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无线传感器网络中定位及跟踪算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 选题背景及研究内容第11页
        1.1.1 WSN研究背景第11页
        1.1.2 WSN研究内容第11页
    1.2 WSN概述第11-18页
        1.2.1 WSN总体架构第11-12页
        1.2.2 传感器节点软硬件体系结构第12-14页
        1.2.3 WSN应用系统结构第14页
        1.2.4 WSN通信体系结构第14-15页
        1.2.5 WSN相关典型应用第15-16页
        1.2.6 WSN研究热点及其关键技术第16-18页
        1.2.7 定位及跟踪研究意义第18页
    1.3 主要研究内容、创新点第18-19页
    1.4 本文章节安排第19-20页
第2章 WSN中定位跟踪算法综述第20-32页
    2.1 基本概念及相关术语第20页
    2.2 WSN中定位综述第20-28页
        2.2.1 定位原理第20-21页
        2.2.2 定位系统及技术第21-22页
        2.2.3 典型定位算法第22-27页
        2.2.4 定位效果评价指标第27-28页
        2.2.5 WSN定位研究挑战第28页
    2.3 WSN中目标跟踪综述第28-32页
        2.3.1 跟踪原理第28-29页
        2.3.2 跟踪方法第29-30页
        2.3.3 跟踪性能评价准则第30-31页
        2.3.4 跟踪研究现挑战第31-32页
第3章 基于区间聚类的WSN标准样本空间定位算法第32-41页
    3.1 问题提出第32页
    3.2 参考样本空间定位算法工作机制第32-34页
    3.3 无线信道传播模型第34页
    3.4 基于区间的聚类算法模型第34-36页
        3.4.1 一般区间表示第34-35页
        3.4.2 RSSI值样本空间表示第35页
        3.4.3 建立RSSI-D标准参考样本表空间第35页
        3.4.4 查表方法第35-36页
    3.5 仿真实验结果与分析第36-40页
        3.5.1 定位前后节点分布第37页
        3.5.2 绝对误差对比分析第37-39页
        3.5.3 定位准确率对比分析第39页
        3.5.4 时间复杂度对比分析第39-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 WSN传播模型参数自适应整定算法第41-46页
    4.1 引言第41页
    4.2 问题描述第41-42页
        4.2.1 问题提出第41-42页
        4.2.2 解决方案第42页
    4.3 优化算法描述第42-44页
        4.3.1 FOA描述第42-43页
        4.3.2 参数自适应调节算法设计第43-44页
    4.4 仿真第44-45页
        4.4.1 仿真条件设置第44页
        4.4.2 实验结果与分析第44-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 随机游走模型跟踪方案研究第46-60页
    5.1 引言第46页
    5.2 传统理想运动模型跟踪方法第46-53页
        5.2.1 经典Kalman滤波算法(KF)第47-48页
        5.2.2 扩展Kalman滤波算法(EKF)第48-49页
        5.2.3 不敏Kalman滤波算法(UKF)第49-51页
        5.2.4 Kalman滤波跟踪算法仿真第51-53页
    5.3 随机游走模型跟踪方案探究第53-59页
        5.3.1 模型的由来第53-55页
        5.3.2 问题的提出第55-56页
        5.3.3 算法描述第56-58页
        5.3.4 仿真实验结果与分析第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-62页
    6.1 本文总结第60页
    6.2 未来可研究工作第60-62页
参考文献第62-67页
致谢第67-68页
在读硕士学位期间学术成果第68页

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