| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 无线传感器网络定位技术 | 第14-24页 |
| 2.1 WSN定位技术概述 | 第14-15页 |
| 2.1.1 WSN定位概念和特点 | 第14页 |
| 2.1.2 WSN定位的基础术语 | 第14-15页 |
| 2.1.3 WSN定位性能评价指标 | 第15页 |
| 2.2 节点定位计算方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 三边测量法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 三角测量法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 极大似然估计法 | 第17-18页 |
| 2.3 节点定位算法分类 | 第18-23页 |
| 2.3.1 基于测距的定位算法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 基于非测距的定位算法 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 引入虚拟节点的无线传感器网络ELM定位算法 | 第24-35页 |
| 3.1 极限学习机理论概述 | 第24-25页 |
| 3.2 基于ELM的定位算法 | 第25-26页 |
| 3.2.1 最小跳数的获取 | 第25-26页 |
| 3.2.2 用ELM估算节点位置 | 第26页 |
| 3.3 引入虚拟节点的ELM定位算法 | 第26-32页 |
| 3.3.1 虚拟节点 | 第26-28页 |
| 3.3.2 次锚节点 | 第28页 |
| 3.3.3 次锚节点的选取 | 第28-30页 |
| 3.3.4 引入虚拟节点的ELM定位算法流程 | 第30-32页 |
| 3.4 仿真分析 | 第32-34页 |
| 3.4.1 锚节点所占比例不同对定位精度的影响 | 第32页 |
| 3.4.2 通信半径对定位误差影响 | 第32-33页 |
| 3.4.3 网络中节点数变目化对定位性能的影响 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于压缩感知与ELM的无线传感器网络定位算法 | 第35-47页 |
| 4.1 压缩感知原理 | 第35-38页 |
| 4.1.1 信号的稀疏表示 | 第36-37页 |
| 4.1.2 观测矩阵 | 第37-38页 |
| 4.2 结合压缩感知与ELM的定位算法 | 第38-43页 |
| 4.2.1 CS初步定位 | 第39-41页 |
| 4.2.2 ELM修正误差 | 第41-42页 |
| 4.2.3 三边测量法定位 | 第42-43页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第43-45页 |
| 4.3.1 未知节点在网格中心 | 第43-44页 |
| 4.3.2 未知节点在任意位置 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文及参与科研项目 | 第54页 |