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基于DV-Hop和蚁群粒子群的三维定位算法的研究

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基于DV-Hop和蚁群粒子群的三维定位算法的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-23页
  1.1 研究背景及意义第11-13页
  1.2 无线传感器网络简介第13-20页
    1.2.1 无线传感器网络基本架构第13-17页
    1.2.2 无线传感器网络的特点第17-18页
    1.2.3 无线传感器网络的研究热点第18-20页
  1.3 国内外研究现状第20-21页
    1.3.1 国外相关技术研究第20-21页
    1.3.2 国内相关技术研究第21页
  1.4 本文研究的主要内容及结构第21-23页
第2章 无线传感器网络节点定位方法概述第23-33页
  2.1 无线传感器网络节点定位的基本概念第23-24页
  2.2 基于测距(Range-Based)的定位算法第24-26页
    2.2.1 TOA定位算法第24-25页
    2.2.2 TDOA定位算法第25页
    2.2.3 AOA定位算法第25页
    2.2.4 RSSI定位算法第25-26页
  2.3 基于非测距(Range-Free)的定位算法第26-30页
    2.3.1 质心算法第26页
    2.3.2 凸规划算法第26-27页
    2.3.3 DV-Hop算法第27页
    2.3.4 DV-distance定位算法第27页
    2.3.5 Euclidean定位算法第27-28页
    2.3.6 Amorphous定位算法第28-29页
    2.3.7 APIT定位算法第29-30页
    2.3.8 MDS定位算法第30页
  2.4 节点定位方法的性能评价标准第30-31页
  2.5 本章小结第31-33页
第3章 蚁群粒子群算法的三维应用第33-49页
  3.1 蚁群算法第33-35页
    3.1.1 基本原理第33-34页
    3.1.2 算法流程第34-35页
  3.2 粒子群算法第35-38页
    3.2.1 基本原理第36页
    3.2.2 算法流程第36-38页
  3.3 蚁群粒子群算法的三维应用第38-43页
    3.3.1 算法分析第38页
    3.3.2 算法模型第38-40页
    3.3.3 算法流程第40-43页
  3.4 仿真实验及结果分析第43-47页
  3.5 本章小结第47-49页
第4章 基于DV-HOP和蚁群粒子群的三维定位算法第49-65页
  4.1 DV-Hop算法第49-51页
  4.2 基于DV-Hop和蚁群粒子群的三维定位算法第51-59页
    4.2.1 三维DV-Hop算法流程第51-55页
    4.2.2 三维DV-Hop算法实验第55-58页
    4.2.3 基于DV-Hop和蚁群粒子群的三维定位算法第58-59页
  4.3 仿真实验与结果分析第59-63页
  4.4 本章小结第63-65页
第5章 总结与展望第65-67页
  5.1 总结第65-66页
  5.2 展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

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