| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 无线传感器网络概述 | 第16-27页 |
| ·无线传感器网络的体系结构 | 第16-19页 |
| ·传感器网络结构 | 第16-17页 |
| ·传感器结节结构 | 第17-18页 |
| ·传感器网络协议栈 | 第18-19页 |
| ·无线传感器网络的特征 | 第19-22页 |
| ·与现有无线网络的区别 | 第19页 |
| ·传感器节点的限制 | 第19-21页 |
| ·传感器网络的特点 | 第21-22页 |
| ·无线传感器网络的应用 | 第22-24页 |
| ·军事应用 | 第22-23页 |
| ·农业应用 | 第23页 |
| ·环境监测 | 第23页 |
| ·医疗护理 | 第23页 |
| ·智能家居 | 第23-24页 |
| ·智能交通应用 | 第24页 |
| ·传感器网络的关键技术 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 无线传感器网络定位技术 | 第27-44页 |
| ·计算节点定位的基本方法 | 第27-30页 |
| ·三边测量法 | 第27-28页 |
| ·三角测量法 | 第28-29页 |
| ·极大似然估计法 | 第29-30页 |
| ·无线传感器网络的定位技术分类 | 第30-31页 |
| ·基于测距的定位算法 | 第31-34页 |
| ·基于到达时间（TOA）的定位 | 第31-32页 |
| ·基于到达时间差（TDOA）的定位 | 第32-33页 |
| ·基于到达角度（AOA）的定位 | 第33页 |
| ·基于 RSSI 的定位算法 | 第33-34页 |
| ·与距离无关的定位算法 | 第34-41页 |
| ·质心算法 | 第34-35页 |
| ·凸规划算法 | 第35-36页 |
| ·DV-Hop 算法 | 第36-37页 |
| ·Min-max 定位算法 | 第37-38页 |
| ·MDS-MAP 定位算法 | 第38页 |
| ·Amorphous 算法 | 第38-39页 |
| ·APIT 算法 | 第39-41页 |
| ·无线传感器网络节点自定位算法的性能评价 | 第41-42页 |
| ·无线传感器网络定位算法评价指标 | 第41-42页 |
| ·自身定位算法性能评价 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于 Elman 神经网络的测距模型及仿真实现 | 第44-54页 |
| ·人工神经网络 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络简介 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络特点 | 第45页 |
| ·MATLAB | 第45-46页 |
| ·MATLAB 简介 | 第45-46页 |
| ·MATLAB 系统及工具箱 | 第46页 |
| ·基于 Elman 神经网络的测距模型 | 第46-50页 |
| ·Elman 神经网络 | 第46-48页 |
| ·基于 Elman 神经网络的定位模型 | 第48-50页 |
| ·仿真实现 | 第50-53页 |
| ·测距模型训练 | 第50-52页 |
| ·Elman 神经网络测距模型的应用 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 WSN 在物流仓库管理中的定位应用 | 第54-61页 |
| ·系统结构 | 第54-55页 |
| ·硬件设置 | 第55-56页 |
| ·系统定位 | 第56-58页 |
| ·节点传递信息设计 | 第58-59页 |
| ·环境检测信息 | 第58页 |
| ·节点定位信息 | 第58-59页 |
| ·异常节点报警信息 | 第59页 |
| ·节点定位算法 | 第59-60页 |
| ·模型的建立过程 | 第60页 |
| ·利用 Elman 进行高效定位 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间取得的成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |