無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位跟蹤算法研究

第1章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位跟蹤技術(shù)概述
1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)
1.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)
1.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
1.1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域
1.1.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)面，臨的挑戰(zhàn)
1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)
1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)
1.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤技術(shù)
參考文獻(xiàn)
第2章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位跟蹤關(guān)鍵技術(shù)
2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)
2.1.1 節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題描述
2.1.2 節(jié)點(diǎn)定位算法分類
2.1.3 典型定位方法分析
2.1.4 定位品質(zhì)及評(píng)價(jià)指標(biāo)
2.1.5 常見(jiàn)定位系統(tǒng)及評(píng)估
2.1.6 節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)面臨的主要問(wèn)題
2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤技術(shù)
2.2.1 目標(biāo)跟蹤的過(guò)程
2.2.2 目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀
2.2.3 目標(biāo)跟蹤技術(shù)面臨的主要問(wèn)題
2.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于測(cè)距定向的分步求精定位算法
3.1 RSSI測(cè)距實(shí)驗(yàn)分析及算法思想來(lái)源
3.2 算法的原理及實(shí)現(xiàn)
3.2.1 算法環(huán)境假設(shè)
3.2.2 算法原理
3.2.3 RSSI測(cè)距定向模型
3.2.4 基于測(cè)距定向的質(zhì)心定位求解
3.2.5 算法優(yōu)化
3.2.6 SRI.R0算法的實(shí)現(xiàn)
3.3 仿真分析與實(shí)驗(yàn)分析
3.3.1 仿真分析
3.3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
3.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于圖論模糊聚類的RSSI參數(shù)自適應(yīng)定位算法
4.1 模糊聚類方法
4.1.1 模糊理論基礎(chǔ)
4.1.2 聚類的數(shù)學(xué)描述
4.1.3 圖論模糊聚類法
4.2 室內(nèi)定位中的聚類問(wèn)題及算法思想來(lái)源
4.3 算法原理及實(shí)現(xiàn)
4.3.1 基于RSSI模糊聚類的區(qū)域自適應(yīng)劃分
4.3.2 子區(qū)域內(nèi)參數(shù)自適應(yīng)估計(jì)
4.3.3 子區(qū)域間的RSSI補(bǔ)償機(jī)制
4.3.4 IAL—GT—FC算法的實(shí)現(xiàn)
4.4 仿真與實(shí)驗(yàn)
4.4.1 仿真分析
4.4.2 實(shí)驗(yàn)分析
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于模擬退火的自適應(yīng)RSSI：補(bǔ)償協(xié)作定位算法
5.1 模擬退火方法及定位問(wèn)題的提出
5.1.1 組合優(yōu)化問(wèn)題
5.1.2 模擬退火
5.1.3 協(xié)作定位及算法的提出
5.2 SA-ARC-CL算法
5.2.1 定位場(chǎng)景假設(shè)
5.2.2 問(wèn)題的描述與形成
5.2.3 基于模擬退火算法的RSSI補(bǔ)償策略
5.2.4 SA-ARC-CL算法的實(shí)現(xiàn)
5.3 仿真驗(yàn)證
5.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于移動(dòng)信標(biāo)的節(jié)點(diǎn)定位算法
6.1 移動(dòng)信標(biāo)的定位分析
6.1.1 基于移動(dòng)信標(biāo)的定位方案
6.1.2 移動(dòng)信標(biāo)運(yùn)動(dòng)路徑設(shè)計(jì)
6.2 基于移動(dòng)信標(biāo)的節(jié)點(diǎn)定位算法
6.2.1 信標(biāo)點(diǎn)的選取
6.2.2 節(jié)點(diǎn)候選位置的確定
6.2.3 節(jié)點(diǎn)位置估算
6.3 定位誤差分析
6.4 仿真實(shí)驗(yàn)
6.4.1 仿真環(huán)境
6.4.2 仿真結(jié)果
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 基于路徑規(guī)劃與預(yù)測(cè)的定位算法
7.1 相關(guān)研究
7.1.1 粒子群優(yōu)化算法
7.1.2 路徑規(guī)劃
7.1.3 預(yù)測(cè)
7.2 算法思想及室內(nèi)路徑規(guī)劃
7.3 PPLP算法
7.3.1 定位場(chǎng)景與假設(shè)
7.3.2 位置預(yù)測(cè)
7.3.3 定位計(jì)算與預(yù)測(cè)更新
7.3.4 PPLP算法的實(shí)現(xiàn)
7.4 仿真分析
7.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 面向目標(biāo)跟蹤的節(jié)點(diǎn)協(xié)作算法
8.1 目標(biāo)跟蹤結(jié)構(gòu)
8.2 節(jié)點(diǎn)激活策略研究
8.2.1 問(wèn)題描述
8.2.2 PRSA算法
8.2.3 仿真分析
8.3 目標(biāo)跟蹤動(dòng)態(tài)簇的組律
8.3.1 動(dòng)態(tài)跟蹤簇的構(gòu)建
8.3.2 跟蹤簇的重構(gòu)
8.3.3 目標(biāo)丟失恢復(fù)機(jī)制
8.3.4 仿真驗(yàn)證
8.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 基于粒子濾波的目標(biāo)定位跟蹤算法
9.1 目標(biāo)跟蹤濾波算法
9.1.1 貝葉斯濾波
9.1.2 粒子濾波
9.1.3 粒子退化問(wèn)題
9.2 并行擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法
9.2.1 基于能量觀測(cè)的擴(kuò)展卡爾曼濾波
9.2.2 并行擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波
9.3 實(shí)驗(yàn)仿真
9.3.1 算法性能分析
9.3.2 算法仿真
9.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)定位跟蹤系統(tǒng)
10.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
10.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)
10.1.2 系統(tǒng)功能
10.1.3 傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)
10.1.4 Sink節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)
10.2 系統(tǒng)性能測(cè)試
10.2.1 傳感器節(jié)點(diǎn)定位實(shí)驗(yàn)
10.2.2 目標(biāo)事件跟蹤實(shí)驗(yàn)
10.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)