基于粒子滤波的WSN多目标跟踪研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| ·WSN 概述 | 第9-13页 |
| ·WSN 的网络体系 | 第10-11页 |
| ·WSN 的节点结构 | 第11页 |
| ·WSN 的特点 | 第11-12页 |
| ·WSN 的应用 | 第12-13页 |
| ·WSN-MTT 的评价指标和影响因素 | 第13-15页 |
| ·WSN-MTT 的分析及研究现状 | 第15-20页 |
| ·WSN 的定位技术 | 第15-16页 |
| ·WSN-MTT 的基本过程 | 第16-19页 |
| ·WSN-MTT 的研究现状 | 第19-20页 |
| ·论文的主要内容 | 第20-22页 |
| 第二章 基于粒子滤波的跟踪算法 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第22-24页 |
| ·卡尔曼滤波器分析 | 第24-28页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第24-25页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器 | 第25-26页 |
| ·无迹卡尔曼滤波器 | 第26-28页 |
| ·粒子滤波算法分析 | 第28-32页 |
| ·粒子滤波基本原理 | 第28-31页 |
| ·粒子滤波算法 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 无线传感器网络的粒子滤波算法研究 | 第33-54页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·节点定位 | 第33-39页 |
| ·改进的三边定位法 | 第33-35页 |
| ·混合加权三边定位法 | 第35-39页 |
| ·改进的粒子滤波算法 | 第39-52页 |
| ·重要性函数选取 | 第39-42页 |
| ·重采样方法 | 第42-43页 |
| ·IMPF 算法 | 第43页 |
| ·仿真分析 | 第43-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 无线传感器网络的多目标跟踪方法 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·WSNs 目标跟踪总体描述 | 第54-56页 |
| ·节点分配过程 | 第54页 |
| ·节点任务分配的数学模型 | 第54-55页 |
| ·节点任务分配的目标函数 | 第55-56页 |
| ·常用节点分配方法 | 第56-58页 |
| ·IDSQ 算法 | 第56-57页 |
| ·自适应动态分配算法 | 第57-58页 |
| ·其他算法 | 第58页 |
| ·基于动态分布式的粒子滤波多目标跟踪方法 | 第58-60页 |
| ·分布式多目标跟踪算法与仿真 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·全文总结 | 第66-67页 |
| ·下一步工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第73页 |
