基于传感器网络的目标跟踪应用算法的研究和改进
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目 录 | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 传感器网络研究的价值和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究动向 | 第10-15页 |
| 1.2.1 传感器网络总体架构的研究动向 | 第10-13页 |
| 1.2.2 目标跟踪定位算法的研究动向 | 第13-15页 |
| 1.3 要解决的问题 | 第15页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 传感器网络的特点和设计要求 | 第17-31页 |
| 2.1 传感器节点的特性 | 第17-20页 |
| 2.2 无线传感器网络的组织 | 第20-30页 |
| 2.2.1 传感器网络的组网要求 | 第20-21页 |
| 2.2.2 无线 ad hoc网络 | 第21-22页 |
| 2.2.3 智能传感器网络 | 第22-23页 |
| 2.2.4 传感器网络的路由协议 | 第23-24页 |
| 2.2.5 路由协议的评价指标 | 第24-26页 |
| 2.2.5.1 定性指标 | 第24-25页 |
| 2.2.5.2 定量指标 | 第25-26页 |
| 2.2.5.3 网络参数 | 第26页 |
| 2.2.6 几种方案的比较 | 第26-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 传感器网络的节点坐标系统 | 第31-39页 |
| 3.1 坐标系统介绍 | 第31-32页 |
| 3.2 坐标生成算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 梯度算法 | 第32页 |
| 3.2.2 多边算法 | 第32-35页 |
| 3.3 算法改进及分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 梯度算法的改进 | 第35-37页 |
| 3.3.2 算法仿真结果及分析 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 传感器网络中的目标跟踪算法 | 第39-55页 |
| 4.1 目标跟踪应用介绍 | 第39-41页 |
| 4.1.1 目标跟踪问题的抽象 | 第39-40页 |
| 4.1.2 跟踪应用设计方法 | 第40-41页 |
| 4.2 单个节点上的目标探测 | 第41-43页 |
| 4.3 单目标跟踪 | 第43-53页 |
| 4.3.1 目标跟踪中的传感器组织策略 | 第43-44页 |
| 4.3.2 分布式贝叶斯估计 | 第44-52页 |
| 4.3.2.1 贝叶斯方法概述 | 第44-45页 |
| 4.3.2.2 非线性贝叶斯跟踪 | 第45-47页 |
| 4.3.2.3 贝叶斯跟踪的近似最优解法 | 第47-49页 |
| 4.3.2.4 动态目标跟踪中的贝叶斯方法 | 第49-52页 |
| 4.3.3 与集中式贝叶斯估计的比较 | 第52页 |
| 4.3.4 非参数化分布表示 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 实验仿真系统 | 第55-71页 |
| 5.1 仿真工具及仿真方法介绍 | 第55-56页 |
| 5.2 仿真对象及仿真目的 | 第56-57页 |
| 5.3 随机均匀分布坐标生成算法 | 第57页 |
| 5.4 梯度传播算法及多边坐标计算法 | 第57-61页 |
| 5.5 模拟目标轨迹坐标生成算法 | 第61-63页 |
| 5.6 目标坐标估计算法 | 第63-65页 |
| 5.7 贝叶斯递归过滤算法 | 第65-68页 |
| 5.8 仿真结果图形化演示算法 | 第68-70页 |
| 5.9 动画生成 | 第70页 |
| 5.10 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 仿真结果及分析 | 第71-83页 |
| 6.1 说明 | 第71页 |
| 6.2 坐标系统生成和目标跟踪算法测试 | 第71-78页 |
| 6.2.1 坐标系统生成算法测试 | 第71-74页 |
| 6.2.2 目标跟踪算法测试 | 第74-78页 |
| 6.3 贝叶斯过滤算法测试 | 第78-82页 |
| 6.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 结束语 | 第83-85页 |
| 7.1 工作总结 | 第83页 |
| 7.2 课题目前实现的状况 | 第83-84页 |
| 7.3 进一步的工作 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 个人简历 | 第89页 |
