| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目标和研究内容 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第12页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 视频传感器网络覆盖优化及目标追踪的研究现状 | 第14-22页 |
| 2.1 视频传感器网络 | 第14-16页 |
| 2.1.1 视频传感器网络基本结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 视频传感器网络的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.3 视频传感器网络的应用领域 | 第16页 |
| 2.2 视频传感器网络的感知模型 | 第16-18页 |
| 2.3 视频传感器网络覆盖问题的研究 | 第18-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于服务质量增强的覆盖优化算法 | 第22-35页 |
| 3.1 系统模型 | 第22-26页 |
| 3.1.1 视频传感器模型 | 第22-23页 |
| 3.1.2 覆盖的权重服务质量 | 第23-24页 |
| 3.1.3 两个视频传感器构成的方形传感区域 | 第24-26页 |
| 3.2 视频传感器的覆盖策略 | 第26-30页 |
| 3.2.1 基于服务质量增强的覆盖策略 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于观测距离的概率分布 | 第27-29页 |
| 3.2.3 QCC-D策略 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 仿真环境 | 第30-31页 |
| 3.3.2 实验结果和分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 视频传感器网络中的目标追踪算法 | 第35-47页 |
| 4.1 网络模型的建立 | 第35-38页 |
| 4.1.1 符号定义 | 第35-36页 |
| 4.1.2 模型的假设 | 第36页 |
| 4.1.3 六边形Cellular模型部署 | 第36-38页 |
| 4.2 移动目标的预测算法 | 第38-39页 |
| 4.3 移动目标的追踪过程 | 第39-42页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第42-46页 |
| 4.4.1 仿真搭建 | 第42页 |
| 4.4.2 算法性能的比较和结果分析 | 第42-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 论文总结与未来工作 | 第47-49页 |
| 5.1 论文总结 | 第47页 |
| 5.2 未来工作 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 硕士阶段完成的工作 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |