引入虚拟节点和压缩感知的无线传感器网络ELM定位算法研究

无线传感器网络论文 极限学习机论文 虚拟节点论文
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摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景与意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-11页
    1.3 研究内容第11-12页
    1.4 本文结构第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第2章 无线传感器网络定位技术第14-24页
    2.1 WSN定位技术概述第14-15页
        2.1.1 WSN定位概念和特点第14页
        2.1.2 WSN定位的基础术语第14-15页
        2.1.3 WSN定位性能评价指标第15页
    2.2 节点定位计算方法第15-18页
        2.2.1 三边测量法第15-16页
        2.2.2 三角测量法第16-17页
        2.2.3 极大似然估计法第17-18页
    2.3 节点定位算法分类第18-23页
        2.3.1 基于测距的定位算法第18-20页
        2.3.2 基于非测距的定位算法第20-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 引入虚拟节点的无线传感器网络ELM定位算法第24-35页
    3.1 极限学习机理论概述第24-25页
    3.2 基于ELM的定位算法第25-26页
        3.2.1 最小跳数的获取第25-26页
        3.2.2 用ELM估算节点位置第26页
    3.3 引入虚拟节点的ELM定位算法第26-32页
        3.3.1 虚拟节点第26-28页
        3.3.2 次锚节点第28页
        3.3.3 次锚节点的选取第28-30页
        3.3.4 引入虚拟节点的ELM定位算法流程第30-32页
    3.4 仿真分析第32-34页
        3.4.1 锚节点所占比例不同对定位精度的影响第32页
        3.4.2 通信半径对定位误差影响第32-33页
        3.4.3 网络中节点数变目化对定位性能的影响第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 基于压缩感知与ELM的无线传感器网络定位算法第35-47页
    4.1 压缩感知原理第35-38页
        4.1.1 信号的稀疏表示第36-37页
        4.1.2 观测矩阵第37-38页
    4.2 结合压缩感知与ELM的定位算法第38-43页
        4.2.1 CS初步定位第39-41页
        4.2.2 ELM修正误差第41-42页
        4.2.3 三边测量法定位第42-43页
    4.3 仿真结果及分析第43-45页
        4.3.1 未知节点在网格中心第43-44页
        4.3.2 未知节点在任意位置第44-45页
    4.4 本章小结第45-47页
第5章 总结与展望第47-49页
    5.1 总结第47页
    5.2 展望第47-49页
参考文献第49-53页
致谢第53-54页
攻读硕士学位期间发表学术论文及参与科研项目第54页
论文购买
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