 5.1 引言 | 第73-75页 |
| 5.2 相关知识回顾 | 第75-77页 |
| 5.2.1 静电场 | 第75-76页 |
| 5.2.2 部署模型 | 第76-77页 |
| 5.3 自适应自扩散算法描述 | 第77-81页 |
| 5.4 仿真与实验 | 第81-89页 |
| 5.4.1 覆盖度和均匀度 | 第82-84页 |
| 5.4.2 时间 | 第84-87页 |
| 5.4.3 距离 | 第87-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 6 总结与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 全文总结 | 第90-91页 |
| 6.2 研究展望 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-103页 |
| 博士期间发表(含录用)的论文 | 第103页 |
