无线传感器网络与监测应用

第1章 绪论
1.1 当代信息化发展的技术趋势
1.2 基于无线传感器网络的信息获取
1.2.1 传感技术及其发展
1.2.2 无线传感器网络的发展及其特点
1.2.3 无线传感器网络关键技术
1.3 无线传感器网络监测应用
1.3.1 工业无线传感器网络
1.3.2 水下环境多源监测
1.3.3 运动目标跟踪
参考文献
第2章 水情监测无线传感器网络拓扑结构和路由算法
2.1 水情监测的国内外发展状况
2.2 面向水情实时监测的wsn总体设计方案
2.2.1 基于wsn的水情监测系统整体架构
2.2.2 节点硬件设计
2.2.3 协议软件部分
2.2.4 常用网络拓扑结构
2.3 水情wsn异构混合树形网络拓扑结构
2.3.1 背景
2.3.2 异构混合树形拓扑结构设计
2.3.3 簇头节点的选取
2.3.4 信息传输与能量管理
2.3.5 计算与分析
2.4 基于簇分布的leach协议改进算法
2.4.1 水情监测中选用leach路由协议的原因
2.4.2 leach路由协议研究及其存在的问题
2.4.3 leach-nd算法设计与，性能分析
参考文献
第3章 水情监测无线传感器网络mac层协议优化
3.1 csma／ca性能优化及应用
3.1.1 1eee 802.15.4 mac层协议概述
3.1.2 基于差分服务markov链csma／ca性能评估模型
3.1.3 实时水情监测基于信道接入机制的差分服务
3.1.4 基于队列机制的差分服务
3.2 实时数据占空比自适应算法
3.2.1 概述
3.2.2 计算与分析
3.3 时延归类改进型gts算法
3.3.1 网络微积分模型
3.3.2 基于时延归一化的dcgts算法
3.3.3 计算与分析
参考文献
第4章 基于人工神经网络wsn汇聚节点融合建模与硬件设计
4.1 基于人工神经网络水情监测wsn汇聚节点融合系统
4.1.1 水情信息时空相关性分析
4.1.2 基于人工神经网络汇聚节点融合系统
4.1.3 人工神经网络融合模型
4.2 面向水情数据校正人工神经网络融合模型
4.2.1 基于人工神经网络数据校正原理
4.2.2 样本获取及数据预处理
4.2.3 基于改进bpnn水情数据校正模型
4.2.4 基于rbfnn水情数据校正模型
4.2.5 两种ann水情数据校正模型的性能评价
4.3 面向明渠流量软测量人工神经网络融合模型
4.3.1 基于人工神经网络明渠流量软测量原理
4.3.2 二次变量选取和样本获取
4.3.3 基于改进bpnn明渠流量软测量模型
4.3.4 基于rbfnn明渠流量软测量模型
4.3.5 两种人工神经网络明渠流量软测量模型性能评价
4.4 基于可重构人工神经网络融合模型汇聚节点设计
4.4.1 汇聚节点硬件电路设计
4.4.2 可重构人工神经网络融合模型fpga实现
4.4.3 汇聚节点软硬件集成及仿真
参考文献
第5章 无线传感器网络多节点协作动目标跟踪
5.1 无线传感器网络目标跟踪主要方法与应用发展
5.1.1 研究意义
5.1.2 目标跟踪主要方法
5.1.3 目标跟踪应用发展
5.2 协作跟踪理论与目标跟踪方法
5.2.1 协作跟踪理论与跟踪过程
5.2.2 目标检测与定位方法
5.2.3 目标跟踪预测方法
5.3 基于粒子滤波预测的动目标跟踪
5.3.1 卡尔曼预测算法原理
5.3.2 粒子滤波预测算法原理
5.3.3 基于粒子滤波预测的动目标跟踪
5.3.4 计算与分析
5.4 基于区域控制的节点调度管理方法
5.4.1 现有动目标跟踪节点调度算法
5.4.2 动目标跟踪节点组织形式
5.4.3 基于区域控制的节点动态管理算法
5.4.4 计算与分析
参考文献