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非视距环境下WSN移动节点定位算法研究

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非视距环境下WSN移动节点定位算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-22页
  1.1 研究背景与意义第12-13页
  1.2 无线传感器网络概述第13-16页
    1.2.1 无线传感器网络特征分析第14-15页
    1.2.2 无线传感器网络关键技术第15-16页
  1.3 国内外研究现状第16-19页
    1.3.1 无线传感器网络研究现状第16-17页
    1.3.2 非视距定位算法研究现状第17-19页
  1.4 主要研究内容与章节安排第19-22页
    1.4.1 主要研究内容第19-20页
    1.4.2 章节安排第20-22页
第2章 无线传感器网络非视距节点定位算法第22-30页
  2.1 无线传感器网络定位的基本概念第22-23页
  2.2 基于测距的定位算法第23-25页
    2.2.1 基于RSSI的定位算法第24页
    2.2.2 基于AOA的定位算法第24页
    2.2.3 基于TDOA的定位算法第24-25页
    2.2.4 基于TOA的定位算法第25页
  2.3 定位算法评价标准第25-26页
  2.4 非视距节点定位算法分析第26-29页
    2.4.1 非视距误差特性分析第27页
    2.4.2 非视距节点定位算法分类第27-29页
  2.5 本章小结第29-30页
第3章 基于严格残差选择的非视距状态鉴别定位算法研究第30-46页
  3.1 基于非视距状态鉴别的定位算法研究现状第30-31页
  3.2 算法结构设计第31-32页
  3.3 基于严格残差选择的移动节点定位算法第32-36页
    3.3.1 测距模型第32-33页
    3.3.2 扩展卡尔曼滤波算法及其线性回归模型第33-35页
    3.3.3 严格残差选择策略第35-36页
    3.3.4 变节点扩展卡尔曼滤波算法第36页
  3.4 实验结果与分析第36-45页
    3.4.1 算法仿真与结果分析第36-42页
    3.4.2 现场实验与数据分析第42-45页
  3.5 本章小结第45-46页
第4章 基于变量核密度估计的鲁棒移动定位算法研究第46-58页
  4.1 非视距传播模型第46-47页
  4.2 基于M-估计的鲁棒移动定位算法第47-49页
    4.2.1 极大似然定位估计算法第47-48页
    4.2.2 M-估计定位算法第48-49页
  4.3 基于变量核密度估计的鲁棒定位算法设计第49-52页
    4.3.1 系统模型第49-51页
    4.3.2 基于变量核密度估计的节点定位算法第51页
    4.3.3 最邻近变量核密度估计算法第51-52页
  4.4 实验结果与分析第52-57页
    4.4.1 算法仿真与结果分析第52-56页
    4.4.2 现场实验与数据分析第56-57页
  4.5 本章小结第57-58页
第5章 基于投票选择机制的概率数据关联算法研究第58-76页
  5.1 算法结构设计第58-59页
  5.2 基于投票选择机制的测量数据预处理方法第59-61页
  5.3 基于投票选择机制的非视距定位算法研究第61-66页
    5.3.1 信号模型第61页
    5.3.2 基于投票选择机制的概率数据关联算法第61-65页
    5.3.3 基于参考节点选择的线性最小二乘算法第65-66页
  5.4 实验结果与分析第66-74页
    5.4.1 算法仿真与结果分析第66-72页
    5.4.2 现场实验与数据分析第72-74页
  5.5 本章小结第74-76页
第6章 总结与展望第76-78页
  6.1 总结第76-77页
  6.2 展望第77-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-86页
硕士期间的科研成果第86-88页
作者简介第88页

本篇论文共88页,点击这进入下载页面
 
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