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基于Elman神经网络及RSSI优化的无线传感器网络室内定位算法的研究与设计

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景第8页
    1.2 研究目的和意义第8-9页
    1.3 研究现状第9-11页
        1.3.1 无线传感器网络及室内定位系统的研究现状第9-10页
        1.3.2 神经网络的研究现状第10-11页
    1.4 论文主要的内容和各章节安排第11-12页
第二章 无线传感器网络第12-18页
    2.1 无线传感器网络结构概述第12-14页
        2.1.1 传感器网络结构第12-13页
        2.1.2 传感器节点结构第13-14页
    2.2 无线传感器网络特点特性及应用第14-16页
        2.2.1 WSN的特点第14-15页
        2.2.2 WSN的应用领域第15-16页
    2.3 WSN的关键技术第16-17页
    2.4 本章小结第17-18页
第三章 Zig Bee技术第18-25页
    3.1 Zig Bee技术特点第18-19页
    3.2 Zig Bee设备组成第19页
    3.3 Zig Bee网络拓扑结构第19-21页
    3.4 Zig Bee协议栈第21-22页
    3.5 实验平台搭建第22-25页
        3.5.1 开发套件简介第22-23页
        3.5.2 平台搭建第23页
        3.5.3 通信与信息采集第23-25页
第四章 无线传感器网络定位技术第25-36页
    4.1 定位的基本方法第25-28页
        4.1.1 三边测量法第25-26页
        4.1.2 三角测量法第26-27页
        4.1.3 极大似然估计法第27-28页
    4.2 关于无线传感器网络的定位技术分类第28-29页
    4.3 基于测距的定位算法第29-31页
        4.3.1 基于到达时间(TOA)定位算法第29-30页
        4.3.2 基于到达时间差定位算法第30页
        4.3.3 基于到达角度定位算法第30-31页
        4.3.4 基于信号强度定位算法第31页
    4.4 基于非测距的定位算法第31-34页
        4.4.1 质心定位算法第32页
        4.4.2 凸规划算法第32-33页
        4.4.3 DV-Hop算法第33-34页
        4.4.4 Amorphous算法第34页
    4.5 定位算法的性能评价第34-36页
        4.5.1 WSN定位算法评价指标第34-35页
        4.5.2 WSN定位算法评价第35-36页
第五章 定位算法的研究与设计第36-52页
    5.1 Elman神经网络第36-37页
    5.2 定位模型的确定第37-41页
        5.2.1 Elman神经网络测距模型第38-39页
        5.2.2 信号强度的优化与修正第39-41页
        5.2.3 Elman神经网络定位模型第41页
    5.3 Elman神经网络定位模型算法分析与仿真实现第41-51页
        5.3.1 Elman神经网络测距模型仿真第41-44页
        5.3.2 区域划分算法及第一次修正第44-46页
        5.3.3 第二次修正第46-48页
        5.3.4 Elman神经网络定位仿真第48-50页
        5.3.5 误差分析第50页
        5.3.6 应用研究第50-51页
    5.4 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-54页
    6.1 本文工作总结第52页
    6.2 展望第52-54页
参考文献第54-56页
附录 算法源码第56-77页
    1 Elman神经网络定位算法(ELMAN.m Matlab)第56-60页
    2 模型建立函数(Model.m Matlab)第60-62页
    3 区域对比函数(Merge All.m Matlab)第62页
    4 区域划分函数(Range_D.m Matlab)第62-63页
    5 第一次修正函数(RFix.m Matlab)第63-65页
    6 第二次修正函数(Fix_again.m Matlab)第65-75页
    7 误差计算函数(Errors.m Matlab)第75-77页
个人简历 在读期间发表的学术论文第77-78页
致谢第78页

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