基于移动群体感知的参与者选择算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 移动群体感知技术 | 第10-15页 |
| 1.2.2 移动群体感知应用 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的主要工作与组织结构 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第17页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 移动群体感知系统 | 第19-24页 |
| 2.1 移动群体感知系统概述 | 第19-20页 |
| 2.2 移动群体感知的关键问题 | 第20-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于加权熵的多目标决策法 | 第24-30页 |
| 3.1 熵的概念介绍 | 第24页 |
| 3.2 基于加权熵的多目标决策法介绍 | 第24-29页 |
| 3.2.1 熵权的概念及性质 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于加权熵的多目标决策法 | 第26-27页 |
| 3.2.3 熵权在参与者选择中的应用 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 参与者选择算法 | 第30-39页 |
| 4.1 参与者选择算法 | 第30-38页 |
| 4.1.1 MODSM参与者选择算法 | 第31-34页 |
| 4.1.2 RS参与者选择算法 | 第34-35页 |
| 4.1.3 DPS参与者选择算法 | 第35-38页 |
| 4.2 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 仿真实验及结果分析 | 第39-49页 |
| 5.1 实验环境 | 第39-40页 |
| 5.2 算法实现 | 第40-41页 |
| 5.3 实验性能 | 第41-48页 |
| 5.3.1 移动节点总数对感知数据的影响 | 第41-43页 |
| 5.3.2 激励成本对感知数据的影响 | 第43-46页 |
| 5.3.3 感知区域的划分对感知数据的影响 | 第46-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结和展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
