面向二元无线传感器网络的目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·论文研究背景及其意义 | 第8-15页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第8-12页 |
| ·机动目标概述 | 第12-14页 |
| ·基于无线传感器网络的目标跟踪 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究的主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 机动目标跟踪的基本原理及方法 | 第18-29页 |
| ·目标跟踪的基本原理 | 第18-19页 |
| ·目标跟踪的数学模型 | 第19-23页 |
| ·匀速、常加速目标运动模型 | 第20-21页 |
| ·singer模型 | 第21-22页 |
| ·机动当前统计模型 | 第22-23页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第23-27页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第23-25页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第25-26页 |
| ·无迹卡尔曼滤波 | 第26-27页 |
| ·目标跟踪系统的性能分析方法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 粒子滤波算法 | 第29-40页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第29-31页 |
| ·序贯蒙特卡罗信号处理 | 第31-34页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第31-32页 |
| ·序贯重要性采样 | 第32-34页 |
| ·重采样技术 | 第34-35页 |
| ·标准粒子滤波算法 | 第35-37页 |
| ·几种滤波算法的仿真分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于自适应方差的改进粒子滤波算法 | 第40-46页 |
| ·标准粒子滤波算法存在的问题 | 第40-42页 |
| ·改进粒子滤波算法 | 第42-43页 |
| ·IPF算法分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 IPF算法在BWSN中的研究 | 第46-58页 |
| ·WSN的部署方式 | 第46-47页 |
| ·WSN目标跟踪的实现方式 | 第47-49页 |
| ·集中式算法 | 第47-48页 |
| ·分布式算法 | 第48-49页 |
| ·BWSN探测模型 | 第49-51页 |
| ·面向BWSN的粒子滤波算法 | 第51-54页 |
| ·机动目标的状态模型 | 第51-52页 |
| ·目标跟踪系统的观测模型 | 第52页 |
| ·面向BWSN的粒子滤波算法 | 第52-54页 |
| ·基于BWSN的IPF算法分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·内容总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第65页 |
| 附录B 项目参与情况 | 第65页 |
