| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·无线传感器网络概况 | 第8-10页 |
| ·无线传感器网络的基本结构与特点 | 第8-10页 |
| ·无线传感器网络的应用及关键技术 | 第10页 |
| ·无线传感器网络定位技术的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本课题的研究内容及创新点 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 无线定位技术概述 | 第16-31页 |
| ·无线传感器网络定位基本概念 | 第16页 |
| ·定位基础数学原理 | 第16-19页 |
| ·三边测量法 | 第17页 |
| ·三角测量法 | 第17-18页 |
| ·极大似然估计法 | 第18-19页 |
| ·典型的无线传感器网络定位算法 | 第19-28页 |
| ·双曲线定位法（TDOA 定位法） | 第19-20页 |
| ·方向测量定位方法（AOA 定位法） | 第20-21页 |
| ·RSSI 测距定位算法 | 第21页 |
| ·DV-Hop 定位算法 | 第21-22页 |
| ·Amorphous 定位算法 | 第22-23页 |
| ·APIT 定位算法 | 第23-24页 |
| ·Bounding Box 定位算法 | 第24-25页 |
| ·质心定位算法 | 第25-26页 |
| ·MDS-MAP 定位算法 | 第26-27页 |
| ·凸规划法 | 第27-28页 |
| ·定位存在的问题 | 第28-29页 |
| ·定位性能的评价 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于改进混合蛙跳算法的 DV-Hop 定位算法 | 第31-42页 |
| ·DV-Hop 定位算法 | 第31-32页 |
| ·误差分析与消除 | 第32-34页 |
| ·基于智能算法的定位机制 | 第34-37页 |
| ·粒子群算法简介 | 第34-35页 |
| ·基于改进混合蛙跳算法的定位机制 | 第35-37页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 量子 BP 神经网络对测距定位技术的改进 | 第42-57页 |
| ·QNN 概况 | 第42-44页 |
| ·量子比特 | 第42-43页 |
| ·量子门模型 | 第43-44页 |
| ·一种基于门模型的神经网络 | 第44-48页 |
| ·量子神经元模型 | 第44-45页 |
| ·三层量子 BP 神经网络 | 第45-48页 |
| ·量子 BP 神经网络消除误差原理 | 第48-51页 |
| ·TDOA 测量误差模型 | 第48页 |
| ·NLOS 附加时延误差 | 第48-49页 |
| ·量子 BP 神经网络消除 NLOS 误差 | 第49-51页 |
| ·TDOA 经典定位方法 | 第51-52页 |
| ·Chan 算法原理 | 第51-52页 |
| ·Taylor 算法原理 | 第52页 |
| ·仿真条件与分析 | 第52-57页 |
| ·仿真条件 | 第52-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第62-63页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |