| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2 无线传感器网络的特点及关键技术 | 第12-14页 |
| 1.2.1 无线传感器网络的特点 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无线传感器网络的关键技术 | 第13-14页 |
| 1.3 无线传感器网络目标跟踪的优势与挑战 | 第14-17页 |
| 1.3.1 无线传感器网络目标跟踪的优势 | 第15页 |
| 1.3.2 无线传感器网络目标跟踪面临的挑战 | 第15-17页 |
| 1.4 主要工作与章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 无线传感器网络目标跟踪相关技术 | 第18-38页 |
| 2.1 跟踪算法 | 第18-26页 |
| 2.1.1 卡尔曼滤波 | 第18-20页 |
| 2.1.2 扩展卡尔曼滤波 | 第20页 |
| 2.1.3 不敏卡尔曼滤波 | 第20-22页 |
| 2.1.4 粒子滤波 | 第22-26页 |
| 2.2 无线传感器网络目标跟踪方案 | 第26-35页 |
| 2.2.1 双元检测跟踪 | 第26-29页 |
| 2.2.2 信息驱动跟踪 | 第29-32页 |
| 2.2.3 传送树跟踪 | 第32-35页 |
| 2.3 目标跟踪方案的评价标准 | 第35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-38页 |
| 第3章 室内复杂环境下的自适应目标跟踪方案 | 第38-44页 |
| 3.1 系统描述 | 第38-39页 |
| 3.2 系统模块的构成 | 第39-43页 |
| 3.2.1 节点选择 | 第39页 |
| 3.2.2 参数提取 | 第39-40页 |
| 3.2.3 目标跟踪 | 第40-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 室内不同区域环境下的参数辨识 | 第44-52页 |
| 4.1 路径损耗模型 | 第44-45页 |
| 4.2 量测方程参数辨识实验 | 第45-50页 |
| 4.2.1 实验条件 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于最小二乘法的参数估计 | 第46-49页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 自适应目标跟踪实验 | 第52-62页 |
| 5.1 系统设计 | 第52-58页 |
| 5.1.1 协调器 | 第52页 |
| 5.1.2 参考节点 | 第52-54页 |
| 5.1.3 移动目标 | 第54-55页 |
| 5.1.4 上位机 | 第55-58页 |
| 5.2 基于高斯粒子滤波的WSN一维自适应跟踪实验 | 第58-61页 |
| 5.2.1 实验步骤 | 第58-60页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70页 |