基于无线传感器网络立体定位算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 无线传感器网络架构 | 第11-13页 |
| 1.2.2 无线传感器网络特点 | 第13-14页 |
| 1.3 无线定位技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文主要研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 无线网络技术 | 第18-29页 |
| 2.1 常用的无线技术简介 | 第18-21页 |
| 2.2 ZigBee无线技术概述 | 第21-23页 |
| 2.2.1 ZigBee技术特点 | 第21页 |
| 2.2.2 ZigBee技术网络设备划分 | 第21-22页 |
| 2.2.3 ZigBee网络拓扑划分 | 第22-23页 |
| 2.3 ZigBee硬件选择 | 第23-26页 |
| 2.3.1 芯片简介 | 第23-25页 |
| 2.3.2 节点硬件实物 | 第25-26页 |
| 2.4 ZigBee技术的网络搭建 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 立体定位算法设计与研究 | 第29-46页 |
| 3.1 传统的无需测距的定位算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 三维质心定位算法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 三维DV-Hop定位算法 | 第30-31页 |
| 3.1.3 三维APIT定位算法 | 第31-32页 |
| 3.2 常用的测距方法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 TOA测距 | 第32-33页 |
| 3.2.2 TDOA测距 | 第33-34页 |
| 3.2.3 AOA测距 | 第34页 |
| 3.3 传统的基于测距定位算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 四边定位算法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 极大似然估计法 | 第35-37页 |
| 3.4 基于测距的智能定位方法 | 第37-40页 |
| 3.4.1 遗传算法 | 第37-38页 |
| 3.4.2 粒子群算法 | 第38-40页 |
| 3.5 本文所采用的测距方式以及定位算法 | 第40-45页 |
| 3.5.1 RSSI测距算法 | 第40-41页 |
| 3.5.2 数据的统计加权处理 | 第41-42页 |
| 3.5.3 萤火虫算法 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 实验过程及结果分析 | 第46-57页 |
| 4.1 测距实验及结果分析 | 第46-49页 |
| 4.2 定位实验及仿真分析 | 第49-55页 |
| 4.2.1 定位实验设计 | 第49-51页 |
| 4.2.2 定位结果分析 | 第51-53页 |
| 4.2.3 定位结果对比及分析 | 第53-55页 |
| 4.3 误差分析及校正 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
