| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 无线传感器网络数据压缩及恢复 | 第9页 |
| 1.2.2 与路由协议结合的压缩数据收集 | 第9-13页 |
| 1.2.3 基于动态采样的压缩数据收集 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 压缩感知理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 压缩感知简介 | 第18-19页 |
| 2.2 数据稀疏化 | 第19-20页 |
| 2.3 观测矩阵 | 第20-22页 |
| 2.3.1 高斯随机观测矩阵 | 第20-21页 |
| 2.3.2 伯努利测量矩阵 | 第21页 |
| 2.3.3 拓普利兹测量矩阵 | 第21-22页 |
| 2.4 重构算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 匹配追踪(MP)算法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 正交匹配追踪(OMP)算法 | 第24页 |
| 2.4.3 SL0算法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 时空相关数据的压缩与恢复研究 | 第26-48页 |
| 3.1 空间相关数据的压缩感知 | 第26-38页 |
| 3.1.1 数据压缩收集模型 | 第26-28页 |
| 3.1.2 感知矩阵的不相关性分析 | 第28-29页 |
| 3.1.3 数据恢复精度比较分析 | 第29-38页 |
| 3.2 时间相关数据的压缩感知 | 第38-46页 |
| 3.2.1 数据压缩收集模型 | 第38-40页 |
| 3.2.2 感知矩阵的不相关性分析 | 第40-41页 |
| 3.2.3 数据获取精度比较分析 | 第41-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 稀疏投影压缩与LEACH结合的动态采样方法 | 第48-60页 |
| 4.1 稀疏投影的数据压缩收集 | 第48-49页 |
| 4.2 与LEACH相结合的数据压缩收集 | 第49-52页 |
| 4.2.1 LEACH协议 | 第50-51页 |
| 4.2.2 稀疏投影的数据压缩收集实现 | 第51-52页 |
| 4.3 基于剩余能量反馈的动态采样方法 | 第52-54页 |
| 4.4 仿真实验 | 第54-58页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第54-55页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 自适应的动态压缩采样调度方法 | 第60-78页 |
| 5.1 算法设计 | 第60-65页 |
| 5.2 算法实现 | 第65-70页 |
| 5.2.1 开发平台与开发设备 | 第65-67页 |
| 5.2.2 系统结构及模块设计 | 第67-70页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第70-76页 |
| 5.3.1 实验方案 | 第70-71页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第71-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |