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基于无线传感器网络的目标状态估计与融合

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-21页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·无线传感器网络概述第10-14页
     ·传感器的物理构成第11-12页
     ·无线传感器网络的拓扑结构第12-14页
   ·基于 WSN 的目标跟踪研究进展第14-18页
     ·目标状态估计技术概述第14-15页
     ·传感器数据融合技术第15-17页
     ·目前存在的主要问题第17-18页
   ·研究内容及主要创新点第18-19页
   ·本文章节安排第19-21页
第2章 目标跟踪技术的理论与仿真第21-36页
   ·状态空间模型第21-22页
     ·线性状态空间模型第21页
     ·非线性状态空间模型第21-22页
   ·现有滤波算法第22-25页
     ·卡尔曼滤波器第22-23页
     ·扩展卡尔曼滤波器第23-24页
     ·sigma 点滤波器第24-25页
   ·平滑技术第25-26页
   ·信息融合的基本原理和方法第26-28页
   ·两种典型的跟踪模型建立及仿真第28-35页
     ·连续 Wiener 加速模型第28-31页
     ·只测方位角模型第31-35页
   ·本章小结第35-36页
第3章 基于平滑技术的目标动态跟踪第36-47页
   ·高斯最优平滑算法第36-38页
   ·无迹 RTS 平滑算法第38-41页
     ·Two-flter 平滑器和 Forward–backward 平滑器第38-39页
     ·无迹 RTS 平滑器第39-41页
   ·基于固定滞后的无迹 RTS 平滑算法第41-43页
   ·仿真分析第43-46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 节点动态分簇策略和分布式数据融合第47-80页
   ·信息滤波器第47-53页
     ·集中式信息卡尔曼滤波器第47-49页
     ·分布式信息卡尔曼滤波器第49-50页
     ·信息形式的 sigma 点滤波器第50-53页
   ·基于一步预测的节点动态分簇策略第53-65页
     ·传统的节点分簇方法第54页
     ·基于目标的节点动态分簇问题描述第54-56页
     ·基于目标一步预测的节点动态分簇策略第56-59页
     ·仿真分析第59-65页
   ·采用动态分簇的分布式 sigma 点信息滤波器第65-75页
     ·新的能量均衡模型建立第65-67页
     ·基于动态分簇的 sigma 点信息滤波器第67-69页
     ·仿真分析第69-75页
   ·基于 FL_URTS 的分布式 sigma 点信息滤波算法第75-79页
   ·本章小结第79-80页
第5章 总结与展望第80-82页
   ·全文总结第80-81页
   ·未来研究方向展望第81-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-87页
在学期间发表的学术论文及研究成果第87页
 期刊论文第87页
 参与项目第87页

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