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基于RSSI抗异指纹库的多目标定位技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 无线传感器网络定位技术发展现状第11-12页
        1.2.2 压缩感知研究现状第12-13页
        1.2.3 压缩感知在无线传感器网络定位中的应用现状第13页
    1.3 本文内容及结构安排第13-15页
第2章 压缩感知理论概述第15-24页
    2.1 信号的稀疏表示第16-17页
    2.2 测量矩阵的设计第17-20页
        2.2.1 约束等距性质第18-19页
        2.2.2 常用测量矩阵的分类第19-20页
    2.3 压缩感知重构算法第20-23页
        2.3.1 凸优化重构算法第21页
        2.3.2 贪婪重构算法第21-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 无线传感器网络定位技术第24-36页
    3.1 无线传感器网络简介第24-26页
    3.2 基于测距与非测距的WSNs定位算法第26-30页
        3.2.1 基于测距定位算法第26-28页
        3.2.2 非测距定位算法第28-30页
    3.3 基于RSSI技术的测距方式第30-33页
        3.3.1 信号传播衰减模型第30-31页
        3.3.2 建立特征指纹库法第31-33页
    3.4 基于压缩感知的定位系统模型第33-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第4章 抗异指纹库的优化设计第36-43页
    4.1 离线指纹库的建立第36-38页
        4.1.1 基于RSSI指纹库的建立第36-37页
        4.1.2 RSSI指纹库的空间插值优化算法第37-38页
    4.2 抗异指纹库设计及优化第38-40页
        4.2.1 受损锚节点的筛查第39-40页
        4.2.2 抗异指纹库的更新第40页
    4.3 仿真实验及分析第40-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 多目标定位GMP重构算法优化第43-48页
    5.1 GMP重构算法及其优化改进第43-45页
        5.1.1 传统的GMP算法概述第43-44页
        5.1.2 变步长贪婪重构算法第44-45页
    5.2 仿真实验及分析第45-47页
    5.3 本章小结第47-48页
第6章 总结与展望第48-50页
    6.1 全文总结第48-49页
    6.2 研究展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-55页
附录第55页

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