| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·课题的研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文的主要内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 无线传感器网络定位技术简介 | 第13-22页 |
| ·基于测距的定位技术与无需测距的定位技术 | 第13-20页 |
| ·基于测距的定位算法 | 第13-18页 |
| ·基于无需测距的定位算法 | 第18-20页 |
| ·集中式定位与分布式定位 | 第20页 |
| ·基于锚节点定位与非锚节点定位 | 第20页 |
| ·递增式定位与并发式定位 | 第20页 |
| ·其他 | 第20-21页 |
| ·物理定位与符号定位 | 第20-21页 |
| ·室内外定位及主被动定位 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 气体扩散理论及模型 | 第22-32页 |
| ·高斯模型 | 第22-26页 |
| ·高斯烟羽模型 | 第23-24页 |
| ·静风条件下高斯蘑菇烟云模型 | 第24-25页 |
| ·高斯烟团模型 | 第25-26页 |
| ·基于湍流扩散理论的静态烟羽模型 | 第26-31页 |
| ·无风时气体扩散模型 | 第26-28页 |
| ·有风时气体扩散模型 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于气体扩散模型的集中式气体源点定位 | 第32-50页 |
| ·构建水平风条件下集中式气体源点定位模型 | 第32-33页 |
| ·群体智能优化算法 | 第33-36页 |
| ·微粒群优化(PSO)算法 | 第34-35页 |
| ·量子粒子群优化(QPSO)算法 | 第35-36页 |
| ·基于力导向量子粒子群算法的气体源点定位 | 第36-43页 |
| ·力导向量子粒子群定位算法 | 第37-40页 |
| ·实验仿真结果 | 第40-43页 |
| ·基于加权距离差法的气体源点定位 | 第43-49页 |
| ·距离差法的源点定位算法 | 第43-45页 |
| ·确定集合Mi | 第43-44页 |
| ·估计源点位置 | 第44-45页 |
| ·加权距离差法的源点定位算法 | 第45-46页 |
| ·实验仿真结果 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于气体扩散模型的分布式气体源点定位 | 第50-62页 |
| ·构建风场中气体源点定位模型 | 第51-52页 |
| ·自适应次梯度投影(APSM)算法 | 第52-53页 |
| ·APSM算法在气体源点定位中的应用 | 第53-55页 |
| ·分布式自适应偏转次梯度投影(DADPSM)气体源点定位算法 | 第55-58页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第58-61页 |
| ·各分布式定位算法在不同初始值下的定位结果 | 第58-59页 |
| ·不同传感器节点数量、不同噪声条件分别对气体源点定位的影响 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62-63页 |
| ·研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录A | 第69-72页 |
| 附录B | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简介 | 第75页 |