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