无线传感器网络定位方法的研究



无线传感器网络定位方法的研究

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无线传感器网络定位方法的研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第1章绪论	第13-27页
1.1 课题研究背景与意义	第13-14页
1.2 无线传感器网络概述	第14-20页
1.2.1 无线传感器网络的基本结构	第14-15页
1.2.2 无线传感器网络的特点	第15-17页
1.2.3 无线传感器网络的关键技术	第17-19页
1.2.4 无线传感器网络的应用	第19-20页
1.3 研究现状	第20-23页
1.3.1 无线传感器网络的研究现状	第20-22页
1.3.2 NLOS节点定位算法研究现状	第22-23页
1.3.3 声源定位算法研究现状	第23页
1.4 论文主要研究内容及章节安排	第23-27页
1.4.1 论文主要研究内容	第23-25页
1.4.2 论文章节安排	第25-27页
第2章无线传感器网络定位基本理论	第27-45页
2.1 定位研究的相关术语	第27页
2.2 无线传感器网络节点定位方法概述	第27-33页
2.2.1 节点定位方法中的测距技术	第27-30页
2.2.2 典型的节点定位算法	第30-33页
2.3 无线传感器网络声源定位方法概述	第33-42页
2.3.1 声源定位的测距方法	第34-36页
2.3.2 声音能量衰减模型	第36-38页
2.3.3 典型的声源定位算法	第38-42页
2.4 定位性能评价指标	第42-43页
2.5 本章小结	第43-45页
第3章参数已知的NLOS节点定位方法	第45-59页
3.1 NLOS误差概述	第45-46页
3.2 智能优化算法	第46-52页
3.2.1 遗传算法	第47-48页
3.2.2 模拟退火算法	第48-50页
3.2.3 粒子群优化算法	第50-52页
3.3 基于粒子群优化的NLOS节点定位算法	第52-58页
3.3.1 测量模型	第52-53页
3.3.2 目标函数的建立	第53页
3.3.3 罚函数法	第53-54页
3.3.4 NLOS节点定位	第54-55页
3.3.5 仿真结果与分析	第55-58页
3.4 本章小结	第58-59页
第4章参数未知的NLOS移动节点定位方法	第59-81页
4.1 移动节点定位概述	第59-61页
4.1.1 移动节点定位流程	第59-60页
4.1.2 移动节点运动模型	第60-61页
4.2 参数未知的NLOS节点定位方法研究概况	第61-62页
4.3 基于贝叶斯估计的滤波算法	第62-70页
4.3.1 贝叶斯递推估计原理	第62-63页
4.3.2 滤波算法	第63-70页
4.4 基于改进Kalman滤波的NLOS移动节点定位	第70-80页
4.4.1 测量模型	第70-71页
4.4.2 状态空间模型	第71页
4.4.3 NLOS移动节点定位	第71-75页
4.4.4 仿真结果与分析	第75-80页
4.5 本章小结	第80-81页
第5章基于量化信息的多源定位方法	第81-95页
5.1 基于量化信息的声源定位算法研究概况	第81页
5.2 系统模型	第81-83页
5.3 基于极大似然法的单声源量化定位算法	第83-86页
5.3.1 极大似然估计	第83-84页
5.3.2 仿真结果与分析	第84-86页
5.4 基于可能性C均值的多声源量化定位算法	第86-94页
5.4.1 模糊聚类算法	第86-90页
5.4.2 多源定位	第90-91页
5.4.3 仿真结果与分析	第91-94页
5.5 本章小结	第94-95页
第6章基于二元传感器网络的多源定位方法及定位系统设计	第95-115页
6.1 二元传感器探测模型	第95-97页
6.1.1 0/1探测模型	第96-97页
6.1.2 概率探测模型	第97页
6.2 基于二元传感器探测模型的多源定位算法	第97-105页
6.2.1 测量模型	第97-98页
6.2.2 探测模型	第98页
6.2.3 基于模糊C均值的隶属度计算	第98-99页
6.2.4 基于极大似然法的源定位	第99-101页
6.2.5 仿真结果与分析	第101-105页
6.3 多声源定位系统设计	第105-113页
6.3.1 声音采集节点硬件设计	第106-110页
6.3.2 汇聚节点硬件设计	第110-111页
6.3.3 节点软件设计	第111-112页
6.3.4 系统性能测试	第112-113页
6.4 本章小结	第113-115页
第7章结论与展望	第115-117页
参考文献	第117-129页
致谢	第129-131页
攻读博士学位期间所做的主要工作	第131-133页
作者简介	第133页

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