无线传感器网络节点定位技术研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 论文主要工作与创新点 | 第13-15页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 2 无线传感器网络节点定位概述 | 第16-30页 |
| 2.1 无线传感器网络 | 第16-19页 |
| 2.1.1 无线传感器网络技术特征 | 第16-18页 |
| 2.1.2 无线传感器网络的应用 | 第18-19页 |
| 2.2 节点定位技术 | 第19-20页 |
| 2.3 节点定位算法的分类 | 第20-28页 |
| 2.3.1 基于测距的节点定位算法 | 第21-25页 |
| 2.3.2 基于非测距的节点定位算法 | 第25-28页 |
| 2.4 节点定位算法的性能标准 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 移动无线传感器网络节点定位分析 | 第30-46页 |
| 3.1 移动无线传感器网络节点定位概述 | 第31-33页 |
| 3.1.1 移动无线传感器网络的分类 | 第31页 |
| 3.1.2 移动节点的角色 | 第31-32页 |
| 3.1.3 移动节点定位的技术特点 | 第32-33页 |
| 3.2 现有移动无线传感器节点定位算法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 基于测距的移动节点定位算法 | 第33-35页 |
| 3.2.2 基于非测距的移动节点定位算法 | 第35-37页 |
| 3.3 蒙特卡罗定位算法 | 第37-45页 |
| 3.3.1 蒙特卡罗方法基本原理 | 第37-40页 |
| 3.3.2 MCL定位算法 | 第40-43页 |
| 3.3.3 MCB定位算法 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于历史锚节点测距的蒙特卡罗定位改进算法 | 第46-58页 |
| 4.1 问题分析 | 第46页 |
| 4.2 RSSI的测距模型 | 第46-47页 |
| 4.3 基于历史锚节点测距的蒙特卡罗定位算法 | 第47-52页 |
| 4.3.1 网络模型 | 第47-48页 |
| 4.3.2 采样箱的建立 | 第48-50页 |
| 4.3.3 过滤策略 | 第50-51页 |
| 4.3.4 算法实现 | 第51-52页 |
| 4.4 仿真结果 | 第52-57页 |
| 4.4.1 参数设定 | 第52-53页 |
| 4.4.2 仿真结果及分析 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法 | 第58-70页 |
| 5.1 问题分析 | 第58-59页 |
| 5.2 基于RSSI的采样权重优化 | 第59-61页 |
| 5.3 基于运动模型的采样预测优化 | 第61-64页 |
| 5.3.1 运动模型的改进 | 第61页 |
| 5.3.2 基于运动模型的采样点预测优化 | 第61-62页 |
| 5.3.3 算法实现 | 第62-64页 |
| 5.4 仿真结果 | 第64-68页 |
| 5.4.1 参数设定 | 第64页 |
| 5.4.2 仿真结果及分析 | 第64-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 6 结语与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 研究展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
