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基于局部拓扑结构的无线传感器网络定位算法研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 概述第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-18页
        1.2.1 基于测距的定位算法的国内外研究现状第13-14页
        1.2.2 基于非测距的定位算法的国内外研究现状第14-15页
        1.2.3 基于机器学习的定位算法国内外研究现状第15-18页
    1.3 论文主要研究工作第18-19页
    1.4 论文组织结构第19-21页
第二章 无线传感器网络定位技术第21-30页
    2.1 定位技术简介第21-24页
        2.1.1 WSN定位的基本方法第21-23页
        2.1.2 WSN定位方法的分类第23-24页
    2.2 基于机器学习的WSN定位技术第24-26页
        2.2.1 基于线性回归的WSN定位技术第24-25页
        2.2.2 基于核函数的WSN定位技术第25页
        2.2.3 基于流形的WSN定位技术第25-26页
        2.2.4 基于典型相关分析的WSN定位技术第26页
    2.3 基于局部拓扑结构的无线传感器网络定位算法第26-27页
    2.4 WSN定位算法的评价标准第27-28页
    2.5 论文研究工作的动机第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 基于局部保持的分布式WSN定位算法第30-42页
    3.1 LE-LPCCA算法第30-31页
    3.2 LE-DLPCCA算法第31-38页
        3.2.1 基于能量均衡的WSN分簇算法设计第32-33页
        3.2.2 LE-DLPCCA模型设计第33-35页
        3.2.3 LE-DLPCCA算法设计第35-38页
    3.3 仿真实验与结果分析第38-41页
        3.3.1 仿真实验环境与参数分析第38-39页
        3.3.2 仿真实验结果分析第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于半监督拉普拉斯映射的WSN移动定位算法第42-54页
    4.1 移动定位问题描述第42-43页
    4.2 降维与流形正则化学习第43-45页
        4.2.1 基于半监督的流形正则化学习第43-44页
        4.2.2 基于拉普拉斯映射的算法第44-45页
    4.3 基于半监督拉普拉斯映射的移动定位算法设计第45-49页
        4.3.1 核函数的选择策略第45-47页
        4.3.2 拉普拉斯矩阵的计算方法第47页
        4.3.3 基于LP-LapRLS的WSN定位算法第47-49页
    4.4 仿真实验与结果分析第49-53页
        4.4.1 仿真实验描述第49-50页
        4.4.2 仿真实验结果分析第50-51页
        4.4.3 参数对定位的影响分析第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 WSN定位仿真平台的设计与实现第54-65页
    5.1 WSN定位仿真平台的结构设计第54-55页
    5.2 WSN定位仿真平台中采集模块的实现第55-56页
    5.3 WSN定位仿真平台中数据传输模块的实现第56-59页
    5.4 WSN定位仿真平台中数据处理模块的实现第59-61页
    5.5 LE-DLPCCA和LP-LapRLS算法的实现与分析第61-64页
    5.6 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 论文研究工作总结第65页
    6.2 进一步研究工作第65-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-74页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第74页

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