| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 无线传感器网络节点测距 | 第12-27页 |
| 2.1 无线传感器网络定位算法分类 | 第12-16页 |
| 2.1.1 免于测距的定位算法 | 第12-13页 |
| 2.1.2 基于测距的定位算法 | 第13-16页 |
| 2.2 现有测距方法比较 | 第16-18页 |
| 2.2.1 TOA测距法 | 第16页 |
| 2.2.2 TDOA测距法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 AOA测距法 | 第17页 |
| 2.2.4 RSSI测距法 | 第17-18页 |
| 2.3 RSSI测距实验系统 | 第18-26页 |
| 2.3.1 节点硬件设计 | 第19-22页 |
| 2.3.2 测距实验系统软件设计 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 环境对RSSI测距精确度影响的分析 | 第27-38页 |
| 3.1 RSSI测距原理 | 第27-31页 |
| 3.1.1 自由空间传播模型 | 第27-28页 |
| 3.1.2 对数-常态分布损耗模型 | 第28-31页 |
| 3.2 RSSI测距实验及分析 | 第31-35页 |
| 3.2.1 方向对RSSI测距精确度的影响 | 第31-32页 |
| 3.2.2 电压对RSSI测距精确度的影响 | 第32-33页 |
| 3.2.3 高度对RSSI测距精确度的影响 | 第33-34页 |
| 3.2.4 环境对RSSI测距精确度的影响 | 第34-35页 |
| 3.3 最小二乘法曲线拟合仿真分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于EMD算法的曲线拟合 | 第38-49页 |
| 4.1 EMD算法基本概念 | 第38-40页 |
| 4.1.1 希尔伯特（Hilbert）变换 | 第38-39页 |
| 4.1.2 瞬时频率 | 第39-40页 |
| 4.1.3 本征模态函数 | 第40页 |
| 4.2 EMD算法原理 | 第40-44页 |
| 4.2.1 EMD算法分解过程 | 第40-42页 |
| 4.2.2 EMD的滤波特性 | 第42-44页 |
| 4.3 EMD算法在RSSI测距中的应用 | 第44-45页 |
| 4.4 EMD算法仿真分析 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 Kalman滤波算法在RSSI测距中的应用 | 第49-58页 |
| 5.1 Kalman滤波理论 | 第49-51页 |
| 5.1.1 线性最小方差估计 | 第49-50页 |
| 5.1.2 Kalman滤波递推公式 | 第50-51页 |
| 5.2 Kalman滤波在RSSI测距中的应用 | 第51-53页 |
| 5.2.1 基于Kalman滤波的RSSI值估计 | 第51-52页 |
| 5.2.2 基于Kalman滤波的节点距离估计 | 第52-53页 |
| 5.3 算法仿真及分析 | 第53-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |