| 缩略词索引 | 第1-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| ·论文研究背景 | 第15-20页 |
| ·滤波理论概述 | 第15-16页 |
| ·粒子滤波研究现状 | 第16-18页 |
| ·无线传感器网络定位跟踪的一些关键问题 | 第18-20页 |
| ·论文主要工作及创新点 | 第20-22页 |
| ·论文结构安排 | 第22-23页 |
| 第二章 粒子滤波 | 第23-36页 |
| ·状态空间模型 | 第23-24页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第24-26页 |
| ·贝叶斯滤波算法 | 第26-28页 |
| ·基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波 | 第28-30页 |
| ·粒子滤波 | 第30-35页 |
| ·重要性采样 | 第30-31页 |
| ·序贯重要性采样 | 第31-33页 |
| ·粒子退化问题 | 第33页 |
| ·重要性分布的选择 | 第33-34页 |
| ·重采样 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于人工免疫原理的重采样算法 | 第36-48页 |
| ·重采样算法原理 | 第36-38页 |
| ·人工免疫原理 | 第38-39页 |
| ·基于人工免疫原理的重采样算法 | 第39-41页 |
| ·仿真及性能分析 | 第41-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于四阶损失函数的贝叶斯估计 | 第48-58页 |
| ·最小均方误差估计 | 第48-49页 |
| ·基于四阶损失函数的贝叶斯估计 | 第49-51页 |
| ·ALPHA 稳定分布噪声背景下的粒子滤波估计 | 第51-55页 |
| ·Alpha 稳定分布 | 第51-54页 |
| ·基于四阶风险函数贝叶斯估计的粒子滤波算法 | 第54-55页 |
| ·仿真及性能分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于GPS 和粒子滤波的TIE 估计 | 第58-66页 |
| ·时间误差模型 | 第58-61页 |
| ·基于线性频率漂移模型的TIE 估计 | 第61-62页 |
| ·基于粒子滤波的TIE 估计 | 第62-63页 |
| ·仿真及性能分析 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 第六章 基于RSS 和粒子滤波的定位跟踪算法 | 第66-78页 |
| ·室内无线信道和位置指纹定位技术 | 第66-70页 |
| ·室内无线信道 | 第66-67页 |
| ·基于位置指纹的定位技术 | 第67-69页 |
| ·基于概率分布的位置指纹 | 第69-70页 |
| ·室内定位跟踪系统模型 | 第70-71页 |
| ·基于粒子滤波的跟踪算法 | 第71-73页 |
| ·基于信道模型的粒子滤波算法 | 第72-73页 |
| ·基于位置指纹的粒子滤波算法 | 第73页 |
| ·仿真及性能分析 | 第73-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第七章 RSS/TOA、RSS/TDOA 混合定位跟踪算法 | 第78-86页 |
| ·系统模型描述 | 第78-80页 |
| ·基于粒子滤波的混合定位跟踪算法 | 第80-82页 |
| ·RSS/TOA 混合跟踪算法 | 第80-81页 |
| ·RSS/TDOA 混合跟踪算法 | 第81-82页 |
| ·仿真及性能分析 | 第82-84页 |
| ·小结 | 第84-86页 |
| 第八章 结束语 | 第86-89页 |
| ·论文工作总结 | 第86-88页 |
| ·进一步工作展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98页 |