无线传感器网络目标跟踪算法的研究



无线传感器网络目标跟踪算法的研究

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无线传感器网络目标跟踪算法的研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-11页
第1章绪论	第11-17页
· WSN 目标跟踪的研究背景及意义	第11页
· WSN 目标跟踪问题的研究现状	第11-13页
· WSN 目标跟踪面临的主要挑战	第13-14页
· 论文的主要工作	第14页
· 论文的章节安排	第14-17页
第2章 WSN 目标跟踪算法节点调度策略研究	第17-27页
· 双元检测协作跟踪	第17-18页
· 双元检测	第17-18页
· 双元检测目标跟踪算法的过程	第18页
· 信息驱动协作跟踪	第18-20页
· 信息驱动协作跟踪算法	第19页
· 选择跟踪目标的节点	第19-20页
· 动态簇结构目标跟踪算法	第20-21页
· 动态簇结构	第21页
· 基于动态簇结构的目标跟踪算法	第21页
· 传送树目标跟踪算法	第21-26页
· 构造初始传送树结构	第22-23页
· 传送树结构的调整	第23-25页
· 传送树结构的重新构造	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章动态簇结构的改进及在 WSN 中的应用	第27-37页
· 网络的假设与初始状态	第27-28页
· 本文中网络的假设	第27-28页
· 节点自身保存信息	第28页
· 网络的初始状态	第28页
· 基于自适应动态簇和预测机制的跟踪算法	第28-33页
· 自适应动态簇组建算法	第29-30页
· 预测算法	第30-31页
· 基于预测机制的跟踪算法	第31-33页
· 仿真实验	第33-35页
· 本章总结	第35-37页
第4章 WSN 状态估计算法的研究及粒子滤波算法的改进	第37-55页
· 状态空间模型	第37页
· 贝叶斯滤波估计	第37-39页
· 最小二乘估计法	第39-40页
· 卡尔曼滤波估计算法	第40-41页
· 扩展卡尔曼滤波	第41-42页
· 粒子滤波算法	第42-45页
· 蒙特卡洛方法	第42-44页
· 蒙特卡洛方法的原理	第43页
· 蒙特卡洛方法的一般步骤	第43-44页
· 粒子滤波算法	第44-45页
· 改进的粒子滤波算法	第45-50页
· 粒子退化问题	第46页
· 重采样	第46-48页
· 改进的重采样方法	第48-50页
· 自适应部分粒子重采样	第49-50页
· B 类粒子重采样过程	第50页
· 仿真实验	第50-52页
· 本章总结	第52-55页
第5章总结与展望	第55-57页
· 全文总结	第55-56页
· 展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-63页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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