无线传感器网络和声搜索优化定位算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第7页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 无线传感器网络研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 节点定位研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 无线传感器网络及其定位技术概述 | 第13-28页 |
| 2.1 无线传感器网络简介 | 第13-14页 |
| 2.1.1 无线传感器网络结构 | 第13页 |
| 2.1.2 无线传感器网络的特点 | 第13-14页 |
| 2.2 节点定位技术简介 | 第14-19页 |
| 2.2.1 基本概念与相关术语 | 第14-15页 |
| 2.2.2 定位算法分类 | 第15-16页 |
| 2.2.3 节点定位的基本计算方法 | 第16-18页 |
| 2.2.4 定位算法性能评估标准 | 第18-19页 |
| 2.3 基于测距技术的传统定位算法 | 第19-21页 |
| 2.4 非测距的传统定位算法 | 第21-24页 |
| 2.5 启发式优化定位算法 | 第24-27页 |
| 2.5.1 标准和声搜索算法 | 第24-26页 |
| 2.5.2 和声搜索优化定位算法 | 第26-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于蒙特卡罗盒的自适应和声搜索定位算法 | 第28-35页 |
| 3.1 翻转歧义和适应度函数定义 | 第28-29页 |
| 3.1.1 WSN中的翻转歧义 | 第28页 |
| 3.1.2 适应度函数定义 | 第28-29页 |
| 3.2 自适应和声搜索定位算法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 MCB节点坐标产生机制 | 第29-30页 |
| 3.2.2 和声保留概率和音调调节概率 | 第30-31页 |
| 3.2.3 自适应和声搜索定位算法描述 | 第31页 |
| 3.3 仿真及分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 仿真及参数设置 | 第31-32页 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 | 第32-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于两跳约束和自适应和声搜索的定位算法 | 第35-45页 |
| 4.1 两跳约束与适应度函数构建 | 第35-37页 |
| 4.1.1 两跳约束 | 第35-36页 |
| 4.1.2 适应度函数构建 | 第36-37页 |
| 4.2 基于自适应和声搜索的分布式定位算法 | 第37-40页 |
| 4.2.1 初始和声约束与和声记忆库初始化方法 | 第37页 |
| 4.2.2 自适应参数 | 第37-38页 |
| 4.2.3 自适应和声搜索算法 | 第38-39页 |
| 4.2.4 分布式定位算法描述 | 第39-40页 |
| 4.3 仿真及分析 | 第40-43页 |
| 4.3.1 仿真及参数设置 | 第40-41页 |
| 4.3.2 仿真结果及分析 | 第41-43页 |
| 4.4 小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于分簇和多目标自适应和声搜索的定位算法 | 第45-55页 |
| 5.1 分簇算法 | 第45-46页 |
| 5.2 多目标定位模型 | 第46-47页 |
| 5.3 多目标自适应和声搜索算法 | 第47-50页 |
| 5.3.1 初始约束 | 第47-48页 |
| 5.3.2 多目标自适应和声搜索算法描述 | 第48-50页 |
| 5.4 基于分簇的优化定位算法 | 第50-51页 |
| 5.5 仿真及分析 | 第51-54页 |
| 5.5.1 仿真及参数设置 | 第51-52页 |
| 5.5.2 仿真结果及分析 | 第52-54页 |
| 5.6 小结 | 第54-55页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 未来展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录：作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第62页 |
