基于洋流运动态势的移动预测水下定位研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-16页 |
| 1.1.1 水声传感网络概述 | 第10页 |
| 1.1.2 水声传感网络结构 | 第10-13页 |
| 1.1.3 水声传感网信道特点 | 第13-16页 |
| 1.1.4 水声传感网络应用 | 第16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第18页 |
| 1.3 组织结构与安排 | 第18-20页 |
| 第2章 水声传感器网络定位技术概述 | 第20-28页 |
| 2.1 距离无关定位算法 | 第20-22页 |
| 2.2 距离相关定位算法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 测距方法介绍 | 第22-24页 |
| 2.2.2 典型算法介绍 | 第24-25页 |
| 2.3 水下传感网络定位的局限性 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 分布式粒子滤波浅海移动定位算法 | 第28-46页 |
| 3.1 浅海洋流移动模型 | 第28-29页 |
| 3.1.1 移动模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 传播模型 | 第29页 |
| 3.2 基本粒子滤波算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 重要性采样 | 第29-30页 |
| 3.2.2 序列重要采样 | 第30-31页 |
| 3.2.3 序列重要重采样 | 第31-32页 |
| 3.2.4 基本粒子滤波过程 | 第32页 |
| 3.3 CWPFA算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 节点状态模型 | 第33页 |
| 3.3.2 传感器简化模型 | 第33-34页 |
| 3.3.3 CWPFA算法 | 第34-36页 |
| 3.4 ICWPFA算法 | 第36-38页 |
| 3.5 仿真实验及分析 | 第38-44页 |
| 3.5.1 性能评价 | 第38-40页 |
| 3.5.2 仿真环境 | 第40-41页 |
| 3.5.3 实验结果及分析 | 第41-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于洋流运动态势的移动预测定位 | 第46-68页 |
| 4.1 网络结构 | 第46-47页 |
| 4.2 深海拉格朗日运动模型 | 第47-50页 |
| 4.2.1 移动模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 信道模型 | 第48-50页 |
| 4.2.3 传播模型 | 第50页 |
| 4.3 SLMP算法 | 第50-52页 |
| 4.4 CMP算法介绍 | 第52-58页 |
| 4.4.1 可行性分析 | 第52-53页 |
| 4.4.2 锚节点定位过程 | 第53-55页 |
| 4.4.3 待定位节点定位 | 第55-58页 |
| 4.5 实验仿真结果及分析 | 第58-66页 |
| 4.5.1 仿真环境及参数 | 第58-59页 |
| 4.5.2 节点密度影响 | 第59-60页 |
| 4.5.3 检测距离影响 | 第60-62页 |
| 4.5.4 信誉值阈值影响 | 第62-63页 |
| 4.5.5 预测窗口大小影响 | 第63-64页 |
| 4.5.6 预测误差阈值的影响 | 第64-65页 |
| 4.5.7 预测步骤数的影响 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
