基于压缩感知和BP神经网络的无线传感器网络定位算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景 | 第9页 |
| ·无线传感器网络定位技术背景及现状 | 第9-11页 |
| ·论文的主要工作与创新 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 无线传感器网络背景知识 | 第14-22页 |
| ·无线传感器网络结构 | 第14-17页 |
| ·无线传感器网络特征 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络关键技术 | 第18-20页 |
| ·无线传感器网络的应用 | 第20页 |
| ·无线传感器网络面临的挑战 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 无线传感器网络定位概述 | 第22-37页 |
| ·无线传感器网络定位的基础知识 | 第22-23页 |
| ·定位算法的分类 | 第23-31页 |
| ·基于测距的定位方法 | 第24-26页 |
| ·基于非测距的定位方法 | 第26-31页 |
| ·节点位置计算方法 | 第31-34页 |
| ·三边测量法 | 第31-32页 |
| ·三角测量法 | 第32-33页 |
| ·极大似然估计法 | 第33-34页 |
| ·定位性能的评价 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 NLOS环境下基于BP神经网络定位 | 第37-53页 |
| ·神经网络原理 | 第37-41页 |
| ·RBF神经网络 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络 | 第39-41页 |
| ·TDOA经典定位算法 | 第41-44页 |
| ·Taylor算法 | 第42-43页 |
| ·Chan算法 | 第43-44页 |
| ·NLOS基于BP神经网络定位算法描述 | 第44-48页 |
| ·TDOA测量误差模型 | 第44页 |
| ·NLOS附加时延误差 | 第44-45页 |
| ·利用BP神经网络修正NLOS误差 | 第45-48页 |
| ·仿真条件与结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于压缩感知的无线传感器网络定位 | 第53-67页 |
| ·压缩感知原理 | 第53-57页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第54-55页 |
| ·观测矩阵 | 第55-56页 |
| ·信号重构 | 第56-57页 |
| ·基于压缩感知与BP神经网络定位 | 第57-62页 |
| ·压缩感知初始定位 | 第58-60页 |
| ·BP神经网络修正误差 | 第60-61页 |
| ·三边测量法精确定位 | 第61-62页 |
| ·仿真结果及分析 | 第62-66页 |
| ·未知节点位于网格中心 | 第63-65页 |
| ·未知节点处于任意位置 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第72-73页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
