简介
本书分为9章: 第1~6章介绍基于WSN的移动机器人动态定位算法,在概括介绍WSN的定位概念后,分别讨论基于网格改进极大似然的移动机器人动态定位、基于改进APIT的移动机器人动态定位、基于隐形边的移动机器人动态定位和路径规划、基于公垂线中点质心的移动机器人动态定位、基于递推最小二乘的移动机器人动态定位等内容; 第7~9章介绍面向大规模应用的目标跟踪和深度学习分类,在概括介绍目标跟踪后,分别讨论时空正则化相关滤波器、步长控制方法、离散时间卡尔曼估计器、高维数据、深度学习分类和一维VGG网络(OneDimensional Visual Geometry Group Network)等内容。 本书取材新颖、内容丰富、实用性强,突出基本概念的分析和技术原理的阐述,反映了无线传感器网络领域目标定位、跟踪和深度学习分类技术研究的最新成果和发展趋势,适合从事移动、无线网络体系设计与研究开发的工程技术人员阅读,也可供高等学校相关专业本科生、研究生以及从事相关领域研究的科研人员参考。
编辑推荐
本书取材新颖、内容丰富、实用性强,突出基本概念的分析和技术原理的阐述,反映了无线传感器网络领域目标定位、跟踪和深度学习分类技术研究的新成果和发展趋势,适合从事移动、无线网络体系设计与研究开发的工程技术人员阅读,也可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事相关领域研究的科研人员参考。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2024-12-01
- 更新: 2025-05-19
- 书号:9787302677499
- 中图:TP242;X4
- 学科:工学控制科学与工程工学环境科学与工程工学计算机科学与技术
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