| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 无线传感器网络的定位技术 | 第16-26页 |
| 2.1 无线传感器网络定位技术简介 | 第16-17页 |
| 2.2 基于非测距的定位技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 质心定位技术简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 DV-Hop算法简介 | 第18-19页 |
| 2.2.3 APIT算法简介 | 第19-21页 |
| 2.3 基于测距的定位技术 | 第21-24页 |
| 2.3.1 基于时间到达和时间差的测距技术 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于到达角度的测距技术 | 第22页 |
| 2.3.3 基于信号强度的测距技术 | 第22-23页 |
| 2.3.4 基于测距的定位算法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于RSSI定位技术与数据聚类分析 | 第26-34页 |
| 3.1 基于RSSI的测距模型分析 | 第26-27页 |
| 3.1.1 自由空间中的传播模型与对数-常态传播模型 | 第26-27页 |
| 3.2 数据滤波处理 | 第27-29页 |
| 3.3 数据聚类分析算法 | 第29-33页 |
| 3.3.1 数据分析常用方法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 K-means聚类算法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 Hierarchical cluster聚类算法 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于RSSI定位技术融合聚类算法 | 第34-41页 |
| 4.1 基于RSSI定位算法融合K-means数据分析 | 第34-38页 |
| 4.2 基于RSSI定位算法融合层次聚类数据分析 | 第38-40页 |
| 4.2.1 距离属性规范 | 第38-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第41-51页 |
| 5.1 仿真实验参数与设置 | 第41页 |
| 5.2 仿真实验结果与分析 | 第41-50页 |
| 5.2.1 基于RSSI定位技术融合K-means聚类算法实验分析 | 第43-45页 |
| 5.2.2 基于RSSI定位技术融合层次聚类算法实验分析 | 第45-48页 |
| 5.2.3 分析对比提出的两种基于RSSI融合聚类算法的定位算法 | 第48-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 总结展望 | 第51-52页 |
| 总结 | 第51页 |
| 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
