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无线传感器网络在环境监测、医疗卫生、军事以及商业等领域具有广泛的应用前景。作为无线传感器网络的关键技术，节点定位与协作跟踪是计算机、控制和通信等学科众多专家学者致力研究的参数估计课题。无线传感器网络资源受限，且应用场景多样，使节点定位与协作跟踪的研究面临诸多的挑战。本书首先介绍了无线传感器网络的研究情况，然后系统归纳了节点定位技术和协作跟踪算法，进而针对室内复杂环境提出了室内人员定位算法,结合野外环境设计三维节点定位算法，并针对资源受限条件下协作跟踪问题，提出了基于粒子群优化的协作跟踪算法、基于贝叶斯理论的多传感器交互滤波算法以及基于后验克劳拉美下界的机动目标跟踪算法。*后围绕现实复杂的危险气体泄漏场景，有针对性地推导了相应的气体源扩散模型，并提出了多种场景下危险气体源参数估计算法。
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内容简介
无线传感器网络在环境监测、医疗卫生、军事以及商业等领域具有广泛的应用前景。作为无线传感器网络的关键技术，节点定位与协作跟踪是计算机、控制和通信等学科众多专家学者致力研究的参数估计课题。无线传感器网络资源受限，且应用场景多样，使节点定位与协作跟踪的研究面临诸多的挑战。
本书首先介绍了无线传感器网络的研究情况，然后系统归纳了节点定位技术和协作跟踪算法，进而针对室内复杂环境提出了室内人员定位算法，结合野外环境设计三维节点定位算法，并针对资源受限条件下协作跟踪问题，提出了基于粒子群优化的协作跟踪算法、基于贝叶斯理论的多传感器交互滤波算法以及基于后验克拉美罗下界的机动目标跟踪算法。*后围绕现实复杂的危险气体泄漏场景，有针对性地推导出了相应的气体源扩散模型，并提出了多种场景下危险气体源参数估计算法。
本书适合电子信息类的研究生和高年级的本科生阅读，也可以供广大对传感器网络技术感兴趣的工程技术人员参考。
本书系统归纳了节点定位技术和协作跟踪算法，提出了室内复杂环境下人员定位算法，结合野外环境设计三维节点定位算法。
本书针对资源受限条件下协作跟踪问题，提出了基于粒子群优化的协作跟踪算法、基于贝叶斯理论的多传感器交互滤波算法以及基于后验克拉美罗下界的机动目标跟踪算法。
本书围绕现实复杂的危险气体泄漏场景，推导了相应的气体源扩散模型，提出了多种场景下危险气体源参数估计算法。
作者简介
刘志刚，工学博士，教授，1975年生于河南新乡。2004年和2007年在东北大学控制理论与控制工程专业分别获得硕士学位和博士学位。主要从事认知信号处理、传感器网络和工程优化等方面的研究。先后参与教育部重点项目，博士点基金以及国家自然科学基金等项目研究工作，目前承担省部级项目4项。在国内外的重要期刊和国际会议上发表学术论文60多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。
目录
第1章 ； 绪论
1.1 ； 研究背景及意义
1.2 ； 研究现状
1.2.1 ； 节点定位技术研究现状
1.2.2 ； 协作跟踪技术研究现状
1.3 ； 章节安排
参考文献
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第2章 ； 无线传感器网络节点定位和协作跟踪技术
2.1 ； 节点定位
2.1.1 ； 节点定位原理
2.1.2 ； 定位系统
2.1.3 ； 性能评价
2.2 ； 协作跟踪
2.2.1 ； 目标跟踪算法
2.2.2 ； 协作跟踪方案
2.2.3 ； 评价指标
2.3 ； 本章小结
参考文献
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第3章 ； 室内复杂环境下节点定位算法
3.1 ； 路径损耗模型
3.2 ； 室内测距模型参数辨识
3.3 ； 室内定位方案
3.4 ； 人员定位实验
3.5 ； 本章小结
参考文献
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第4章 ； 野外环境下三维节点定位算法
4.1 ； 网络模型
4.2 ； 三维辅助定位算法
4.3 ； 定位误差和能量消耗分析
4.4 ； 仿真实验
4.5 ； 本章小结
参考文献
；
第5章 ； 基于粒子群优化的协作跟踪算法
5.1 ； 系统描述
5.2 ； 多传感器协作跟踪方案
5.2.1 ； 高斯粒子滤波
5.2.2 ； 多传感器数据融合
5.3 ； 基于粒子群优化的动态簇组织算法
5.3.1 ； 基于位置预测的簇成员节点选择
5.3.2 ； 基于粒子群优化的簇头节点选择
5.4 ； 仿真实验
5.5 ； 本章小结
参考文献
……
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第6章 ； 基于贝叶斯理论的多传感器交互滤波算法
第7章 ； 基于后验克拉美罗下界的机动目标跟踪算法
第8章 ； 连续泄漏稳态气体源参数估计算法
第9章 ； 连续泄漏非稳态气体源参数估计算法
第10章 ； 瞬时泄漏气体源参数估计算法
附录
前沿
随着微电子技术、无线通信技术、计算机技术以及人工智能技术的发展，无线传感器网络具有成本低、容错性好、快速部署、无需固定网络支持、可长期执行监测任务等特点，在环境监测、医疗卫生、军事、灾难拯救以及商业等方面具有广泛的应用前景。作为物联网的支撑技术，无线传感器网络为计算机、控制和通信等学科众多专家学者提出了许多具有挑战性的研究方向。
传感器节点有限的能量、通信距离和计算能力对节点定位和协作跟踪算法提出了特殊的要求，即在资源受限的条件下，根据网络的动态变化，通过节点间相互协作对目标进行实时定位跟踪，具有较低的通信代价等。作为无线传感器网络的关键技术，节点定位与协作跟踪本质上是资源受限的参数估计问题。作者围绕这个核心问题，系统深入地研究节点定位和协作跟踪技术，尤其在国家自然基金项目（61973069）和教育部业务费项目（N152302001）的支持下，将近年来在该领域的科研成果汇集成册，构成本书的主要内容。期望为从事无线传感器网络研究的同仁提供帮助，相信即使对无线传感器网络有一定研究的读者，在阅读本书后也会有新的收获。
本书共10章，第1章分类归纳了无线传感器网络的节点定位和协作跟踪的发展与研究现状；第2章详细地分析无线传感器网络节点定位原理，总结了常用的目标跟踪算法；第3章利用*小二乘法拟合出阴影测距模型，并以此设计了室内老年人定位系统；第4章推导了三维节点定位的基本定理，并引入了一个可移动的辅助设备，给出了野外环境下节点三维定位方案；第5章利用高斯粒子滤波算法和协方差交叉融合算法，给出了基于粒子群优化的协作跟踪方案；第6章将目标跟踪过程建模成为一个马尔可夫跳变系统，根据贝叶斯理论提出了接力卡尔曼滤波算法和多传感器交互滤波算法；第7章结合交互式多模型算法，给出了基于后验克拉美罗下界的机动目标跟踪算法；第8章基于湍流理论推导出了一种连续泄漏的稳态气体扩散模型，进而提出了基于粒子滤波的稳态气体源参数估计算法；第9章根据菲克扩散定律推导出了一种连续泄漏的非稳态气体扩散模型，并给出了基于多种群遗传算法的非稳态气体源参数估计算法；第10章利用欧拉方法建立了一种瞬时气体扩散模型，以此为基础提出了基于高斯粒子滤波的瞬时气体源参数估计算法。
东北大学的李秋明博士、屈巍博士以及肖贤达、程凯、刘聪聪、周锟、陈媛等同学参与了本书的编写工作，在此一并表示感谢。此外，由于作者水平有限，书中难免有不足之处，恳请诸位专家、同仁和热心的读者批评指正。
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