无线传感网络下基于数据融合的目标检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文主要工作及结构 | 第13-15页 |
| 第二章 无线传感网络概述 | 第15-22页 |
| 2.1 无线传感网络的结构 | 第15-17页 |
| 2.2 无线传感网络的特征 | 第17-18页 |
| 2.2.1 无线传感网络的特点 | 第17-18页 |
| 2.2.2 无线传感网络的限制 | 第18页 |
| 2.3 无线传感网络关键技术 | 第18-20页 |
| 2.4 无线传感网络的应用 | 第20-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 多源数据融合技术分析 | 第22-36页 |
| 3.1 多源数据融合概述 | 第22-23页 |
| 3.2 数据融合系统的模型与结构 | 第23-26页 |
| 3.3 多源数据融合主要技术与方法 | 第26-35页 |
| 3.3.1 信号处理与估计方法 | 第26-30页 |
| 3.3.2 统计推断方法 | 第30-33页 |
| 3.3.3 人工智能方法 | 第33-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 分布式检测算法理论 | 第36-48页 |
| 4.1 贝叶斯准则 | 第36-41页 |
| 4.2 Neyman-Pearson准则 | 第41-42页 |
| 4.3 并行融合系统下的应用 | 第42-45页 |
| 4.3.1 结构描述 | 第42-43页 |
| 4.3.2 检测算法分析 | 第43-45页 |
| 4.4 串行融合系统下的应用 | 第45-47页 |
| 4.4.1 结构描述 | 第45-46页 |
| 4.4.2 检测算法分析 | 第46-47页 |
| 4.5 树形融合系统下的应用 | 第47页 |
| 4.6 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于树形拓扑的目标检测 | 第48-66页 |
| 5.1 结合Huffman树的结构模型 | 第49-53页 |
| 5.1.1 Huffman树及算法 | 第49-50页 |
| 5.1.2 信号衰减模型 | 第50-51页 |
| 5.1.3 结构模型 | 第51-52页 |
| 5.1.4 传输模型 | 第52-53页 |
| 5.2 基于树形结构的动态门限检测融合 | 第53-59页 |
| 5.2.1 门限变更算法分析 | 第53-56页 |
| 5.2.2 仿真分析 | 第56-59页 |
| 5.3 基于树形结构的比例分配检测融合 | 第59-65页 |
| 5.3.1 比例分配算法分析 | 第59-62页 |
| 5.3.2 仿真分析 | 第62-65页 |
| 5.4 小结 | 第65-66页 |
| 第六章 分布式检测算法的最优门限分析 | 第66-74页 |
| 6.1 经典融合系统下的门限规则 | 第66-68页 |
| 6.2 树形结构下的门限规则 | 第68-73页 |
| 6.2.1 最优门限计算 | 第69-71页 |
| 6.2.2 数值分析与仿真 | 第71-73页 |
| 6.3 小结 | 第73-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 论文总结 | 第74页 |
| 7.2 前景展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第81-82页 |
