| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·无线传感器网络的研究现状 | 第10-11页 |
| ·节点部署策略的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 WSN节点部署策略分析 | 第14-28页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第14-19页 |
| ·WSN的特点 | 第14-15页 |
| ·WSN的体系结构 | 第15-16页 |
| ·WSN关键技术 | 第16-18页 |
| ·WSN的性能评价指标 | 第18-19页 |
| ·WSN中节点部署算法的比较分析 | 第19-27页 |
| ·传感器节点感知模型 | 第19-20页 |
| ·节点部署的性能评价标准 | 第20-21页 |
| ·节点部署分类 | 第21-22页 |
| ·典型的节点部署算法分析 | 第22-26页 |
| ·基于计算几何方法的 WSN节点部署算法 | 第22-23页 |
| ·基于蚁群算法的WSN节点部署算法 | 第23-24页 |
| ·基于GCTC的网络部署算法 | 第24-25页 |
| ·基于SAGA的节点部署算法 | 第25-26页 |
| ·现有算法的不足之处与改进方向 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于能量平衡的 WSN拓扑优化策略 | 第28-46页 |
| ·拓扑控制相关知识 | 第28-29页 |
| ·基于能量平衡的簇头选择机制 | 第29-34页 |
| ·经典LEACH协议分析 | 第29-31页 |
| ·LEACH算法的优化 | 第31-34页 |
| ·基于PSO的簇头选择机制 | 第31-32页 |
| ·簇头选择机制的实现过程 | 第32-34页 |
| ·基于动态邻域微粒群的 WSN拓扑优化算法 | 第34-42页 |
| ·算法相关模型 | 第34-36页 |
| ·网络模型 | 第34-35页 |
| ·能量模型 | 第35-36页 |
| ·基于DNPSO的拓扑优化策略 | 第36-40页 |
| ·算法的前提假设 | 第36页 |
| ·适应值函数建立 | 第36-38页 |
| ·微粒群算法（PSO） | 第38页 |
| ·DNPSO 算法思想 | 第38-40页 |
| ·算法流程 | 第40-42页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第42-45页 |
| ·仿真环境及参数设置 | 第42页 |
| ·仿真结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于动态多种群微粒群算法的 WSN 部署优化策略 | 第46-56页 |
| ·相关工作 | 第46页 |
| ·动态多种群微粒群优化算法（KMPSO） | 第46-48页 |
| ·动态多种群微粒群优化算法思想 | 第47页 |
| ·KMPSO 算法惯性系数的调整 | 第47-48页 |
| ·基于动态多种群微粒群模型的节点部署策略 | 第48-50页 |
| ·网络模型建立 | 第48-49页 |
| ·基于 KMPSO 算法的节点部署算法 | 第49-50页 |
| ·实验与结果分析 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·研究总结 | 第56页 |
| ·前景展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的主要论文 | 第61页 |