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动态视觉传感器网络的研究

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动态视觉传感器网络的研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-17页
  · 引言第9页
  · 视觉传感器网络第9-13页
    · 视觉传感器网络基本结构第9-10页
    · 视觉传感器节点结构第10-11页
    · 视觉传感器网络的特点第11页
    · 视觉传感器网络的研究内容第11-13页
  · 国内外研究现状第13页
  · 论文的主要研究内容第13-15页
  · 论文的篇章结构第15-17页
第二章 传感器网络定位算法的研究第17-29页
  · 引言第17页
  · 定位算法的分类第17-18页
  · 节点定位的一般计算方法第18-20页
    · 三边测量法第18-19页
    · 三角测量法第19页
    · 极大似然估计法第19-20页
  · 典型定位算法分析第20-22页
    · 基于RSSI 的定位第20-21页
    · 基于TOA 的定位第21页
    · DV-Hop 定位法第21-22页
    · APIT 算法第22页
  · 分步求精的定位算法第22-24页
    · 基于分步求精的APIT 定位算法第23页
    · 算法仿真第23-24页
  · 基于埃特金(Aitken)迭代的定位算法第24-27页
    · 模型的建立第25页
    · 基于Aitken 迭代的模型最优解的求取第25-26页
    · 实验分析第26-27页
  · 本章小结第27-29页
第三章 两步虚拟势场作用下动态视觉传感器网络自组织控制第29-39页
  · 引言第29页
  · 方向可调的有向感知模型第29-30页
  · 算法分析第30-32页
    · 算法描述第30-31页
    · 节点运动模型第31页
    · 节点自身受力分析第31-32页
    · 质心点间受力分析第32页
  · 稳定性分析第32-33页
  · 仿真实验第33-37页
    · 对比实验第33-35页
    · 性能分析第35-37页
  · 小结第37-39页
第四章 动态视觉传感器网络中的点目标覆盖机制第39-45页
  · 引言第39页
  · 问题描述第39-40页
    · 相关定义第39-40页
    · 有向传感器网络点目标覆盖问题第40页
  · 基于改进遗传算法的点目标覆盖增强算法第40-41页
    · 适应度函数第40-41页
    · 交叉与选择第41页
  · 仿真实验第41-44页
    · 算法验证第41-42页
    · 性能分析第42-44页
  · 本章小结第44-45页
第五章 动态视觉传感器网络节点方向调度算法第45-53页
  · 引言第45页
  · 方向可变的感知模型第45页
  · 基于贡献率模型的贪婪算法第45-49页
    · 贪婪算法第45-47页
    · 贡献率第47-48页
    · 基于贡献率的贪婪算法第48-49页
  · 仿真实验第49-52页
    · 效果实验第49-50页
    · 自调整功能第50-51页
    · 性能分析第51-52页
  · 本章小结第52-53页
第六章 动态视觉传感器网络中的多节点协作覆盖算法第53-61页
  · 引言第53页
  · 问题描述第53-54页
  · 算法实现第54-56页
    · 虚拟势场力受力分析第54-55页
    · 基于粒子群算法的方向调度第55-56页
  · 仿真实验第56-59页
    · 算法验证第56-57页
    · 性能分析第57-59页
  · 本章小结第59-61页
第七章 总结与展望第61-63页
  · 总结第61页
  · 有待解决的问题及展望第61-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-71页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第71 页

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