基于水下无线传感器网络的自组织目标跟踪算法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 术语与缩略词 | 第14-19页 |
| 1 绪论 | 第19-35页 |
| 1.1 课题背景 | 第19-20页 |
| 1.2 水下无线传感器网络概述 | 第20-27页 |
| 1.2.1 水下无线传感器网络的系统组成 | 第20-23页 |
| 1.2.2 水下无线传感器网络的发展历程 | 第23-25页 |
| 1.2.3 水下无线传感器网络的自组织能力 | 第25-27页 |
| 1.3 基于UWSNs的水下目标跟踪研究现状 | 第27-32页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第32-35页 |
| 1.4.1 本文组织结构 | 第32-33页 |
| 1.4.2 具体内容 | 第33-35页 |
| 2 预备知识 | 第35-43页 |
| 2.1 目标跟踪的滤波算法 | 第35-41页 |
| 2.1.1 卡尔曼滤波 | 第35-37页 |
| 2.1.2 扩展卡尔曼滤波 | 第37-39页 |
| 2.1.3 粒子滤波 | 第39-41页 |
| 2.2 水下无线传感器网络的能耗模型 | 第41-42页 |
| 2.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于量测模型修正的UWSNs自组织目标跟踪 | 第43-63页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 模型描述 | 第44-45页 |
| 3.2.1 水下目标模型 | 第44页 |
| 3.2.2 基于UWSNs的多传感器量测模型 | 第44-45页 |
| 3.3 基于量测模型修正的UWSNs目标跟踪 | 第45-53页 |
| 3.3.1 水声传播速度变化的影响 | 第45-48页 |
| 3.3.2 基于修正参数的量测模型修正 | 第48-51页 |
| 3.3.3 同时目标跟踪与量测模型修正 | 第51-53页 |
| 3.4 算法仿真与性能分析 | 第53-60页 |
| 3.4.1 仿真场景假设 | 第54-56页 |
| 3.4.2 不同方案对比 | 第56页 |
| 3.4.3 参数变化影响 | 第56-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-63页 |
| 4 基于节点深度调节的UWSNs自组织目标跟踪 | 第63-83页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 模型描述 | 第64-66页 |
| 4.2.1 水下目标模型 | 第64页 |
| 4.2.2 UWSNs多传感器量测模型 | 第64-65页 |
| 4.2.3 节点深度调节模型 | 第65-66页 |
| 4.3 基于节点深度调节的目标跟踪 | 第66-73页 |
| 4.3.1 节点深度变化的影响 | 第66-70页 |
| 4.3.2 基于和声搜索的深度调节 | 第70-72页 |
| 4.3.3 深度调节的能耗影响 | 第72-73页 |
| 4.4 算法仿真与性能分析 | 第73-81页 |
| 4.4.1 仿真场景假设 | 第74-76页 |
| 4.4.2 目标深度已知 | 第76-78页 |
| 4.4.3 目标深度未知 | 第78-80页 |
| 4.4.4 参数变化影响 | 第80-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 5 基于长时能量分配的UWSNs自组织目标跟踪 | 第83-107页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 模型描述 | 第84-87页 |
| 5.2.1 水下目标模型 | 第84页 |
| 5.2.2 UWSNs多传感器量化量测模型 | 第84-86页 |
| 5.2.3 节点能量变化模型 | 第86-87页 |
| 5.3 基于长时能量分配的目标跟踪 | 第87-95页 |
| 5.3.1 能量分配对跟踪性能的影响 | 第87-92页 |
| 5.3.2 基于马尔科夫决策过程的能量分配 | 第92-95页 |
| 5.4 算法仿真与性能分析 | 第95-104页 |
| 5.4.1 仿真场景假设 | 第97-98页 |
| 5.4.2 不同方案对比 | 第98-100页 |
| 5.4.3 参数变化影响 | 第100-103页 |
| 5.4.4 次优分配方案 | 第103-104页 |
| 5.5 本章小结 | 第104-107页 |
| 6 基于互信息融合的UWSNs自组织目标跟踪 | 第107-125页 |
| 6.1 引言 | 第107-108页 |
| 6.2 模型描述 | 第108-109页 |
| 6.2.1 水下目标模型 | 第108页 |
| 6.2.2 UWSNs多传感器量化量测模型 | 第108-109页 |
| 6.3 基于互信息融合的目标跟踪 | 第109-115页 |
| 6.3.1 基于互信息的量测价值评估 | 第109-114页 |
| 6.3.2 基于量测价值的自组织加权融合 | 第114-115页 |
| 6.4 算法仿真与性能分析 | 第115-124页 |
| 6.4.1 仿真场景假设 | 第117-118页 |
| 6.4.2 不同方案对比 | 第118-120页 |
| 6.4.3 参数变化影响 | 第120-124页 |
| 6.5 本章小结 | 第124-125页 |
| 7 总结与展望 | 第125-129页 |
| 7.1 全文总结 | 第125-126页 |
| 7.2 研究展望 | 第126-129页 |
| 参考文献 | 第129-141页 |
| 作者简历 | 第141-143页 |
| 攻读博士学位期间的主要成果 | 第143-144页 |
