基于接收信號強(qiáng)度的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)定位與跟蹤

目 錄
第1章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1
1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)介紹 1
1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與其他無線網(wǎng)絡(luò) 3
1.3 傳感器節(jié)點(diǎn)架構(gòu) 4
1.3.1 供電單元 5
1.3.2 感應(yīng)單元 5
1.3.3 處理單元 5
1.3.4 通信單元 6
1.3.5 定位單元 7
1.4 傳感器網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu) 7
1.5 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)約束 8
1.5.1 功耗 8
1.5.2 存儲 9
1.5.3 部署、拓?fù)浜透采w率 9
1.5.4 通信與路由 10
1.5.5 安全性 10
1.5.6 制造成本 10
1.5.7 可擴(kuò)展性和精準(zhǔn)性 11
1.6 現(xiàn)有無線傳感器平臺 11
1.6.1 Wins 11
1.6.2 Eyes 12
1.6.3 Pico-Radio 12
1.6.4 Mica Mote族 12
1.7 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 13
1.7.1 軍事應(yīng)用 13
1.7.2 環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用 13
1.7.3 健康應(yīng)用 14
1.7.4 家庭應(yīng)用 14
1.7.5 其他商業(yè)應(yīng)用 14
原書參考文獻(xiàn) 15
第2章 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位與跟蹤 18
2.1 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位與跟蹤簡介 18
2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)定位與跟蹤的典型場景 20
2.1.2 目標(biāo)定位與跟蹤技術(shù)分類 21
2.2 基于RSSI的目標(biāo)定位與跟蹤算法 22
2.3 路徑損耗模型的環(huán)境特征描述 25
2.3.1 自由空間傳播模型 25
2.3.2 雙線傳播模型 26
2.3.3 對數(shù)正態(tài)陰影衰減模型（LNSM） 27
2.3.4 OFPEDM 27
2.4 基于RSSI的目標(biāo)定位與跟蹤技術(shù) 28
2.4.1 RFID 28
2.4.2 Wi-Fi 28
2.4.3 藍(lán)牙 29
2.4.4 ZigBee 29
2.5 目標(biāo)定位的傳統(tǒng)技術(shù) 30
2.5.1 三邊測量技術(shù) 30
2.5.2 三角測量技術(shù) 31
2.5.3 指紋 31
2.6 運(yùn)動目標(biāo)跟蹤模型 32
2.6.1 恒速（CV）模型 32
2.6.2 恒加速（CA）模型 32
2.7 目標(biāo)跟蹤狀態(tài)估計(jì)技術(shù) 33
2.7.1 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波（KF） 34
2.7.2 UKF 35
2.8 基于RSSI室內(nèi)目標(biāo)定位與跟蹤的相關(guān)挑戰(zhàn) 36
原書參考文獻(xiàn) 37
第3章 基于RSSI的目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)綜述 43
3.1 各種無線技術(shù)在室內(nèi)跟蹤中的應(yīng)用綜述 43
3.2 貝葉斯濾波在基于RSSI的目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用綜述 45
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于RSSI的目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用綜述 47
3.4 BLE技術(shù)在基于RSSI的目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用綜述 51
3.5 現(xiàn)有基于RSSI的目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)的局限性 52
原始參考文獻(xiàn) 53
第4章 基于三邊測量的RSSI目標(biāo)定位與跟蹤 58
4.1 基于三邊測量的目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)假定與設(shè)計(jì) 58
4.2 基于三邊測量的目標(biāo)定位與跟蹤算法流程 60
4.3 評估目標(biāo)定位與跟蹤算法的性能指標(biāo) 61
4.4 結(jié)果討論 61
4.4.1 案例4.1結(jié)果：測試環(huán)境動態(tài)性對目標(biāo)定位與跟蹤的
影響（RSSI測量中的噪聲變化） 62
4.4.2 案例4.2結(jié)果：錨節(jié)點(diǎn)密度對目標(biāo)定位與跟蹤的影響測試 74
4.5 結(jié)論 79
基于三邊測量的目標(biāo)定位與跟蹤算法的MATLAB代碼 79
原書參考文獻(xiàn) 88
第5章 基于KF的RSSI目標(biāo)定位與跟蹤 90
5.1 基于KF的目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)假設(shè)和設(shè)計(jì) 90
5.2 基于三邊測量 KF 算法和三邊測量 UKF 算法的目標(biāo)定位與
跟蹤算法流程 95
5.3 評估目標(biāo)定位與跟蹤算法的性能指標(biāo) 96
5.4 結(jié)果討論 97
5.4.1 案例5.1結(jié)果 97
5.4.2 案例5.2結(jié)果 100
5.4.3 案例5.3結(jié)果 103
5.5 結(jié)論 106
基于KF的目標(biāo)定位與跟蹤算法的MATLAB 代碼 106
原書參考文獻(xiàn) 124
第6章 基于GRNN的RSSI目標(biāo)定位與跟蹤 126
6.1 目標(biāo)定位與跟蹤應(yīng)用的GRNN體系結(jié)構(gòu) 126
6.2 系統(tǒng)假設(shè)與設(shè)計(jì) 127
6.3 基于三邊測量 KF算法與三邊測量 UKF算法流程 130
6.4 性能評估指標(biāo) 130
6.5 結(jié)果討論 131
6.5.1 案例6.1結(jié)果 131
6.5.2 案例6.2結(jié)果 133
6.5.3 案例6.3結(jié)果 136
6.6 結(jié)論 139
基于GRNN和KF架構(gòu)的目標(biāo)定位與跟蹤算法的MATLAB代碼 139
案例6.1的MATLAB代碼 139
案例6.2的MATLAB代碼 147
案例6.3的MATLAB代碼 154
原書參考文獻(xiàn) 162
第7章 基于監(jiān)督學(xué)習(xí)架構(gòu)的RSSI 定位和跟蹤 164
7.1 目標(biāo)定位和跟蹤方法的監(jiān)督學(xué)習(xí)架構(gòu) 164
7.1.1 FFNN 164
7.1.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFN或RBFNN） 165
7.1.3 多層感知器（MLP） 166
7.2 ANN訓(xùn)練函數(shù) 166
7.3 監(jiān)督學(xué)習(xí)架構(gòu)在L＆T系統(tǒng)中的應(yīng)用 167
7.3.1 系統(tǒng)假設(shè)和設(shè)計(jì) 168
7.3.2 性能評估指標(biāo) 169
7.3.3 ANN架構(gòu)的算法流程 170
7.3.4 結(jié)果討論 170
7.4 結(jié)論 179
案例7.1和案例7.2的MATLAB代碼 179
案例7.1的MATLAB代碼 179
案例7.2 的MATLAB 代碼 189
原書參考文獻(xiàn) 193