基于压缩感知的无线传感器网络定位研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2 ＷＳＮ的体系结构和特点 | 第13-17页 |
| 1.2.1 无线传感器节点的基本结构 | 第13-14页 |
| 1.2.2 WSN的体系结构 | 第14-15页 |
| 1.2.3 无线传感器网络的特点 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 无线传感器网络定位技术概述 | 第20-35页 |
| 2.1 有关基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2 WSN定位算法的分类 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基于测距定位与无需测距定位 | 第21-23页 |
| 2.2.2 集中式定位与分布式定位 | 第23-24页 |
| 2.2.3 相对定位与绝对定位 | 第24页 |
| 2.3 位置计算相关数学原理 | 第24-27页 |
| 2.3.1 三边测距法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 三角测距法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 极大似然估计法 | 第26-27页 |
| 2.4 典型的测距方法 | 第27-32页 |
| 2.4.1 基于TOA的测距算法 | 第28页 |
| 2.4.2 基于TDOA的测距算法 | 第28-30页 |
| 2.4.3 基于AOA的测距算法 | 第30页 |
| 2.4.4 基于RSSI的测距算法 | 第30-32页 |
| 2.5 算法性能评价指标 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 压缩感知相关理论概述 | 第35-47页 |
| 3.1 压缩感知 | 第35-37页 |
| 3.1.1 压缩感知概述 | 第35-36页 |
| 3.1.2 基本框架 | 第36-37页 |
| 3.2 信号的稀疏表示 | 第37-39页 |
| 3.3 观测矩阵的设计 | 第39-41页 |
| 3.4 信号重构算法 | 第41-43页 |
| 3.4.1 信号重构 | 第41-42页 |
| 3.4.2 重构算法的分类 | 第42-43页 |
| 3.5 经典的重构算法 | 第43-46页 |
| 3.5.1 MP与OMP算法 | 第43-44页 |
| 3.5.2 BP算法 | 第44-45页 |
| 3.5.3 IHT算法 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于改进迭代硬阈值WSN定位算法 | 第47-62页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 问题模型 | 第48-49页 |
| 4.3 算法概述 | 第49-51页 |
| 4.4 基于改进型迭代硬阈值的WSN定位算法 | 第51-55页 |
| 4.4.1 基于RSSI值的观测矩阵构造 | 第51-53页 |
| 4.4.2 AIHT定位算法 | 第53-54页 |
| 4.4.3 目标位置判断 | 第54-55页 |
| 4.5 多边测距优化算法 | 第55-57页 |
| 4.6 仿真及性能分析 | 第57-60页 |
| 4.6.1 仿真环境 | 第57-58页 |
| 4.6.2 仿真结果及分析 | 第58-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第62-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
