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 |