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內容簡介：
本书全面介绍了基于无线传感器网络的目标定位和跟踪系统的基本理论，对现有目标定位与跟踪系统进行了深入分析，提供了基于无线传感器网络构建目标定位与跟踪系统的方法，给出了基于RSSI和无线传感器网络的目标定位与跟踪系统实现途径，以及利用人工神经网络实现动态环境下运动目标跟踪的过程。本书给出了利用MATLAB编写的主要算法实现例程，可以为设计和实现高效的无线传感器网络定位跟踪系统提供有益帮助。 全书深入浅出、通俗易懂，与实际应用结合紧密，可以为从事无线传感器网络及目标定位与跟踪技术研究的高年级学生、高校教师及工程技术人员提供有益参考。
關於作者：
Satish R. Jondhale，分别于2006年、2012年和2019年在Savitribai Phule Pune University(印度萨维特里拜.菲勒普纳大学)获得电子与电信专业学士、硕士和博士学位。现为印度阿姆鲁特瓦希尼工程学院助理教授，研究领域包括信号处理，目标跟踪定位，无线传感器网络，人工神经网络及其应用，图像处理及嵌入式系统设计。在IEEE Journal上发表多篇论文，参与编写“无线传感器网络手册：现代场景下的观点和挑战”，是IEEE会员，是IEEE Sensor等杂志审稿人，2019-2020年Bentham品牌大使。张东坡，中国电子科技集团公司第三十六研究所研究员级高级工程师，长期从事特种通信系统中的总体设计、信号分析处理研究工作，主持过多项型号研制、预先研究和前沿探索课题。对特种通信技术的技术体制、体系架构、关键技术等有深入的研究，对信息对抗领域的装备和技术发展趋势及发展方向有精准把握。
目錄
目 录第1章 无线传感器网络基础11.1 无线传感器网络介绍11.2 无线传感器网络与其他无线网络31.3 传感器节点架构41.3.1 供电单元51.3.2 感应单元51.3.3 处理单元51.3.4 通信单元61.3.5 定位单元71.4 传感器网络通信架构71.5 无线传感器网络的设计约束81.5.1 功耗81.5.2 存储91.5.3 部署、拓扑和覆盖率91.5.4 通信与路由101.5.5 安全性101.5.6 制造成本101.5.7 可扩展性和精准性111.6 现有无线传感器平台111.6.1 Wins111.6.2 Eyes121.6.3 Pico-Radio121.6.4 Mica Mote族121.7 无线传感器网络应用131.7.1 军事应用131.7.2 环境监测应用131.7.3 健康应用141.7.4 家庭应用141.7.5 其他商业应用14原书参考文献15第2章 基于无线传感器网络的目标定位与跟踪182.1 基于无线传感器网络的目标定位与跟踪简介182.1.1 无线传感器网络中目标定位与跟踪的典型场景202.1.2 目标定位与跟踪技术分类212.2 基于RSSI的目标定位与跟踪算法222.3 路径损耗模型的环境特征描述252.3.1 自由空间传播模型252.3.2 双线传播模型262.3.3 对数正态阴影衰减模型（LNSM）272.3.4 OFPEDM272.4 基于RSSI的目标定位与跟踪技术282.4.1 RFID282.4.2 Wi-Fi282.4.3 蓝牙292.4.4 ZigBee292.5 目标定位的传统技术302.5.1 三边测量技术302.5.2 三角测量技术312.5.3 指纹312.6 运动目标跟踪模型322.6.1 恒速（CV）模型322.6.2 恒加速（CA）模型322.7 目标跟踪状态估计技术332.7.1 标准卡尔曼滤波（KF）342.7.2 UKF352.8 基于RSSI室内目标定位与跟踪的相关挑战36原书参考文献37第3章 基于RSSI的目标定位与跟踪系统综述433.1 各种无线技术在室内跟踪中的应用综述433.2 贝叶斯滤波在基于RSSI的目标跟踪中的应用综述453.3 神经网络在基于RSSI的目标跟踪中的应用综述473.4 BLE技术在基于RSSI的目标跟踪中的应用综述513.5 现有基于RSSI的目标定位与跟踪系统的局限性52原始参考文献53第4章 基于三边测量的RSSI目标定位与跟踪584.1 基于三边测量的目标定位与跟踪系统假定与设计584.2 基于三边测量的目标定位与跟踪算法流程604.3 评估目标定位与跟踪算法的性能指标614.4 结果讨论614.4.1 案例4.1结果：测试环境动态性对目标定位与跟踪的影响（RSSI测量中的噪声变化）624.4.2 案例4.2结果：锚节点密度对目标定位与跟踪的影响测试744.5 结论79基于三边测量的目标定位与跟踪算法的MATLAB代码79原书参考文献88第5章 基于KF的RSSI目标定位与跟踪905.1 基于KF的目标定位与跟踪系统假设和设计905.2 基于三边测量+KF 算法和三边测量+UKF 算法的目标定位与跟踪算法流程955.3 评估目标定位与跟踪算法的性能指标965.4 结果讨论975.4.1 案例5.1结果975.4.2 案例5.2结果1005.4.3 案例5.3结果1035.5 结论106基于KF的目标定位与跟踪算法的MATLAB 代码106原书参考文献124第6章 基于GRNN的RSSI目标定位与跟踪1266.1 目标定位与跟踪应用的GRNN体系结构1266.2 系统假设与设计1276.3 基于三边测量+KF算法与三边测量+UKF算法流程1306.4 性能评估指标1306.5 结果讨论1316.5.1 案例6.1结果1316.5.2 案例6.2结果1336.5.3 案例6.3结果1366.6 结论139基于GRNN和KF架构的目标定位与跟踪算法的MATLAB代码139案例6.1的MATLAB代码139案例6.2的MATLAB代码147案例6.3的MATLAB代码154原书参考文献162第7章 基于监督学习架构的RSSI 定位和跟踪1647.1 目标定位和跟踪方法的监督学习架构1647.1.1 FFNN1647.1.2 径向基函数神经网络（RBFN或RBFNN）1657.1.3 多层感知器（MLP）1667.2 ANN训练函数1667.3 监督学习架构在L＆T系统中的应用1677.3.1 系统假设和设计1687.3.2 性能评估指标1697.3.3 ANN架构的算法流程1707.3.4 结果讨论1707.4 结论179案例7.1和案例7.2的MATLAB代码179案例7.1的MATLAB代码179案例7.2 的MATLAB 代码189原书参考文献193
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