| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图表目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主动嗅觉定位策略 | 第14-18页 |
| 1.3.1 烟羽发现 | 第14页 |
| 1.3.2 烟羽跟踪 | 第14-17页 |
| 1.3.3 气味源确认 | 第17-18页 |
| 1.4 主动嗅觉面临的问题 | 第18页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 理论基础 | 第20-33页 |
| 2.1 非线性最小二乘算法 | 第21-24页 |
| 2.1.1 Gauss-Newton 算法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 Levenberg-Marquardt 算法 | 第22-24页 |
| 2.2 UKF 及 SRUKF 算法 | 第24-31页 |
| 2.2.1 UT 变换 | 第24-25页 |
| 2.2.2 UKF 算法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 SRUKF 算法 | 第27-29页 |
| 2.2.4 多传感器融合 | 第29-31页 |
| 2.3 K-means 聚类算法 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 仿真环境下基于移动传感器阵列的气味源定位 | 第33-52页 |
| 3.1 烟羽模型概述 | 第33-36页 |
| 3.1.1 静态烟羽模型 | 第33-34页 |
| 3.1.2 动态室外烟羽模型 | 第34-35页 |
| 3.1.3 动态室内烟羽模型 | 第35-36页 |
| 3.2 基于移动传感器阵列的烟羽发现算法 | 第36-37页 |
| 3.3 基于移动传感器阵列的烟羽跟踪算法 | 第37-39页 |
| 3.4 基于移动传感器阵列的气味源确认算法 | 第39-41页 |
| 3.5 仿真及结果分析 | 第41-50页 |
| 3.5.1 仿真条件设置 | 第41-44页 |
| 3.5.2 室内室外烟羽模型下的仿真 | 第44-45页 |
| 3.5.3 LM 算法仿真及结果分析 | 第45-49页 |
| 3.5.4 SRUKF 算法追踪烟羽的仿真及结果分析 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 实验和分析 | 第52-62页 |
| 4.1 实验装置 | 第52-55页 |
| 4.1.1 传感器模型 | 第52-53页 |
| 4.1.2 风速仪和风向问题 | 第53-54页 |
| 4.1.3 气味源的构造 | 第54-55页 |
| 4.2 室内真实环境下的实验 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第56-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |