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 |