移动信标节点定位与路径规划算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 无线传感器网络的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 静态信标节点定位算法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 移动信标节点定位算法 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15页 |
| 1.4 内容结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 无线传感器网络及定位算法 | 第17-33页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 无线传感器网络结构 | 第17-18页 |
| 2.1.2 传感器节点结构 | 第18页 |
| 2.1.3 无线传感器网络的特点 | 第18-19页 |
| 2.2 节点定位问题 | 第19-32页 |
| 2.2.1 相关术语 | 第19-20页 |
| 2.2.2 算法性能评价指标 | 第20页 |
| 2.2.3 静止节点定位算法 | 第20-26页 |
| 2.2.4 移动信标节点定位问题 | 第26-28页 |
| 2.2.5 移动信标节点路径规划 | 第28-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 改进布谷鸟搜索算法 | 第33-47页 |
| 3.1 群智能算法 | 第33页 |
| 3.2 布谷鸟搜索算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 布谷鸟繁殖育雏习性 | 第33-34页 |
| 3.2.2 莱维飞行方式 | 第34-35页 |
| 3.2.3 布谷鸟搜索算法原理 | 第35页 |
| 3.2.4 布谷鸟搜索算法基本步骤 | 第35-36页 |
| 3.3 人工鱼群算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 人工鱼群算法概述 | 第36页 |
| 3.3.2 人工鱼模型 | 第36-38页 |
| 3.3.3 人工鱼群算法基本步骤 | 第38页 |
| 3.4 基于人工鱼群觅食因子的改进布谷鸟算法 | 第38-43页 |
| 3.4.1 混合优化算法简介 | 第39-40页 |
| 3.4.2 基于鱼群觅食因子的改进布谷鸟搜索算法 | 第40-42页 |
| 3.4.3 AFCS算法流程图 | 第42-43页 |
| 3.5 仿真分析 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于AFCS算法的多移动信标节点定位算法 | 第47-61页 |
| 4.1 问题描述 | 第47-48页 |
| 4.2 目标函数设计 | 第48-49页 |
| 4.3 多移动信标节点定位算法 | 第49-52页 |
| 4.3.1 初步定位 | 第49-50页 |
| 4.3.2 精确定位 | 第50-52页 |
| 4.4 定位算法步骤 | 第52-54页 |
| 4.5 算法仿真分析 | 第54-60页 |
| 4.5.1 信标节点移动对定位效果的影响 | 第54-57页 |
| 4.5.2 改进算法对定位覆盖率的影响 | 第57页 |
| 4.5.3 移动信标节点数量估计 | 第57-58页 |
| 4.5.4 信标节点目标位置分布 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 移动信标节点路径规划 | 第61-75页 |
| 5.1 问题描述 | 第61-62页 |
| 5.2 动态路径规划算法结构 | 第62-64页 |
| 5.3 移动信标节点TSP问题 | 第64-67页 |
| 5.3.1 移动信标节点TSP问题描述 | 第64-65页 |
| 5.3.2 传统解决TSP问题的方法 | 第65-67页 |
| 5.4 蚁群算法优化解决TSP问题 | 第67-71页 |
| 5.4.1 蚁群算法原理概述 | 第67-69页 |
| 5.4.2 蚁群优化解决TSP问题的数学模型 | 第69-70页 |
| 5.4.3 蚁群优化解决TSP问题流程图 | 第70-71页 |
| 5.5 仿真分析 | 第71-74页 |
| 5.5.1 通信半径因素影响 | 第71-72页 |
| 5.5.2 虚拟信标节点数量因素影响 | 第72-73页 |
| 5.5.3 与经典路径比较 | 第73-74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 论文总结 | 第75-76页 |
| 6.2 未来展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间已录用的学术论文 | 第85页 |
