| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 WSNs目标跟踪算法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 WSNs节点调度 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
| 第2章 无线传感器网络目标跟踪技术 | 第20-36页 |
| 2.1 贝叶斯滤波 | 第20-26页 |
| 2.1.1 卡尔曼滤波(KF) | 第20-21页 |
| 2.1.2 扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第21-23页 |
| 2.1.3 无迹卡尔曼滤波(UKF) | 第23-24页 |
| 2.1.4 粒子滤波(PF) | 第24-26页 |
| 2.2 协作跟踪策略 | 第26-31页 |
| 2.2.1 双元检测协作跟踪 | 第26-28页 |
| 2.2.2 信息驱动协作跟踪 | 第28-29页 |
| 2.2.3 传送树跟踪 | 第29-31页 |
| 2.3 自适应采样节点调度 | 第31-33页 |
| 2.4 评价指标 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于自适应采样间隔的能量有效节点调度策略 | 第36-60页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 相关模型 | 第37-40页 |
| 3.2.1 网络模型 | 第38页 |
| 3.2.2 能耗模型 | 第38-40页 |
| 3.2.3 运动模型与测量模型 | 第40页 |
| 3.3 基于自适应采样的节点调度算法 | 第40-50页 |
| 3.3.1 多传感器数据融合算法 | 第42-44页 |
| 3.3.2 自适应采样间隔选择算法 | 第44-47页 |
| 3.3.3 基于预测位置的簇成员节点调度选择 | 第47-48页 |
| 3.3.4 基于簇内成员节点中心度和剩余能量的簇头选择 | 第48-50页 |
| 3.4 仿真实验及分析 | 第50-57页 |
| 3.4.1 实验条件 | 第50-52页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第52-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-60页 |
| 第4章 基于错误数据检测的节点调度策略 | 第60-70页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 数据模型 | 第61页 |
| 4.3 基于错误数据检测的节点调度算法 | 第61-65页 |
| 4.3.1 基于阈值的错误数据检测算法 | 第61-63页 |
| 4.3.2 节点调度算法 | 第63-65页 |
| 4.4 仿真实验及分析 | 第65-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78页 |