摘要2-3
ABSTRACT3-8
第1章 绪论8-16
1.1 课题探讨背景及作用8
1.2 WSN 特点8-13
1.2.1 WSN 网络和节点结构8-10
1.2.2 WSN 特点10-11
1.2.3 WSN 的运用领域11-12
1.2.4 WSN 的能耗考虑12-13
1.2.5 WSN 性能指标13
1.3 WSN 目标跟踪概述13-14
1.4 本论文的主要工作14
1.5 本论文的结构安排14-16
第2章 WSN 目标跟踪算法16-30
2.1 WSN 目标跟踪算法关键技术16-21
2.1.1 节点自组织和路由17-18
2.1.2 目标出现的侦测18
2.1.3 产生分簇18-19
2.1.4 目标定位19-20
2.1.5 目标轨迹估计和预测20-21
2.2 WSN 目标跟踪需要考虑的不足21
2.3 目标跟踪系统和算法分类21-27
2.3.1 基于预测的目标跟踪算法22-24
2.3.2 基于自适应目标跟踪算法24-26
2.3.3 基于数据的目标跟踪算法26-27
2.4 节能措施27-29
2.4.1 传感器节点能耗浅析27
2.4.2 减少监测节点27
2.4.3 减少通信数据27-29
2.5 本章小结29-30
第3章 基于动态分簇的 WSN 目标跟踪算法30-44
3.1 相关工作30-32
3.2 不足描述32
3.3 目标跟踪系统模型32-35
3.3.1 网络模型33-34
3.3.2 能耗模型34-35
3.4 跟踪算法35-43
3.4.1 基于高斯马尔可夫模型的位置预测35-37
3.4.2 剩余能量预测策略37-38
3.4.3 动态簇的构建38-42
3.4.4 目标恢复机制42-43
3.5 本章小结43-44
第4章 基于网络能量优化模型的 WSN 分簇算法44-54
4.1 相关工作44-46
4.1.1 无线传感器网络模型45-46
4.1.2 two-raygroud 通信能量模型46
4.2 算法设计46-47
4.3 簇的建立47-49
4.4 簇头选取对策 CSEOM49-52
4.4.1 通信模型约束49
4.4.2 节点向心度约束49-51
4.4.3 数据流约束51
4.4.4 参数非负约束51-52
4.5 算法联系与区别52-53
4.6 本章小结53-54
第5章 仿真结果及浅析54-66
5.1 基于动态分簇的目标跟踪算法的仿真验证54-61
5.1.1 参数与跟踪精度的联系55-56
5.1.2 目标跟踪仿真56-59
5.1.3 能量消耗仿真59-61
5.1.4 目标恢复机制61
5.2 基于网络能量优化模型的 WSN 分簇算法61-65
5.2.1 网络存活周期比较62-63
5.2.2 参数计算63-64
5.2.3 负载平衡程度(Load Balancing Factor , LBF)64-65
5.3 本章小结65-66
第6章 结论66-68
6.1 本论文主要工作66
6.2 进一步的探讨内容66-68