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基于隐马尔可夫模型的无线传感器网络非视距定位研究

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基于隐马尔可夫模型的无线传感器网络非视距定位研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题研究的背景及意义第11页
  1.2 无线传感器网络概述第11-13页
  1.3 国内外研究现状第13-16页
    1.3.1 无线传感器网络的研究现状第13-14页
    1.3.2 无线传感器网络定位技术的研究现状第14-16页
  1.4 主要研究内容与组织结构第16-19页
    1.4.1 论文研究内容第16-17页
    1.4.2 论文章节安排第17-19页
第2章 无线传感器网络非视距定位技术第19-31页
  2.1 典型的Range-based定位算法第19-21页
    2.1.1 AOA定位法第19页
    2.1.2 TOA定位法第19-20页
    2.1.3 TDOA定位法第20页
    2.1.4 RSSI定位法第20-21页
  2.2 节点定位计算方法第21-23页
    2.2.1 三边测量法第21-22页
    2.2.2 极大似然估计法第22-23页
  2.3 无线传感器网络非视距定位机制第23-24页
    2.3.1 非视距定位概念及定义第23-24页
    2.3.2 定位算法评价标准第24页
  2.4 NLOS误差及其抑制第24-29页
    2.4.1 NLOS误差模型及特点第25-27页
    2.4.2 NLOS误差抑制算法分类第27-29页
  2.5 本章小结第29-31页
第3章 室内无线传感器网络的HMM定位算法第31-53页
  3.1 基于UWB的距离概率模型第31-34页
  3.2 基于HMM的算法介绍第34-35页
    3.2.1 HMM概念介绍第34-35页
    3.2.2 HMM典型问题第35页
  3.3 改进HMM的算法设计第35-47页
    3.3.1 基于运动惯性的算法改进(I-D/TA)第35-42页
    3.3.2 基于回溯的目标修复算法改进(M-HMM)第42-47页
    3.3.3 回溯更新算法第47页
  3.4 算法仿真与结果分析第47-51页
  3.5 本章小结第51-53页
第4章 基于IMM与HMM概率混合模型的定位算法研究第53-69页
  4.1 IMM概率模型第53页
  4.2 IMM模型与EKF融合算法第53-55页
    4.2.1 EKF算法概述第53-55页
    4.2.2 IMM模型与EKF融合算法第55页
  4.3 HMM与IMM算法融合设计第55-59页
  4.4 克拉美罗界的推导第59-60页
  4.5 仿真实验与结果分析第60-67页
  4.7 本章小结第67-69页
第5章 基于智能优化算法的HMM初值优化第69-93页
  5.1 HMM初值优化算法第69-70页
  5.2 基于粒子群的HMM初值优化第70-78页
    5.2.1 一种降维度的粒子群优化算法第71-73页
    5.2.2 一种改进的边界的粒子群优化算法第73-78页
  5.3 智能优化融合算法第78-86页
    5.3.1 模拟退火与遗传算法的混合优化算法第78-85页
    5.3.2 基于粒子群与模拟退火的混合优化算法第85-86页
  5.4 仿真实验与结果分析第86-91页
  5.5 本章小结第91-93页
第6章 总结与展望第93-95页
  6.1 总结第93页
  6.2 展望第93-95页
参考文献第95-101页
致谢第101-103页
硕士期间发表的论文和专利第103-104页
作者简介第104页

本篇论文共104页,点击这进入下载页面
 
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