| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 基于无线传感器网络目标跟踪研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 基于无线传感器网络目标跟踪面对的主要挑战 | 第12页 |
| 1.4 该文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 无线传感器网络的目标跟踪技术及原理 | 第14-23页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 无线传感器网络目标跟踪的原理和方法 | 第14-16页 |
| 2.3 无线传感器网络目标跟踪概述 | 第16-19页 |
| 2.3.1 目标跟踪的分类 | 第16页 |
| 2.3.2 目标跟踪的过程 | 第16-19页 |
| 2.4 目标跟踪的主要技术 | 第19-22页 |
| 2.4.1 节点的自组织和路由 | 第19-20页 |
| 2.4.2 活动目标的侦测 | 第20页 |
| 2.4.3 节点的协同信息感知 | 第20-21页 |
| 2.4.4 目标的定位 | 第21页 |
| 2.4.5 目标轨迹的估计和预测 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 无线传感器网络的节点定位技术 | 第23-30页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 节点定位算法性能评价标准 | 第24-25页 |
| 3.3 定位算法分析 | 第25页 |
| 3.4 极大似然估计法 | 第25-27页 |
| 3.5 质心定位算法 | 第27-29页 |
| 3.5.1 质心算法概述 | 第27页 |
| 3.5.2 质心算法分析 | 第27-28页 |
| 3.5.3 质心算法改进 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 粒子滤波算法 | 第30-41页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 滤波算法简介 | 第30-36页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波 | 第30-32页 |
| 4.2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第32-34页 |
| 4.2.3 粒子滤波算法概述 | 第34页 |
| 4.2.4 基本粒子滤波算法描述 | 第34-36页 |
| 4.3 传统采样及其存在的问题 | 第36-37页 |
| 4.4 改进重采样的粒子滤波算法 | 第37-40页 |
| 4.4.1 IRPF算法中粒子选取次数的计算 | 第38页 |
| 4.4.2 IRPF算法中粒子的变异 | 第38-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 算法及仿真 | 第41-50页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 算法实现 | 第41-43页 |
| 5.2.1 传统算法实现 | 第41-42页 |
| 5.2.2 基于改进重采样的滤波算法实现 | 第42-43页 |
| 5.3 算法的仿真及结果分析 | 第43-49页 |
| 5.3.1 基于无线传感器网络的机动目标跟踪问题分析 | 第44-47页 |
| 5.3.2 基于无线传感器网络的分时恒定问题的分析 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 总结 | 第50页 |
| 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
