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雷达传感器网络分簇算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第18-25页
    1.1 课题背景和研究意义第18-20页
    1.2 雷达传感器网络(RSN)关键技术综述及其研究现状第20-21页
        1.2.1 分簇算法第20-21页
        1.2.2 多跳路径选择算法第21页
        1.2.3 信息融合方法第21页
    1.3 本文主要研究工作与章节安排第21-25页
第二章 RSN分簇算法第25-43页
    2.1 经典无线传感器网络分簇算法第25-29页
        2.1.1 LEACH第25-26页
        2.1.2 HEED第26-28页
        2.1.3 CHEF第28-29页
    2.2 本文提出的RSN分簇算法第29-39页
        2.2.1 模糊C均值聚类算法第31-32页
        2.2.2 模糊逻辑系统设计:F2和F3第32-33页
        2.2.3 单跳结构:FCMSVDQR簇头选择算法第33-36页
        2.2.4 多跳结构:GORS路由选择算法第36-39页
    2.3 RSN分簇结果第39-42页
    2.4 本章小节第42-43页
第三章 RSN的恒虚警(CFAR)融合判决方法第43-67页
    3.1 RSN目标检测模型第43-45页
        3.1.1 雷达传感器目标检测模型第44-45页
        3.1.2 RSN数据传输模型第45页
    3.2 RSN单跳CFAR融合判决方法第45-57页
        3.2.1 多传感器单跳信息融合准则第45-47页
        3.2.2 LLDFCLT融合判决方法第47-49页
        3.2.3 HLDFKE融合判决方法第49-50页
        3.2.4 RSN单跳分簇算法LEACH、HEED与融合判决方法LLDF-CLT、HLDFKE的性能分析第50-57页
    3.3 RSN多跳CFAR融合判决方法第57-65页
        3.3.1 多传感器多跳信息融合准则第57-60页
        3.3.2 绝对多跳CFAR融合判决方法(ACFARFD)第60-61页
        3.3.3 相对多跳CFAR融合判决方法(RCFARFD)第61-63页
        3.3.4 RSN融合判决方法ACFARDF与RCFARDF性能分析第63-65页
    3.4 本章小节第65-67页
第四章 本文提出的RSN分簇算法的性能分析第67-82页
    4.1 RSN的能量消耗模型第67-68页
    4.2 分簇算法性能分析第68-80页
    4.3 本章小结第80-82页
第五章 全文总结与展望第82-84页
    5.1 全文总结第82-83页
    5.2 后续工作展望第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-91页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第91-92页

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