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复杂条件下的无线传感器网络定位技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
图表清单第9-11页
注释表第11-12页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状及存在的不足第13-15页
    1.3 本文主要研究内容第15页
    1.4 本文主要研究成果第15-17页
第二章 无线传感器网络及节点定位技术基础第17-34页
    2.1 无线传感器网络系统结构第17-19页
        2.1.1 无线传感器网络体系结构第17页
        2.1.2 无线传感器节点结构第17-18页
        2.1.3 无线传感器网络的特点第18-19页
    2.2 节点定位技术第19-24页
        2.2.1 无线传感器网络节点定位的概念第19-20页
        2.2.2 无线传感器网络节点定位的分类第20-22页
        2.2.3 节点定位的计算方法第22-24页
    2.3 实验平台设计第24-31页
        2.3.1 硬件部分第24-28页
        2.3.2 软件部分第28-31页
    2.4 无线传感器网络节点定位的性能评价第31-32页
    2.5 节点定位中存在的问题第32-34页
第三章 复杂条件下的 RSSI 测距优化技术研究第34-52页
    3.1 概述第34页
    3.2 RSSI 测距原理第34-36页
        3.2.1 常用的测距原理第34-35页
        3.2.2 RSSI 值的获取第35-36页
    3.3 RSSI 值不稳定因素分析第36-41页
        3.3.1 RSSI 值不稳定因素概述第36-37页
        3.3.2 节点自身对 RSSI 测量的影响第37-39页
        3.3.3 环境干扰对 RSSI 测量的影响第39-41页
        3.3.4 RSSI 不稳定因素处理的归类第41页
    3.4 基于卡尔曼滤波的 RSSI 值估计第41-45页
        3.4.1 卡尔曼滤波模型可行性分析第41-42页
        3.4.2 卡尔曼滤波模型的构建第42-44页
        3.4.3 RSSI 值滤波实验第44-45页
    3.5 测距模型参数估计策略第45-49页
        3.5.1 RSSI 值测距模型存在的问题第46页
        3.5.2 RSSI 值测距模型的修正第46-47页
        3.5.3 实验结果分析第47-49页
    3.6 卡尔曼滤波和测距模型修正综合实验第49-51页
    3.7 本章小节第51-52页
第四章 基于线性回归分析的定位策略研究第52-62页
    4.1 概述第52页
    4.2 修正模型的评估第52-54页
    4.3 定位策略及定位的计算方法第54-56页
        4.3.1 定位策略第54-55页
        4.3.2 未知节点定位的计算方法第55-56页
    4.4 定位实验第56-61页
        4.4.1 实验环境和锚节点布置第56-57页
        4.4.2 测距模型的获取以及“合适锚节点”的确定第57-59页
        4.4.3 未知节点定位第59-61页
    4.5 本章小节第61-62页
第五章 锚节点稀疏区域中的移动节点定位技术研究第62-74页
    5.1 概述第62-63页
    5.2 MCL 算法原理第63-65页
    5.3 “稀疏区域”中移动节点的定位第65-69页
        5.3.1 利用 RSSI 等级确定采样区域Ⅰ第65页
        5.3.2 最小二乘法曲线拟合确定采样区域Ⅱ第65-67页
        5.3.3 最终的采样区域的确定第67-69页
        5.3.4 样本过滤第69页
    5.4 混合定位算法的实现第69页
    5.5 混合定位实验与结果分析第69-73页
        5.5.1 节点布置第69-70页
        5.5.2 实验结果分析第70-73页
    5.6 本章小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-76页
    6.1 全文总结第74页
    6.2 展望第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第81页

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