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第1章 绪论1

1.1当代信息化发展的技术趋势1

1.2基于无线传感器网络的信息获取4

1.2.1传感技术及其发展4

1.2.2无线传感器网络的发展及其特点6

1.2.3无线传感器网络关键技术7

1.3无线传感器网络监测应用9

1.3.1工业无线传感器网络9

1.3.2水下环境多源监测11

1.3.3运动目标跟踪14

参考文献16

第2章 水情监测无线传感器网络拓扑结构和路由算法19

2.1水情监测的国内外发展状况19

2.2面向水情实时监测的WSN总体设计方案20

2.2.1基于WSN的水情监测系统整体架构20

2.2.2节点硬件设计21

2.2.3协议软件部分23

2.2.4常用网络拓扑结构27

2.3水情WSN异构混合树形网络拓扑结构29

2.3.1背景30

2.3.2异构混合树形拓扑结构设计30

2.3.3簇头节点的选取33

2.3.4信息传输与能量管理34

2.3.5计算与分析36

2.4基于簇分布的LEACH协议改进算法37

2.4.1水情监测中选用LEACH路由协议的原因37

2.4.2 LEACH路由协议研究及其存在的问题39

2.4.3 LEACH-ND算法设计与性能分析41

参考文献54

第3章 水情监测无线传感器网络MAC层协议优化58

3.1 CSMA/CA性能优化及应用58

3.1.1 IEEE802.15.4MAC层协议概述58

3.1.2基于差分服务Markov链CSMA/CA性能评估模型68

3.1.3实时水情监测基于信道接入机制的差分服务74

3.1.4基于队列机制的差分服务82

3.2实时数据占空比自适应算法89

3.2.1概述89

3.2.2计算与分析92

3.3时延归类改进型GTS算法97

3.3.1网络微积分模型97

3.3.2基于时延归一化的DCGTS算法100

3.3.3计算与分析103

参考文献104

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107

4.1基于人工神经网络水情监测WSN汇聚节点融合系统107

4.1.1水情信息时空相关性分析107

4.1.2基于人工神经网络汇聚节点融合系统109

4.1.3人工神经网络融合模型113

4.2面向水情数据校正人工神经网络融合模型119

4.2.1基于人工神经网络数据校正原理119

4.2.2样本获取及数据预处理121

4.2.3基于改进BPNN水情数据校正模型122

4.2.4基于RBFNN水情数据校正模型126

4.2.5两种ANN水情数据校正模型的性能评价129

4.3面向明渠流量软测量人工神经网络融合模型131

4.3.1基于人工神经网络明渠流量软测量原理132

4.3.2二次变量选取和样本获取134

4.3.3基于改进BPNN明渠流量软测量模型136

4.3.4基于RBFNN明渠流量软测量模型140

4.3.5两种人工神经网络明渠流量软测量模型性能评价143

4.4基于可重构人工神经网络融合模型汇聚节点设计145

4.4.1汇聚节点硬件电路设计145

4.4.2可重构人工神经网络融合模型FPGA实现154

4.4.3汇聚节点软硬件集成及仿真158

参考文献161

第5章 无线传感器网络多节点协作动目标跟踪163

5.1无线传感器网络目标跟踪主要方法与应用发展163

5.1.1研究意义163

5.1.2目标跟踪主要方法164

5.1.3目标跟踪应用发展169

5.2协作跟踪理论与目标跟踪方法170

5.2.1协作跟踪理论与跟踪过程171

5.2.2目标检测与定位方法175

5.2.3目标跟踪预测方法179

5.3基于粒子滤波预测的动目标跟踪184

5.3.1卡尔曼预测算法原理184

5.3.2粒子滤波预测算法原理186

5.3.3基于粒子滤波预测的动目标跟踪190

5.3.4计算与分析195

5.4基于区域控制的节点调度管理方法199

5.4.1现有动目标跟踪节点调度算法199

5.4.2动目标跟踪节点组织形式200

5.4.3基于区域控制的节点动态管理算法200

5.4.4计算与分析208

参考文献213