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基于高斯混合模型的无线传感器网络节点定位算法的研究

提要第1-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·无线传感器网络概述第8-10页
     ·无线传感器网络的体系结构第8-9页
     ·无线传感器网络的特点第9页
     ·无线传感器网络的关键技术第9-10页
   ·无线传感器网络节点定位技术的重要性第10-11页
   ·无线传感器网络节点定位技术的研究进展第11-13页
   ·本文研究的内容第13-16页
第二章 无线传感器网络定位技术的基本原理及研究现状分析第16-32页
   ·定位技术的基本原理第16-27页
     ·信标节点的选择和使用第16-18页
     ·节点间关系的测度第18-24页
     ·定位的基本算法第24-27页
   ·定位算法的分类情况第27-29页
   ·定位算法的评价标准第29-31页
     ·定位算法的性能第30页
     ·定位算法的代价第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 基于高斯混合模型的网格循环定位算法第32-52页
   ·引言第32-33页
   ·IGird-LEGMM算法模型第33-41页
     ·网络环境的假设第33-34页
     ·无线信号传播模型第34-37页
     ·高斯信道模型第37-38页
     ·高斯混合模型第38-39页
     ·对数似然估计第39页
     ·模型选择第39-41页
   ·IGrid-LEGMM算法描述第41-44页
     ·算法流程第41-42页
     ·定位区域的确定第42-43页
     ·Grid-LEGMM算法第43-44页
   ·实验结果与分析第44-50页
     ·实验环境配置第44-46页
     ·仿真实验结果与分析第46-49页
     ·真实实验结果与分析第49-50页
   ·本章小结第50-52页
第四章 基于高斯混合模型的期望最大化网格定位算法第52-67页
   ·引言第52-53页
   ·EM算法模型第53-56页
     ·EM算法基本原理第53-55页
     ·EM算法对高斯混合模型典型参数的估计方法第55-56页
   ·Grid-EM-LEGMM算法描述第56-59页
     ·算法流程第56-57页
     ·EM-LEGMM算法第57-59页
   ·实验结果及分析第59-66页
     ·实验环境配置第59-60页
     ·仿真实验结果与分析第60-65页
     ·真实实验结果与分析第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第五章 基于高斯混和模型的传感器网络在线定位算法第67-78页
   ·引言第67-68页
   ·Online LEGMM算法第68-70页
     ·算法流程第68-70页
     ·Credit-LEGMM算法第70页
   ·克拉美罗下界第70-73页
     ·模型假设第70-72页
     ·基于移动信标节点和RSS二维定位估计的CRLB分析第72-73页
   ·实验结果与分析第73-77页
     ·实验环境配置第73-74页
     ·仿真实验结果与分析第74-76页
     ·真实实验结果与分析第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
   ·完成的工作第78-79页
   ·进一步的工作第79-80页
参考文献第80-91页
攻读博士学位期间发表的论文和完成的科研项目第91-92页
致谢第92-93页
摘要第93-95页
Abstract第95-97页

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