| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 无线传感器网络的体系结构 | 第14-15页 |
| 1.2.2 无线传感器网络的局限性 | 第15-16页 |
| 1.2.3 无线传感器网络的特点 | 第16-17页 |
| 1.2.4 无线传感器网络的关键技术 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3.1 无线传感器网络的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.2 无线传感器网络定位技术的研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3.3 无线传感器网络覆盖问题的研究现状 | 第21-22页 |
| 1.4 主要研究内容和章节安排 | 第22-25页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第23-25页 |
| 第2章 基于严格残差选择的非视距状态鉴别定位算法研究 | 第25-45页 |
| 2.1 基于无线传感器网络的室内定位 | 第25-28页 |
| 2.1.1 无线传感器网络定位的基本概念 | 第25-26页 |
| 2.1.2 基于测距的定位算法分类 | 第26-28页 |
| 2.2 基于严格残差选择的移动节点定位算法 | 第28-32页 |
| 2.2.1 算法结构设计 | 第28-29页 |
| 2.2.2 系统模型 | 第29-30页 |
| 2.2.3 扩展卡尔曼滤波算法及其线性回归模型 | 第30-32页 |
| 2.2.4 基于严格残差选择策略的变节点并行EKF算法 | 第32页 |
| 2.3 仿真结果及分析 | 第32-39页 |
| 2.4 实验系统设计与实验结果分析 | 第39-44页 |
| 2.4.1 CSS定位技术的发展及其特点 | 第39-40页 |
| 2.4.2 CSS节点设计 | 第40-41页 |
| 2.4.3 CSS节点测距原理 | 第41-42页 |
| 2.4.4 CSS定位系统实验分析 | 第42-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于IMM-PDA的移动目标定位方法研究 | 第45-61页 |
| 3.1 NLOS环境下移动节点定位 | 第45-47页 |
| 3.1.1 移动节点模型 | 第45-46页 |
| 3.1.2 NLOS环境下移动节点算法定位研究现状 | 第46-47页 |
| 3.2 无线传感器网络移动定位算法分析 | 第47-49页 |
| 3.2.1 交互式多模型算法 | 第47-48页 |
| 3.2.2 概率数据关联算法 | 第48-49页 |
| 3.3 基于IMM-PDA的NLOS定位研究 | 第49-55页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第49-51页 |
| 3.3.2 基于改进的概率数据关联算法 | 第51页 |
| 3.3.3 基于IMM-PDA的定位算法 | 第51-55页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第55-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于IKF-GMD的移动室内定位方法研究 | 第61-79页 |
| 4.1 最优状态估计滤波方法分析 | 第61-65页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波算法 | 第61-63页 |
| 4.1.2 粒子滤波算法 | 第63-65页 |
| 4.2 基于IKF-GMD的移动室内定位方法研究 | 第65-71页 |
| 4.2.1 信号模型 | 第65-66页 |
| 4.2.2 高斯混合分布 | 第66-67页 |
| 4.2.3 算法结构设计 | 第67-68页 |
| 4.2.4 基于改进卡尔曼滤波-高斯混合分布的定位算法研究 | 第68-71页 |
| 4.3 仿真结果与实际实验 | 第71-77页 |
| 4.3.1 仿真实验与结果分析 | 第71-75页 |
| 4.3.2 实验验证与结果分析 | 第75-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 基于投票选择机制和概率数据关联的NLOS定位算法研究 | 第79-101页 |
| 5.1 NLOS定位算法研究现状 | 第79-81页 |
| 5.2 基于投票选择机制的NLOS定位算法 | 第81-87页 |
| 5.2.1 算法结构设计 | 第81-82页 |
| 5.2.2 系统模型 | 第82页 |
| 5.2.3 基于投票选择机制的预处理方法 | 第82-84页 |
| 5.2.4 基于PDA的数据融合处理算法 | 第84-87页 |
| 5.2.5 基于参考节点选择的线性最小二乘定位算法 | 第87页 |
| 5.3 仿真实验与结果分析 | 第87-95页 |
| 5.4 实验验证与结果分析 | 第95-99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-101页 |
| 第6章 基于C-V模型的网络覆盖空洞探测与修复算法 | 第101-119页 |
| 6.1 无线传感器网络覆盖问题研究现状 | 第101-102页 |
| 6.2 基于C-V模型的网络空洞探测算法研究 | 第102-108页 |
| 6.2.1 感知模型 | 第102-104页 |
| 6.2.2 联合探测概率图 | 第104-106页 |
| 6.2.3 基于C-V模型的网络空洞检测算法 | 第106-108页 |
| 6.3 基于改进粒子群的网络修复策略研究 | 第108-115页 |
| 6.3.1 智能优化算法概述 | 第108-112页 |
| 6.3.2 基于I-PSO的网络修复算法 | 第112-115页 |
| 6.4 仿真实验及结果分析 | 第115-118页 |
| 6.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 第7章 总结与展望 | 第119-121页 |
| 7.1 总结 | 第119-120页 |
| 7.2 展望 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 攻读博士期间发表的论文和科研情况 | 第133-134页 |
