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基于序列学习的UWSNs节点移动预测及定位算法

致谢第7-8页
摘要第8-9页
abstract第9页
第一章 绪论第14-29页
    1.1 引言第14页
    1.2 UWSNS概述第14-17页
    1.3 UWSNS节点定位相关工作分析第17-27页
        1.3.1 UWSNS拓扑结构第17-19页
        1.3.2 UWSNS节点位置的计算方法第19-22页
        1.3.3 UWSNS节点运动模型第22-23页
        1.3.4 UWSNS节点定位方法的研究现状第23-27页
        1.3.5 现有UWSNS节点定位方法的不足之处第27页
    1.4 论文主要工作第27-29页
        1.4.1 课题来源第27页
        1.4.2 课题目的第27-28页
        1.4.3 课题意义第28页
        1.4.4 论文章节安排第28-29页
第二章 基于序列学习的UWSNS节点移动预测及定位算法第29-43页
    2.1 问题描述第29-30页
        2.1.1 UWSNS定位问题描述第29-30页
        2.1.2 数学化描述第30页
    2.2 移动预测相关工作分析第30-33页
        2.2.1 移动预测的研究现状第30-32页
        2.2.2 序列学习和在线序列极限学习机第32-33页
    2.3 基于序列学习的节点移动预测算法第33-37页
    2.4 基于序列学习的UWSNS节点移动预测及定位算法第37-42页
        2.4.1 节点间距离的测量过程第37-38页
        2.4.2 基于序列学习的UWSNS节点移动预测及定位算法第38-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第三章 仿真实验第43-53页
    3.1 动态网络搭建第43-46页
    3.2 节点移动预测模型参数选择第46-49页
        3.2.1 激励函数第46-47页
        3.2.2 输入层节点数和隐含层节点数第47-49页
    3.3 定位性能分析第49-52页
        3.3.1 锚节点数的影响第49-50页
        3.3.2 节点通信半径的影响第50-51页
        3.3.3 动态网络模型的影响第51-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第四章 总结与展望第53-54页
    4.1 总结第53页
    4.2 对未来工作的展望第53-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第58-59页

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