| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·应用背景及其研究目标 | 第8-9页 |
| ·目前研究现状 | 第9-10页 |
| ·无线传感器网的概述 | 第10-15页 |
| ·无线传感器网的发展历程 | 第11-12页 |
| ·无线传感网络的体系结构 | 第12-13页 |
| ·传感器网络体系 | 第13-14页 |
| ·无线传感网的发展现状和趋势 | 第14-15页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 无线传感器网络目标跟踪系统 | 第18-28页 |
| ·无线传感网络目标跟踪概述 | 第18-20页 |
| ·无线传感网络目标跟踪的基本过程 | 第18-19页 |
| ·无线跟踪技术的策略 | 第19-20页 |
| ·无线传感网络跟踪策略设计指标 | 第20页 |
| ·无线传感网络目标跟踪过程中的定位技术 | 第20-24页 |
| ·定位算法的类型 | 第21页 |
| ·无线传感网络定位机制 | 第21-24页 |
| ·双元检测协作跟踪 | 第24-25页 |
| ·双元检测协作跟踪介绍 | 第24-25页 |
| ·基于双元检测的协作跟踪 | 第25页 |
| ·信息驱动协作跟踪 | 第25-27页 |
| ·信息驱动协作跟踪过程 | 第26-27页 |
| ·选择跟踪节点的考虑要素 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于滤波方式的目标跟踪算法 | 第28-38页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第28-29页 |
| ·无迹卡尔曼滤波算法 | 第29-30页 |
| ·标准粒子滤波算法 | 第30-32页 |
| ·不同滤波算法的比较 | 第32-33页 |
| ·算法仿真及其结果分析 | 第33-36页 |
| ·仿真环境设置 | 第33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 三边测量法与基于权值优化的粒子滤波混合跟踪算法 | 第38-50页 |
| ·粒子滤波初始预测的优化 | 第38-40页 |
| ·标准粒子滤波初始预测研究 | 第38页 |
| ·三边定位算法 | 第38-39页 |
| ·RSSI 测距的量化模型 | 第39-40页 |
| ·混合跟踪过程 | 第40-41页 |
| ·基于权值排序的粒子滤波算法 | 第41-43页 |
| ·权值排序的粒子滤波算法的基本思想 | 第41页 |
| ·权值排序思想 | 第41页 |
| ·基于权值排序的粒子滤波算法研究 | 第41-43页 |
| ·三边测量与基于权值排序优化粒子滤波混合跟踪算法 | 第43-45页 |
| ·三边测量法在跟踪中的意义 | 第44页 |
| ·混合跟踪算法的实现 | 第44-45页 |
| ·算法仿真及结果分析 | 第45-49页 |
| ·仿真环境设置 | 第45-46页 |
| ·仿真结果分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于 QPSO 的粒子滤波跟踪算法 | 第50-63页 |
| ·粒子群算法 | 第50-52页 |
| ·PSO 算法的概述 | 第50页 |
| ·PSO 算法的具体研究 | 第50-52页 |
| ·量子粒子群优化算法 | 第52-54页 |
| ·QPSO 算法的概述 | 第52-53页 |
| ·QPSO 算法的具体研究 | 第53-54页 |
| ·基于 QPSO 的粒子滤波跟踪算法思路 | 第54-55页 |
| ·QPSO 算法与粒子滤波算法的分析 | 第55-57页 |
| ·QPSO 算法与粒子滤波的共同点 | 第55页 |
| ·基于 QPSO 的粒子滤波跟踪算法 | 第55-57页 |
| ·算法仿真及其结果分析 | 第57-61页 |
| ·仿真环境设置 | 第57-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 总结与展望 | 第63-64页 |
| 工作总结 | 第63页 |
| 研究展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67页 |