基于粒子群优化的目标跟踪传感器节点的选择
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 无线传感器网络中目标跟踪的传感器管理 | 第11-16页 |
| 1.2.1 目标跟踪中传感器管理面临的问题 | 第11-12页 |
| 1.2.2 目标跟踪中传感器管理的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 CPCRLB及粒子滤波器 | 第18-27页 |
| 2.1 非线性动态系统下的CPCRLB | 第18-21页 |
| 2.2 粒子滤波器 | 第21-22页 |
| 2.2.1 状态空间模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于粒子滤波的目标跟踪 | 第22页 |
| 2.3 目标的运动模型和传感器节点的观测模型 | 第22-24页 |
| 2.4 基于目标信号强度的CPCRLB | 第24-25页 |
| 2.5 基于CPCRLB的传感器选择 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于PSO的传感器节点的管理 | 第27-39页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 粒子群算法的思想 | 第27页 |
| 3.1.2 粒子群算法的原理 | 第27-29页 |
| 3.1.3 粒子群算法的流程 | 第29-30页 |
| 3.2 二进制粒子群优化算法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 BPSO在传感器选择的应用 | 第31-33页 |
| 3.2.2 BPSO的位置初始化 | 第33-35页 |
| 3.3 实验仿真与分析 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于MOPSO的传感器节点的管理 | 第39-62页 |
| 4.1 多目标优化 | 第39-42页 |
| 4.1.1 多目标优化中的基本概念 | 第39-41页 |
| 4.1.2 目标函数 | 第41-42页 |
| 4.2 多目标粒子群优化算法 | 第42-43页 |
| 4.3 选择最优传感器组合 | 第43-44页 |
| 4.4 实验仿真与分析 | 第44-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
