| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 无线传感器网络 | 第10-15页 |
| 1.1 背景介绍 | 第10-11页 |
| 1.2 目标及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 无线传感器网络定位算法 | 第15-24页 |
| 2.1 无线传感器网络 | 第15-16页 |
| 2.2 定位算法的分类 | 第16-19页 |
| 2.2.1 测距相关的定位算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 与测距无关的定位算法 | 第18-19页 |
| 2.3 节点坐标计算方法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 三边测量法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 三角测量法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 极大似然估计法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 DV-HOP 算法分析及改进思路 | 第24-31页 |
| 3.1 DV-HOP 算法及流程图 | 第24-26页 |
| 3.2 DV-HOP 算法产生的误差 | 第26-28页 |
| 3.2.1 锚节点与未知节点分配不均 | 第26-27页 |
| 3.2.2 计算平均每跳距离估计值 | 第27-28页 |
| 3.2.3 未知节点定位计算 | 第28页 |
| 3.3 DV-HOP 算法的改进及流程图 | 第28-30页 |
| 3.3.1 DV-Hop 算法的改进 | 第28-29页 |
| 3.3.2 改进 DV-Hop 算法的流程图 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 粒子群算法及基于差分进化的粒子群算法 | 第31-44页 |
| 4.1 粒子群算法提出的背景 | 第31-32页 |
| 4.2 粒子群算法的流程 | 第32-35页 |
| 4.3 基于差分进化的粒子群算法 | 第35-40页 |
| 4.3.1 差分进化算法（DE） | 第35-37页 |
| 4.3.2 基于差分进化的粒子群算法（PSODE） | 第37-40页 |
| 4.4 PSODE 比粒子群算法的优势 | 第40-41页 |
| 4.5 PDDV-HOP 算法的整体流程 | 第41-43页 |
| 4.6 智能算法的应用 | 第43-44页 |
| 第5章 仿真与实验结果分析 | 第44-51页 |
| 5.1 实验环境 | 第44-45页 |
| 5.2 实验对比 | 第45-50页 |
| 5.2.1 改进 DV-Hop 算法与原 DV-Hop 算法的对比 | 第45-46页 |
| 5.2.2 改进 DV-Hop 算法与加权 DV-Hop 算法的对比 | 第46-47页 |
| 5.2.3 改进的 DV-Hop 算法与加入 PSO 的算法对比 | 第47页 |
| 5.2.4 PDDV-Hop 与 PSODV-Hop 的对比 | 第47-48页 |
| 5.2.5 锚节点数量、通信半径不同下的算法比较 | 第48-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 论文总结 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简介及在硕士期间取得的科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
