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基于无线传感器网络非视距误差消弱算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 课题研究的背景及意义第12-13页
        1.1.1 课题研究背景第12页
        1.1.2 课题研究意义第12-13页
    1.2 非视距节点定位技术研究现状第13-16页
        1.2.1 无线传感器网络概述第13-14页
        1.2.2 NLOS定位算法研究现状第14-16页
    1.3 主要研究内容与组织结构第16-18页
        1.3.1 论文研究内容第16-17页
        1.3.2 论文章节安排第17-18页
第2章 无线传感器网络非视距定位技术第18-32页
    2.1 典型的Range-based定位算法第18-20页
        2.1.1 AOA定位法第18-19页
        2.1.2 TOA定位法第19页
        2.1.3 TDOA定位法第19-20页
        2.1.4 RSSI定位法第20页
    2.2 节点定位计算方法第20-23页
        2.2.1 三边测量法第20-21页
        2.2.2 三角测量法第21-22页
        2.2.3 极大似然估计法第22-23页
    2.3 无线传感器网络非视距定位概念第23-27页
        2.3.1 概念及定义第23-26页
        2.3.2 定位算法评价标准第26-27页
    2.4 NLOS误差及其抑制第27-30页
        2.4.1 NLOS误差模型及特点第27-28页
        2.4.2 NLOS误差抑制算法分类第28-30页
    2.5 本章小结第30-32页
第3章 最小二乘(LS)非视距定位算法研究第32-42页
    3.1 系统定位模型第32页
    3.2 多种最小二乘算法设计第32-36页
        3.2.1 常规非线性最小二乘(NLS)第32-33页
        3.2.2 常规线性最小二乘(LLS)第33页
        3.2.3 泰勒级数展开最小二乘(Taylor-LS)第33-35页
        3.2.4 约束总体最小二乘(CLLS)第35-36页
    3.3 算法仿真与结果分析第36-41页
        3.3.1 定位准确度评价指标第36-37页
        3.3.2 定位结果对比分析第37-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第4章 抑制NLOS误差的残差加权定位算法研究第42-54页
    4.1 经典NLOS误差抑制方法第42-45页
        4.1.1 Wylie鉴别方法第42-43页
        4.1.2 二次规划优化算法第43-44页
        4.1.3 残差加权(Rwgh)定位算法第44-45页
    4.2 基于粒子群优化的低复杂度残差加权定位算法第45-48页
        4.2.1 粒子群算法概述第45页
        4.2.2 基于粒子群优化的最小二乘算法第45-46页
        4.2.3 低复杂度残差加权算法第46-48页
    4.3 算法仿真与数据分析第48-52页
        4.3.1 算法复杂度分析第48-49页
        4.3.2 仿真实验及数据分析第49-52页
    4.4 本章小结第52-54页
第5章 基于粒子群优化高斯混合模型的非视距定位第54-64页
    5.1 引言第54页
    5.2 RSSI测距及误差模型第54-55页
        5.2.1 RSSI测距模型第54页
        5.2.2 测量误差模型第54-55页
    5.3 高斯混合模型基本概念第55-59页
        5.3.1 高斯混合模型的描述第55-56页
        5.3.2 高斯混合模型的参数估计第56-57页
        5.3.3 聚类和初始参数设置第57-59页
    5.4 基于高斯混合模型的非视距定位算法设计第59-63页
        5.4.1 基于粒子群优化的高斯混合模型第59页
        5.4.2 仿真实验与结果分析第59-63页
    5.5 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64页
    6.2 展望第64-66页
参考文献第66-72页
致谢第72-74页
硕士期间发表的论文和专利第74-76页
作者简介第76页

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