基于无线传感器网络的救援人员定位引导系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 救援人员辅助定位技术国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 国内外研究发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 无线传感器网络定位技术 | 第19-29页 |
| 2.1 无线传感器网络体系结构 | 第19-20页 |
| 2.2 无线传感器网络定位技术分类 | 第20-22页 |
| 2.3 无线传感器网络定位基本算法 | 第22-28页 |
| 2.3.1 节点距离(或角度)的测量方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于测距的定位算法 | 第24-26页 |
| 2.3.3 无需测距的定位算法 | 第26-28页 |
| 2.3.4 定位算法性能评价 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于RSSI的概率分布式定位算法研究 | 第29-47页 |
| 3.1 贝叶斯概率定位理论 | 第29-30页 |
| 3.2 RSSI无线信号传输模型 | 第30-34页 |
| 3.2.1 信号传输经验模型分析 | 第31页 |
| 3.2.2 信号传输理论模型分析 | 第31-34页 |
| 3.3 基于概率分布的最大贝叶斯定位算法设计 | 第34-41页 |
| 3.3.1 PMB定位算法系统结构设计 | 第34-37页 |
| 3.3.2 系统模型距离修正算法设计 | 第37-40页 |
| 3.3.3 基于贝叶斯概率置信度计算 | 第40-41页 |
| 3.3.4 基于PMB定位算法的目标位置估计 | 第41页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第41-45页 |
| 3.4.1 实验参数与误差表示 | 第41-42页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 非视距环境下移动节点定位算法研究 | 第47-59页 |
| 4.1 非视距环境下定位问题分析 | 第47-48页 |
| 4.2 无线信号传输模型及网络模型 | 第48-50页 |
| 4.2.1 无线信号传输模型研究 | 第48-49页 |
| 4.2.2 网络模型设计 | 第49-50页 |
| 4.3 基于扩展卡尔曼滤波的假设检验定位算法设计 | 第50-54页 |
| 4.3.1 KHT算法系统结构设计 | 第50-51页 |
| 4.3.2 假设检验模型设计 | 第51页 |
| 4.3.3 扩展卡尔曼滤波 | 第51-53页 |
| 4.3.4 假设检验结果融合 | 第53-54页 |
| 4.3.5 基于KHT算法目标位置估计 | 第54页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 实验环境与参数设置 | 第54-55页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于便携式装置的救援人员定位引导系统研究 | 第59-71页 |
| 5.1 便携式定位引导智能装置 | 第59-61页 |
| 5.2 WSN网络数据通信的建立 | 第61-62页 |
| 5.3 基于便携式装置的环境信息显示 | 第62-67页 |
| 5.3.1 Windows CE应用软件开发 | 第62-64页 |
| 5.3.2 串行数据通信接口设计 | 第64-65页 |
| 5.3.3 环境地图及信息显示 | 第65-67页 |
| 5.4 定位算法移植及路径指示 | 第67-69页 |
| 5.4.1 定位引导轨迹生成 | 第68页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第81页 |
