基于无线传感器网络的目标跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 缩略词 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪技术及应用前景 | 第10-11页 |
| ·无线传感器网络目标跟踪面临的挑战 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作及结构 | 第12-14页 |
| 第二章 目标跟踪算法基础 | 第14-23页 |
| ·目标跟踪算法 | 第14-15页 |
| ·系统动态模型描述 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第16-18页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第18-22页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第18-20页 |
| ·Unscented 卡尔曼滤波器 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 粒子滤波算法的改进与研究 | 第23-41页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第25-27页 |
| ·序贯重要性采样 | 第27-29页 |
| ·序贯重要性采样存在问题及解决方法 | 第29-32页 |
| ·退化现象 | 第29-30页 |
| ·重要性密度函数的选取 | 第30-31页 |
| ·重采样 | 第31-32页 |
| ·常见粒子滤波算法 | 第32-36页 |
| ·粒子滤波算法 | 第32-34页 |
| ·SIR 滤波算法 | 第34-35页 |
| ·Unscented 粒子滤波算法 | 第35-36页 |
| ·改进的粒子滤波算法 | 第36-40页 |
| ·混合粒子滤波算法重要性函数的选择 | 第36-38页 |
| ·混合粒子滤波算法实现过程 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 面向目标跟踪的无线传感器网络模型 | 第41-50页 |
| ·分簇结构的优势 | 第41-42页 |
| ·簇-树层次型网络模型设计 | 第42-47页 |
| ·节点部署 | 第42-43页 |
| ·节点状态及功能 | 第43-44页 |
| ·节点工作方式 | 第44-47页 |
| ·混合粒子滤波算法在簇-树型网络中的实现 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 算法仿真与分析 | 第50-59页 |
| ·目标跟踪性能评价标准 | 第50-51页 |
| ·混合粒子滤波算法仿真与分析 | 第51-56页 |
| ·无线传感器网络目标跟踪仿真与分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 已发表论文 | 第65页 |
