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基于移动Agent的无线传感器网络关键技术研究

摘要第8-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第11-14页
    1.1 研究的背景和意义第11页
    1.2 无线传感器网络的研究现状第11-12页
    1.3 本文的主要创新点第12页
    1.4 本文的内容安排第12-14页
2 无线传感器网络相关技术第14-24页
    2.1 移动Agent技术第14-16页
        2.1.1 移动Agent的概念第14页
        2.1.2 移动Agent的体系结构第14-15页
        2.1.3 移动Agent在WSN中的应用第15-16页
    2.2 无线传感器网络能量管理技术第16-18页
        2.2.1 节点层次能量管理技术第17页
        2.2.2 网络层次能量管理技术第17-18页
    2.3 无线传感器网络分簇算法第18-21页
        2.3.1 分簇算法概述第18页
        2.3.2 分簇的一般过程第18-19页
        2.3.3 分簇算法分类第19-20页
        2.3.4 分簇算法的主要性能指标第20-21页
    2.4 无线传感器网络移动代理路由技术第21-22页
        2.4.1 移动代理路由算法概述第21页
        2.4.2 移动代理路由算法分类第21-22页
        2.4.3 移动代理路由算法第22页
    2.5 本章小结第22-24页
3 基于多路移动Agent的WSN能量管理模型第24-35页
    3.1 引言第24页
    3.2 多路 MA 能量管理模型第24-28页
        3.2.1 多路 MA 能量管理拓扑模型第24-26页
        3.2.2 MMAEM能量模型第26-27页
        3.2.3 多路移动Agent分布式协同任务处理算法第27-28页
    3.3 多路MA性能分析第28-32页
        3.3.1 节能分析第28-30页
        3.3.2 时延分析第30-32页
    3.4 仿真与分析第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 基于移动Agent的WSN多层分簇算法第35-46页
    4.1 引言第35页
    4.2 系统模型第35-37页
        4.2.1 拓扑模型第35-36页
        4.2.2 能量模型第36-37页
    4.3 基于Agent的多层分簇算法第37-41页
        4.3.1 初始化阶段第37-39页
        4.3.2 数据通信阶段第39页
        4.3.3 最佳簇头数第39-41页
    4.4 算法分析第41-43页
        4.4.1 节能分析第41-42页
        4.4.2 安全性分析第42-43页
    4.5 仿真与分析第43-45页
    4.6 本章小结第45-46页
5 Q 学习和蚁群优化混合的WSN移动代理路由算法第46-57页
    5.1 引言第46页
    5.2 Q学习算法第46页
    5.3 MARAQA算法第46-52页
        5.3.1 能量模型第46-47页
        5.3.2 MA 结构和节点信息表的设计第47-48页
        5.3.3 MA 迁移的概率模型第48-49页
        5.3.4 MA 路径评价函数第49-50页
        5.3.5 路径的维护第50-51页
        5.3.6 MARAQA路径建立过程第51-52页
    5.4 仿真与分析第52-56页
    5.5 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
    6.1 总结第57页
    6.2 展望第57-59页
参考文献第59-64页
攻硕期间发表的科研成果目录第64-65页
致谢第65页

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