| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·前言 | 第7-8页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·智能算法的发展 | 第9-11页 |
| ·粒子群优化算法的发展和研究方向 | 第11-12页 |
| ·无线传感器网络的研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的研究思路和内容安排 | 第14-15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·本文的创新之处 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 无线传感器网络的概述和定位技术 | 第17-31页 |
| ·无线传感器网络中的基本概念 | 第17页 |
| ·无线传感器的网络体系与节点结构 | 第17-18页 |
| ·无线传感器的体系结构 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络节点结构 | 第18页 |
| ·无线传感器的特点及应用 | 第18-20页 |
| ·无线传感器网络特性 | 第18-19页 |
| ·无线传感器网络的应用 | 第19-20页 |
| ·无线传感器网络研究热点 | 第20页 |
| ·无线传感器网络定位技术概述 | 第20-21页 |
| ·无线传感器网络节点的定位机制及性能评价标准 | 第21-22页 |
| ·无线传感器网络节点的定位机制 | 第21页 |
| ·节点定位算法性能评价标准 | 第21-22页 |
| ·基于非测距的定位算法 | 第22-24页 |
| ·基于测距的定位算法 | 第24-29页 |
| ·节点测距方法 | 第24-26页 |
| ·节点位置估计方法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 智能算法的研究与改进 | 第31-47页 |
| ·最优化问题 | 第31-32页 |
| ·智能算法的研究 | 第32页 |
| ·粒子群算法及其改进 | 第32-35页 |
| ·粒子群算法的基本原理与模型 | 第32-34页 |
| ·标准粒子群算法和改进的粒子群算法 | 第34-35页 |
| ·具有量子行为的粒子群优化算法 | 第35-37页 |
| ·量子粒子群优化算法简介 | 第35页 |
| ·量子粒子群优化算法的运算过程 | 第35-36页 |
| ·量子粒子群优化算法和经典的粒子群算法的比较 | 第36页 |
| ·量子粒子群算法的不足 | 第36-37页 |
| ·和声算法及其改进 | 第37-39页 |
| ·基本和声算法 | 第37-38页 |
| ·改进和声搜索算法 | 第38页 |
| ·和声搜索算法的不足 | 第38-39页 |
| ·量子粒子群与和声搜索的混合优化算法 | 第39-45页 |
| ·量子粒子群与改进和声算法的改进 | 第39页 |
| ·算法描述及其时间复杂度 | 第39-40页 |
| ·实验及结果分析 | 第40-45页 |
| ·结论 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章混合算法的节点定位应用和研究 | 第47-55页 |
| ·本章引言 | 第47页 |
| ·基于RSSI 的节点定位方法 | 第47页 |
| ·锚节点选择策略 | 第47-48页 |
| ·节点定位模型与目标函数计算 | 第48页 |
| ·量子粒子群优化与和声搜索混合算法的节点定位应用及实现 | 第48-49页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第49-54页 |
| ·仿真环境 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-54页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·全文总结 | 第55-56页 |
| ·未来的工作 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |