| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 WSN的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 WSN定位方法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织架构 | 第16-18页 |
| 第2章 无线传感器网络定位方法分析 | 第18-29页 |
| 2.1 无线传感器网络(WSN) | 第18-19页 |
| 2.2 基于流形学习的定位方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于局部线性嵌入(LLE)的定位方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于拉普拉斯特征映射(LE)的定位方法 | 第20页 |
| 2.2.3 基于核局部保持投影(KLPP)的定位方法 | 第20-21页 |
| 2.3 基于典型相关分析的定位方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 典型相关分析(CCA) | 第21-22页 |
| 2.3.2 核典型相关分析定位方法(LE-KCCA) | 第22-23页 |
| 2.3.3 局部保持典型相关分析定位方法(LE-LPCCA) | 第23页 |
| 2.3.4 局部相关分析定位方法(LE-LCA) | 第23-24页 |
| 2.3.5 基于典型相关回归的多跳非测距定位方法(CCR-MRFL) | 第24页 |
| 2.4 基于半监督学习的定位方法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 半监督拉普拉斯最小二乘(SLap LS)定位方法 | 第25页 |
| 2.4.2 部分成对局部相关分析(PPLCA)定位方法 | 第25-26页 |
| 2.4.3 拉普拉斯支持向量回归(Lap SVR)定位方法 | 第26页 |
| 2.4.4 半监督判别嵌入(SDE)定位方法 | 第26-27页 |
| 2.5 半监督典型相关分析(Semi CCA)方法 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 改进的局部保持典型相关分析的WSN定位方法 | 第29-43页 |
| 3.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.2 改进的局部保持典型相关分析(LE-ILPCCA)定位方法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 训练阶段 | 第30-32页 |
| 3.2.2 定位阶段 | 第32-33页 |
| 3.2.3 改进的局部保持典型相关分析(LE-ILPCCA)定位算法描述 | 第33-35页 |
| 3.2.4 算法时间复杂度分析 | 第35-36页 |
| 3.3 实验过程 | 第36-42页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第36-37页 |
| 3.3.2 转换关系矩阵W及平衡参数 ? 对算法性能的影响 | 第37-41页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 半监督局部保持典型相关分析的WSN定位方法 | 第43-55页 |
| 4.1 问题描述 | 第43-44页 |
| 4.2 半监督局部保持(SLPCCA)定位方法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 半监督局部保持(SLPCCA)算法模型 | 第44-46页 |
| 4.2.2 半监督局部保持(SLPCCA)定位算法描述 | 第46-48页 |
| 4.2.3 算法时间复杂度分析 | 第48-49页 |
| 4.3 实验过程 | 第49-54页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第49页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第49-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 定位仿真系统的设计 | 第55-62页 |
| 5.1 定位系统分析与设计 | 第55-56页 |
| 5.2 定位系统功能模块实现 | 第56-58页 |
| 5.2.1 参数设置模块 | 第57页 |
| 5.2.2 网络生成模块 | 第57-58页 |
| 5.2.3 定位算法模块 | 第58页 |
| 5.2.4 结果反馈模块 | 第58页 |
| 5.3 定位系统功能测试 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结束语 | 第62-64页 |
| 6.1 主要工作与创新点 | 第62-63页 |
| 6.2 后续研究工作 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第70页 |
