无线传感器网络节点自定位算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 无线传感器网络基本概念 | 第10页 |
| 1.2.2 无线传感器网络结构 | 第10-11页 |
| 1.2.3 无线传感器节点结构 | 第11页 |
| 1.2.4 无线传感器网络特点 | 第11-12页 |
| 1.3 无线传感器网络研究热点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 2 无线传感器网络定位理论 | 第14-21页 |
| 2.1 定位基本原理 | 第14-18页 |
| 2.1.1 节点间距离(或角度)的测量方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 节点定位计算方法 | 第15-18页 |
| 2.2 无线传感器网络自定位算法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 基于测距的定位和无需测距的定位 | 第18页 |
| 2.2.2 绝对定位与相对定位 | 第18页 |
| 2.2.3 集中式计算与分布式计算 | 第18-19页 |
| 2.2.4 紧密耦合与松散耦合 | 第19页 |
| 2.2.5 粗精度与细精度 | 第19页 |
| 2.3 节点定位算法性能评价标准 | 第19-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 3 基于粒子群优化的传感器网络定位 | 第21-38页 |
| 3.1 节点定位问题描述 | 第21-22页 |
| 3.2 粒子群优化算法 | 第22-24页 |
| 3.2.1 粒子群优化算法原理 | 第22-24页 |
| 3.2.2 粒子群优化算法流程 | 第24页 |
| 3.3 基于粒子群优化的传感器网络定位算法 | 第24-31页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第25-29页 |
| 3.3.2 参数概述 | 第29页 |
| 3.3.3 定位流程 | 第29-31页 |
| 3.4 仿真实验 | 第31-36页 |
| 3.4.1 仿真环境设置 | 第31-32页 |
| 3.4.2 仿真结果分析 | 第32-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-38页 |
| 4 基于最小包含圆的传感器网络移动节点定位 | 第38-58页 |
| 4.1 蒙特卡罗方法 | 第38-40页 |
| 4.2 无线传感器网络中蒙特卡罗定位算法的应用 | 第40-46页 |
| 4.2.1 移动机器人的蒙特卡罗定位算法 | 第40页 |
| 4.2.2 移动节点定位与移动机器人定位的异同 | 第40-41页 |
| 4.2.3 传感器网络中蒙特卡罗定位算法 | 第41-44页 |
| 4.2.4 蒙特卡罗定位算法的改进研究 | 第44-46页 |
| 4.3 基于最小包含圆的传感器网络移动节点定位 | 第46-53页 |
| 4.3.1 移动传感器网络场景 | 第46-47页 |
| 4.3.2 节点运动模型 | 第47页 |
| 4.3.3 算法基本思想 | 第47-50页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第50-53页 |
| 4.4 仿真实验 | 第53-56页 |
| 4.4.1 仿真工具介绍 | 第53页 |
| 4.4.2 仿真环境设置 | 第53-54页 |
| 4.4.3 仿真结果分析 | 第54-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
