基于WSN的三维定位系统与算法研究

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基于WSN的三维定位系统与算法研究

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基于WSN的三维定位系统与算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-20页
1.1 课题研究的背景及意义	第12-13页
1.1.1 课题研究背景	第12-13页
1.1.2 课题研究意义	第13页
1.2 无线传感器网络概述	第13-15页
1.3 三维定位技术研究现状	第15-17页
1.3.1 无线传感器网络研究现状	第15-16页
1.3.2 三维定位系统的研究现状	第16-17页
1.3.3 三维定位技术研究现状	第17页
1.4 主要研究内容与组织结构	第17-20页
1.4.1 论文研究内容	第17-18页
1.4.2 论文章节安排	第18-20页
第2章基于WSN的三维定位技术与系统	第20-30页
2.1 定位技术分类	第20-21页
2.2 三维定位系统定位的基本算法	第21-24页
2.2.1 四边测量法	第22-23页
2.2.2 极大似然估计法	第23-24页
2.3 Cricket 3D定位系统	第24-28页
2.3.1 工作原理	第24-25页
2.3.2 系统软硬件实现	第25-26页
2.3.3 三维定位系统部署	第26-28页
2.4 本章小结	第28-30页
第3章基于自定位算法的信标节点位置估计	第30-44页
3.1 Cayley-Menger行列式	第30-32页
3.2 基于Cayley-Menger行列式的线性自定位算法	第32-35页
3.3 基于加权最小二乘改进的线性自定位算法	第35-37页
3.3.1 Cricket系统的测距误差模型	第35页
3.3.2 微分灵敏度分析	第35-36页
3.3.3 加权最小二乘估计	第36-37页
3.4 仿真实验结果与分析	第37-41页
3.4.1 仿真结果与分析	第37-40页
3.4.2 实验结果与分析	第40-41页
3.5 本章小结	第41-44页
第4章基于自校准算法的信标节点位置优化	第44-60页
4.1 自校准算法相关原理	第44-46页
4.1.1 航迹推算定位原理	第44-45页
4.1.2 多传感器信息融合原理	第45-46页
4.2 系统数学模型建立	第46-51页
4.2.1 机器人的运动学模型	第46-48页
4.2.2 Cricket系统超声测距模型	第48页
4.2.3 系统整体模型描述	第48-51页
4.3 基于滤波算法的信标节点位置优化	第51-55页
4.3.1 扩展卡尔曼滤波算法	第51-52页
4.3.2 H_∞滤波算法	第52-53页
4.3.3 基于卡尔曼滤波改进的强跟踪滤波算法	第53-55页
4.4 算法仿真与结果分析	第55-59页
4.5 本章小结	第59-60页
第5章基于Cricket定位系统的三维定位算法研究	第60-74页
5.1 基于三信标节点的三维定位算法	第60-63页
5.1.1 高斯牛顿迭代法	第60-61页
5.1.2 基于Cayley-Menger行列式的快速三维定位算法	第61-63页
5.2 基于几何精度因子(GDOP)选择信标节点	第63-67页
5.2.1 GDOP的数学推导	第63-64页
5.2.2 信标节点选择策略	第64-67页
5.3 基于GDOP加权数据融合的三维位置估计	第67-68页
5.3.1 GDOP值加权位置估计	第67页
5.3.2 easy-GDOP值加权位置估计	第67-68页
5.4 仿真实验结果与分析	第68-72页
5.4.1 仿真结果与分析	第68-70页
5.4.2 实验结果与分析	第70-72页
5.5 本章小结	第72-74页
第6章总结与展望	第74-76页
6.1 总结	第74页
6.2 展望	第74-76页
参考文献	第76-82页
致谢	第82-84页
硕士期间发表的论文和专利	第84-86页
作者简介	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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