| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 无线传感器网络的研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 无线传感器网络的研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-18页 |
| 1.4 内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 无线传感器网络的概述 | 第20-26页 |
| 2.1 无线传感器网络的基本结构 | 第20-22页 |
| 2.2 无线传感器网络的特点 | 第22-23页 |
| 2.3 无线传感器网络的关键技术 | 第23-24页 |
| 2.4 无线传感器网络的应用 | 第24-26页 |
| 第三章 基于数据驱动的扩展Kalman滤波的WSN目标追踪 | 第26-44页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 无线传感器网络目标追踪的过程 | 第27页 |
| 3.3 基于数据驱动的扩展Kalman滤波的WSN目标追踪 | 第27-35页 |
| 3.3.1 目标的移动模型 | 第27-29页 |
| 3.3.2 测量模型 | 第29-30页 |
| 3.3.3 噪声统计方法 | 第30-31页 |
| 3.3.4 问题规划 | 第31页 |
| 3.3.5 扩展Kalman滤波追踪算法 | 第31-32页 |
| 3.3.6 基于数据驱动的扩展Kalman滤波追踪算法 | 第32-35页 |
| 3.4 仿真实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-44页 |
| 第四章 基于鸟群算法的WSN覆盖优化策略 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 无线传感器网络的覆盖分类 | 第44-46页 |
| 4.2.1 静态覆盖和动态覆盖 | 第44-45页 |
| 4.2.2 点覆盖、区域覆盖和栅栏覆盖 | 第45-46页 |
| 4.2.3 确定性覆盖和随机性覆盖 | 第46页 |
| 4.3 传感器节点的感知模型 | 第46-48页 |
| 4.3.1 布尔模型 | 第47页 |
| 4.3.2 概率模型 | 第47-48页 |
| 4.4 基于鸟群算法的覆盖优化策略 | 第48-54页 |
| 4.4.1 鸟群算法 | 第48-51页 |
| 4.4.2 覆盖优化问题描述 | 第51-52页 |
| 4.4.3 覆盖的数学模型 | 第52-53页 |
| 4.4.4 优化算法流程设计 | 第53-54页 |
| 4.5 仿真实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于PSO和BSA结合算法的WSN节能覆盖优化 | 第60-76页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 WSN节能覆盖优化数学模型 | 第60-67页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第60-62页 |
| 5.2.2 极大熵簇算法（MEC） | 第62-64页 |
| 5.2.3 覆盖度量 | 第64-65页 |
| 5.2.4 能量度量 | 第65-67页 |
| 5.3 基于PSO和BSA结合算法优化策略 | 第67-70页 |
| 5.4 仿真实验结果与分析 | 第70-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
