体域网的信道分配协议及姿态识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第17-46页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-20页 |
| 1.2 体域网研究现状及发展趋势 | 第20-40页 |
| 1.2.1 传感器 | 第20-26页 |
| 1.2.2 数据融合 | 第26-30页 |
| 1.2.3 网络通信 | 第30-36页 |
| 1.2.4 体域网应用 | 第36-40页 |
| 1.3 主要工作 | 第40-46页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第40-44页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第44-46页 |
| 2 基于博弈论的体域网MAC层多信道分配算法 | 第46-60页 |
| 2.1 前言 | 第46-48页 |
| 2.2 博弈论基础 | 第48-49页 |
| 2.3 DGPCI-DCA算法 | 第49-51页 |
| 2.3.1 算法概述 | 第49页 |
| 2.3.2 算法描述 | 第49-50页 |
| 2.3.3 算法流程 | 第50-51页 |
| 2.4 实例分析 | 第51-53页 |
| 2.5 协议仿真 | 第53-59页 |
| 2.5.1 仿真场景 | 第53-54页 |
| 2.5.2 仿真结果及分析 | 第54-59页 |
| 2.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 3 基于信道占用率的MAC层自适应公平性算法 | 第60-75页 |
| 3.1 前言 | 第60-63页 |
| 3.1.1 退避算法 | 第60-63页 |
| 3.1.2 公平性评价指数 | 第63页 |
| 3.2 CORAFA算法 | 第63-66页 |
| 3.2.1 算法概述 | 第64-66页 |
| 3.2.2 算法参数选择 | 第66页 |
| 3.3 实例分析 | 第66-70页 |
| 3.4 协议仿真 | 第70-74页 |
| 3.4.1 仿真场景 | 第70页 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 | 第70-74页 |
| 3.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 4 MAC层功率控制算法 | 第75-91页 |
| 4.1 前言 | 第75-78页 |
| 4.2 MAC层非对称连接 | 第78-80页 |
| 4.3 PCBCA算法 | 第80-83页 |
| 4.3.1 算法概述 | 第80页 |
| 4.3.2 帧结构 | 第80-81页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第81-82页 |
| 4.3.4 空间复用性分析 | 第82-83页 |
| 4.4 实例分析 | 第83-85页 |
| 4.5 协议仿真 | 第85-90页 |
| 4.5.1 仿真场景 | 第85页 |
| 4.5.2 仿真结果及分析 | 第85-90页 |
| 4.6 本章小结 | 第90-91页 |
| 5 基于自适应扩展卡尔曼滤波的姿态识别方法 | 第91-111页 |
| 5.1 前言 | 第91-92页 |
| 5.2 四元数与卡尔曼滤波 | 第92-97页 |
| 5.2.1 四元数 | 第92-95页 |
| 5.2.2 卡尔曼滤波 | 第95-97页 |
| 5.3 姿态识别算法 | 第97-104页 |
| 5.3.1 算法描述 | 第98-101页 |
| 5.3.2 系统参数和初始值设计 | 第101-103页 |
| 5.3.3 算法流程 | 第103-104页 |
| 5.4 姿态识别节点硬件设计 | 第104-106页 |
| 5.5 实验及分析 | 第106-110页 |
| 5.5.1 传感器输出补偿 | 第106-109页 |
| 5.5.2 节点模型跟随验证 | 第109页 |
| 5.5.3 人体模型跟随验证 | 第109-110页 |
| 5.6 本章小结 | 第110-111页 |
| 6 结论与展望 | 第111-114页 |
| 6.1 结论 | 第111-112页 |
| 6.2 创新点 | 第112-113页 |
| 6.3 展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-123页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 作者简介 | 第125页 |
