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基于自适应簇的卡尔曼滤波定位跟踪算法

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·无线传感器网络介绍第9页
   ·无线传感器网络的结构体系第9-10页
   ·无线传感器网络的特点第10-11页
   ·无线传感器网络的国内外研究现状与应用前景第11-13页
     ·国内外研究现状第11页
     ·无线传感器网络的应用及发展前景第11-13页
   ·实验室的研究进展与研究成果第13-14页
   ·论文的创新点及组织架构第14-15页
第二章 WSN定位算法及实验平台的构建第15-21页
   ·WSN 主要定位算法第15-18页
     ·基于距离的定位算法第15-17页
     ·与距离无关的定位算法第17-18页
   ·目标跟踪系统实验平台的构建第18-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 基于一点观测的扩展卡尔曼滤波第21-33页
   ·传统的最小二乘法第21-27页
     ·单网格情况下的目标跟踪第22-23页
     ·多网格情况下的目标跟踪第23-24页
     ·网格边缘监测策略第24-26页
     ·实验效果分析第26-27页
   ·卡尔曼滤波算法第27-29页
     ·扩展卡尔曼滤波第28-29页
   ·基于一点观测的扩展卡尔曼滤波第29-32页
     ·目标物体的状态模型建立第29-30页
     ·基于一点观测的模型建立第30-31页
     ·实验效果分析第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 基于自适应节点簇的卡尔曼滤波第33-43页
   ·节点调度算法的相关知识第33-36页
     ·节点分布类型第33-34页
     ·节点调度算法的设计目标第34-35页
     ·全局覆盖与区域覆盖第35-36页
   ·节点调度算法模型的建立第36-37页
     ·超声波节点的相互干扰问题第36-37页
     ·实验平台的节点模型第37页
   ·节点调度算法第37-40页
     ·时间同步第37-38页
     ·基于目标位置的自适应节点调度策略第38-39页
     ·节点与基站间的通信机制第39-40页
   ·基于自适应节点簇的卡尔曼滤波第40页
   ·实验效果分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 卡尔曼滤波在雷达轨迹预测中的应用第43-54页
   ·雷达的基本组成及其定位原理第43-44页
   ·基于外部摄动加速度自适应的卡尔曼滤波第44-47页
     ·运动模型和观测模型的构建第44-45页
     ·外部摄动加速度自适应第45-47页
   ·算法实验结果及其性能分析第47-53页
     ·性能评价标准第47-48页
     ·算法性能分析第48-53页
   ·本章小结第53-54页
课题总结及展望第54-55页
参考文献第55-58页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第58-59页
致谢第59-60页
附件第60页

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