基于ANN-Heron公式的室内无线定位算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 发展现状 | 第10页 |
| 1.2.2 室内定位技术研究进展 | 第10-14页 |
| 1.3 论文的主要工作与创新 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 室内定位技术概述 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 室内定位技术的基础知识 | 第17-18页 |
| 2.3 基于测距的定位方法 | 第18-23页 |
| 2.3.1 常用测距方式 | 第18-20页 |
| 2.3.2 三边测量法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 极大似然估计法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 三角测量法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于非测距的定位方法 | 第23-28页 |
| 2.4.1 质心算法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 DV-Hop算法 | 第24-26页 |
| 2.4.3 APIT算法 | 第26-28页 |
| 2.5 性能评价指标 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于ANN测距算法研究 | 第30-50页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 无线信号传输模型 | 第30-35页 |
| 3.2.1 自由空间传播模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 对数正态阴影衰落模型 | 第31-33页 |
| 3.2.3 n与Xσ对测距的影响 | 第33-35页 |
| 3.2.4 无线信号传输模型总结 | 第35页 |
| 3.3 ANN 概述 | 第35-43页 |
| 3.3.1 神经网络的概念 | 第35-36页 |
| 3.3.2 神经元 | 第36-38页 |
| 3.3.3 反向传播算法 | 第38-42页 |
| 3.3.4 正则化 | 第42-43页 |
| 3.4 基于RSSI的ANN测距 | 第43-49页 |
| 3.4.1 ANN模型参数确定 | 第44-47页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第47-48页 |
| 3.4.3 实验与结果分析 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于Heron公式的定位算法研究 | 第50-59页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 Heron定位模型 | 第50-55页 |
| 4.2.1 Heron公式原理 | 第50-52页 |
| 4.2.2 Heron定位模型 | 第52-55页 |
| 4.3 Heron定位算法描述 | 第55-56页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第56-58页 |
| 4.4.1 单节点实验 | 第57-58页 |
| 4.4.2 通信半径与锚节点比例实验 | 第58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于ANN与Heron公式联合定位方案 | 第59-67页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 ANN-H算法流程 | 第59-63页 |
| 5.2.1 基于ANN的测距模型 | 第59-60页 |
| 5.2.2 Heron算法 | 第60页 |
| 5.2.3 ANN-H定位算法具体流程 | 第60-63页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第63-66页 |
| 5.3.1 基于ANN-H定位算法的单节点实验 | 第63-64页 |
| 5.3.2 通信半径与锚节点比例实验 | 第64-65页 |
| 5.3.3 不同算法之间的比较 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 工作总结 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第75页 |
