| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-14页 |
| 1.1.1 无线传感器网络的概述 | 第9-10页 |
| 1.1.2 无线传感器网络的特点 | 第10-11页 |
| 1.1.3 无线传感器网络的应用前景 | 第11-12页 |
| 1.1.4 课题来源及研究目的意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容和组成结构 | 第16-18页 |
| 第2章 分布式共识的 GOSSIP 算法 | 第18-30页 |
| 2.1 GOSSIP 算法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 Gossip 算法背景 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Gossip 算法特点与分类 | 第19-20页 |
| 2.1.3 Gossip 算法通信方式 | 第20-21页 |
| 2.1.4 Gossip 算法的时钟模型 | 第21-22页 |
| 2.2 经典成对 GOSSIP 算法及其改进算法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 经典成对 Gossip 算法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 经典成对 Gossip 算法的改进 | 第23-24页 |
| 2.3 经典广播 GOSSIP 算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 经典广播 Gossip 算法的条件 | 第25-26页 |
| 2.3.2 经典广播 Gossip 算法的过程 | 第26-27页 |
| 2.4 含伴随变量的广播 GOSSIP 算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于量化共识的分布式 GOSSIP 算法 | 第30-42页 |
| 3.1 数学基本理论知识 | 第30-32页 |
| 3.2 GOSSIP 算法的常用量化方法 | 第32-33页 |
| 3.2.1 均匀量化 | 第32-33页 |
| 3.2.2 概率量化 | 第33页 |
| 3.3 针对广播 GOSSIP 算法的量化 | 第33-41页 |
| 3.3.1 经典广播 Gossip 算法量化的过程 | 第34-36页 |
| 3.3.2 经典广播 Gossip 算法量化的收敛性分析 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 算法的性能仿真分析 | 第42-54页 |
| 4.1 网络模型及仿真环境 | 第42-43页 |
| 4.2 仿真结果分析 | 第43-52页 |
| 4.2.1 未经过量化的 Gossip 算法仿真 | 第43-46页 |
| 4.2.2 基于量化的成对 Gossip 算法仿真 | 第46-49页 |
| 4.2.3 基于量化的广播 Gossip 算法仿真 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
