| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-29页 |
| ·无线传感器网络 | 第11-17页 |
| ·无线传感器网络的体系结构 | 第12-13页 |
| ·无线传感器网络的应用 | 第13-15页 |
| ·无线传感器网络的技术挑战 | 第15页 |
| ·无线传感器网络的研究进展 | 第15-17页 |
| ·数据融合 | 第17-19页 |
| ·多传感器数据融合 | 第17-18页 |
| ·数据融合的分类 | 第18-19页 |
| ·研究背景与研究现状 | 第19-25页 |
| ·研究背景 | 第19-21页 |
| ·研究现状 | 第21-25页 |
| ·主要研究工作和章节安排 | 第25-29页 |
| ·论文创新和主要研究工作 | 第25-26页 |
| ·章节安排 | 第26-29页 |
| 第二章 基于衰减信道的无线传感器网络次优决策融合算法 | 第29-44页 |
| ·决策融合 | 第29-31页 |
| ·网络场景和系统描述 | 第30-31页 |
| ·融合规则 | 第31页 |
| ·基于瑞利衰减信道的无线传感器网络决策融合 | 第31-34页 |
| ·基于衰减信道的系统模型 | 第32页 |
| ·现有的融合规则简介 | 第32-34页 |
| ·次优融合规则CSC和RCN | 第34-37页 |
| ·仿真和分析 | 第37-40页 |
| ·ROC曲线和偏移系数分析 | 第37-40页 |
| ·仿真总结 | 第40页 |
| ·误差处理在融合判决中的应用 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于分簇路由的多跳决策融合算法 | 第44-51页 |
| ·无线传感器网络分簇路由 | 第44-45页 |
| ·基于分簇路由的分布式多跳并行决策融合模型 | 第45-46页 |
| ·簇内多跳决策融合规则 | 第46-49页 |
| ·仿真和分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于中介理论的无线传感器网络加权数据融合 | 第51-60页 |
| ·加权数据融合算法 | 第51-53页 |
| ·中介数学系统简介 | 第53-54页 |
| ·中介数学系统基本概念及符号 | 第53页 |
| ·一维情形的中介真值程度的度量 | 第53-54页 |
| ·基于中介数学的无线传感器网络数据融合 | 第54-57页 |
| ·系统模型 | 第54-55页 |
| ·基于中介真值程度度量的加权融合算法 | 第55-57页 |
| ·仿真实例 | 第57-59页 |
| ·不考虑信道干扰的融合仿真 | 第57页 |
| ·考虑信道干扰的融合仿真 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于声音能量的非线性方程目标定位算法 | 第60-73页 |
| ·声音目标定位概述 | 第60-62页 |
| ·声音目标定位的特点和应用 | 第60-61页 |
| ·声音目标定位的方法 | 第61-62页 |
| ·场景描述和声音传播性质 | 第62-64页 |
| ·场景描述 | 第62-63页 |
| ·声音的传播性质 | 第63-64页 |
| ·非线性方程目标定位算法 | 第64-67页 |
| ·仿真和分析 | 第67-71页 |
| ·节点随机分布和均匀分布时的仿真结果 | 第67-70页 |
| ·采样次数与估计性能的关系 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 基于声音能量的量化数据多目标定位研究 | 第73-88页 |
| ·声音能量目标定位算法 | 第73页 |
| ·最大似然估计定位算法 | 第73-77页 |
| ·声音能量目标定位模型 | 第73-75页 |
| ·基于原始采集数据的最大似然估计 | 第75-76页 |
| ·基于量化数据的最大似然估计 | 第76-77页 |
| ·无偏估计量的CRLB | 第77-80页 |
| ·仿真结果与分析 | 第80-86页 |
| ·单目标仿真结果 | 第80-83页 |
| ·两个目标仿真结果 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第七章 总结和展望 | 第88-90页 |
| ·全文总结 | 第88-89页 |
| ·工作展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-99页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第99页 |