| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.2 无线传感器网络综述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 动态无线传感器网络的结构 | 第14-15页 |
| 1.2.2 动态无线传感器网络的特性 | 第15-17页 |
| 1.2.3 动态无线传感器网络领域的研究热点 | 第17-18页 |
| 1.3 无线传感器网络定位技术的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 拟选课题的目的和意义 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和组织框架 | 第20-21页 |
| 1.5.1 本文的主要工作 | 第20页 |
| 1.5.2 本文的结构框架 | 第20-21页 |
| 2 动态无线传感器网络节点定位技术的研究 | 第21-30页 |
| 2.1 基本概念与术语 | 第21-22页 |
| 2.2 动态传感器网络节点定位的评价指标 | 第22-23页 |
| 2.3 DWSN节点定位场景描述和节点定位特征 | 第23-25页 |
| 2.3.1 DWSN定位描述 | 第23-25页 |
| 2.3.2 动态传感器网络节点定位特征 | 第25页 |
| 2.4 动态无线传感网的节点定位方法 | 第25-29页 |
| 2.4.1 只有信标节点运动的节点定位算法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 只有待定位节点运动的定位方法 | 第27页 |
| 2.4.3 未知节点和信标节点都运动的节点定位方法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 动态无线传感器网络节点自适应定位 | 第30-37页 |
| 3.1 典型的自适应移动节点定位算法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 MCL类移动定位算法的研究 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于静态定位方法的动态网络定位 | 第31-32页 |
| 3.2 MCL定位方法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 蒙特卡洛算法的原理 | 第33页 |
| 3.2.2 MCL定位算法的定位过程 | 第33-36页 |
| 3.3 节点自适应移动定位算法存在的一些问题 | 第36-37页 |
| 4 改进的基于MCL的自适应节点定位方法的研究 | 第37-52页 |
| 4.1 锚节点信息传播 | 第39页 |
| 4.2 位置预测 | 第39-41页 |
| 4.2.1 航位推算法 | 第39页 |
| 4.2.2 粒子位置预测 | 第39-41页 |
| 4.3 滤波加权 | 第41-42页 |
| 4.4 样本遗传交叉 | 第42-43页 |
| 4.4.1 遗传算法交叉操作 | 第42页 |
| 4.4.2 遗传交叉生成样本 | 第42-43页 |
| 4.5 Voronoi图 | 第43-44页 |
| 4.6 实验与分析 | 第44-52页 |
| 4.6.1 环境设置 | 第44-45页 |
| 4.6.2 仿真分析 | 第45-51页 |
| 4.6.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结和展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |