基于TOF测距的无线传感器网络定位算法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第15-17页 |
| 1.2.1 无线传感器网络结构 | 第15-16页 |
| 1.2.2 无线传感器网络关键技术 | 第16-17页 |
| 1.2.3 无线传感器网络特点 | 第17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 无线传感器网络定位理论 | 第20-30页 |
| 2.1 引言 | 第20-22页 |
| 2.2 常见的测距方法 | 第22-23页 |
| 2.2.1 基于TOA的测距方法 | 第22页 |
| 2.2.2 基于TDOA的测距方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于RSSI的测距方法 | 第23页 |
| 2.2.4 基于AOA的测距方法 | 第23页 |
| 2.3 基于测距的定位算法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 三边测量法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 极大似然估计法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 三角测量法 | 第25-26页 |
| 2.4 无需测距的定位算法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 DV-hop | 第26-27页 |
| 2.4.2 凸规划 | 第27-28页 |
| 2.4.3 质心定位法 | 第28页 |
| 2.4.4 APIT | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 TOF测距的NLOS误差消除算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 TOF测距中的NLOS误差 | 第31-36页 |
| 3.2.1 NOLS误差的形成 | 第31-32页 |
| 3.2.2 NLOS误差的经典模型 | 第32-33页 |
| 3.2.3 NLOS误差的有色噪声模型建立 | 第33-34页 |
| 3.2.4 典型的NLOS误差消除算法 | 第34-36页 |
| 3.3 有色噪声自适应卡尔曼滤波算法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 有色噪声的卡尔曼滤波及其迭代过程 | 第36-38页 |
| 3.3.2 有色噪声自适应估计回归系数 | 第38-39页 |
| 3.4 仿真实验与性能分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 复杂环境下无线传感器网络节点定位算法 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42-44页 |
| 4.2 基于网络连通性的notch节点选择 | 第44-47页 |
| 4.2.1 notch节点的特征分析 | 第44-45页 |
| 4.2.2 notch节点的选择 | 第45-47页 |
| 4.3 基于TOF测距的最短距离计算 | 第47-49页 |
| 4.3.1 最短路径的形成 | 第47-48页 |
| 4.3.2 最短距离的计算 | 第48-49页 |
| 4.4 基于迭代协强函数的定位求解 | 第49-51页 |
| 4.5 仿真实验及性能分析 | 第51-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第62页 |
