物联网新型智能感知技术及其应用

第一部分 新型群智感知技术和应用
第1章 新型群智感知技术介绍
1.1 背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要内容和创新点
1.4 本部分的组织结构
第2章 基于群智感知数据的真实污染源识别技术
2.1 引言
2.2 系统模型
2.3 方法概述
2.4 聚类和源参数估计
2.5 真实污染源最优识别算法
2.6 实验性能分析
2.7 本章小结
第3章 基于群智感知数据的感知误差自校正技术
3.1 引言
3.2 问题的形式化描述和转换
3.3 基于两层迭代的感知噪声自校正算法
3.4 实验性能分析
3.5 技术讨论和扩展
3.6 本章小结
第4章 基于置信区间的用户感知质量评估技术
4.1 引言
4.2 基于置信区间的用户感知质量评估方法
4.3 实验性能分析
4.4 本章小结
第5章 基于群智感知的大规模室外无线信号强度地图构建技术和应用
5.1 引言
5.2 实验探索和观察
5.3 基于群智感知的无线信号强度地图构建技术和系统实现
5.4 实验性能分析
5.5 本章小结
第一部分参考文献
第二部分新型无源感知技术和应用
第6章 新型无源感知技术介绍
6.1 背景与意义
6.2 国内外相关研究
6.3 本部分主要内容介绍
6.4 本部分组织结构
第7章 基于振幅响应的自适应无源感知人体检测技术
7.1 引言
7.2 无线传播理论与被动人体检测模型
7.3 室内多径效应与被动人体感知
7.4 自适应设备无关被动人体检测模型
7.5 实验及性能分析
7.6 本章小结
第8章 基于相位响应的细粒度无源感知人体检测技术
8.1 引言
8.2 无线信道响应理论
8.3 细粒度被动人体检测实验探索
8.4 基于相位响应感知的特征提取
8.5 实时细粒度人体移动检测模型
8.6 实验及分析
8.7 本章小结
第9章 基于高感知度的无源感知人体定位技术和应用
9.1 引言
9.2 无线信号特征与MIM0模型
9.3 无线感知与其量化评估
9.4 基于无线感知度的无源感知人体定位模型
9.5 实验与分析
9.6 本章小结
第lO章 基于多信道衰减的无源感知人体定位技术和应用
10.1 引言
lO.2 室内无线信道特征
10.3 细粒度高精度无源感知定位模型
10.4 实验分析与性能评估
10.5 本章小结
第二部分 参考文献