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面向物联网应用的数据收集和激励机制研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第15-35页
    1.1 选题背景和意义第15-16页
    1.2 物联网简介第16-25页
        1.2.1 物联网的起源和发展第17-18页
        1.2.2 物联网系统结构第18-20页
        1.2.3 物联网核心技术第20-23页
        1.2.4 面向物联网应用的两大承载网第23-25页
    1.3 面向无线传感网的数据收集机制第25-28页
        1.3.1 无线传感器网第25-26页
        1.3.2 数据收集工作模式第26-27页
        1.3.3 低占空比工作模式第27-28页
    1.4 面向群智感知网络应用的激励机制第28-32页
        1.4.1 群智感知网络的起源和发展第28-30页
        1.4.2 群智感知网络中的激励机制第30-32页
    1.5 研究内容和主要创新点第32-33页
    1.6 论文章节安排第33-34页
    1.7 本章小结第34-35页
第二章 低占空比无线传感网中时延最小的数据收集机制第35-57页
    2.1 网络模型与问题描述第36-38页
        2.1.1 网络模型第36-37页
        2.1.2 问题描述第37-38页
    2.2 集中式快速数据收集算法第38-45页
        2.2.1 数据收集时延的上下界第38-40页
        2.2.2 虚拟网格网络第40-42页
        2.2.3 发送条件限制下的最大流问题第42-43页
        2.2.4 CFDC算法第43-45页
    2.3 分布式快速数据收集算法第45-49页
        2.3.1 设计原理第46页
        2.3.2 算法描述第46-47页
        2.3.3 具体案例分析第47-48页
        2.3.4 算法分析第48-49页
    2.4 干扰的影响第49-50页
    2.5 性能评估第50-56页
        2.5.1 仿真设置第50-53页
        2.5.2 仿真结果第53-56页
    2.6 本章小结第56-57页
第三章 群智感知中基于斯坦伯格博弈的多任务合作激励机制第57-87页
    3.1 系统模型第58-61页
    3.2 激励机制设计第61-73页
        3.2.1 完全信息下的合作激励机制第62-67页
        3.2.2 非完全信息下的合作激励机制第67-73页
    3.3 性能评价第73-80页
        3.3.1 完全信息异构多任务场景下的仿真结果第73-76页
        3.3.2 非完全信息同构多任务场景下的仿真结果第76-79页
        3.3.3 非完全信息异构多任务场景下的仿真结果第79-80页
    3.4 在线激励机制第80-84页
        3.4.1 问题描述第80-81页
        3.4.2 数学模型第81页
        3.4.3 在线最大化服务器效用算法第81-82页
        3.4.4 实例中时效性评估第82-84页
    3.5 本章小结第84-87页
第四章 公共交通中激励媒体合作共享系统第87-109页
    4.1 应用场景描述第90-92页
        4.1.1 愿景展望第90-91页
        4.1.2 适用场景第91-92页
    4.2 系统模型第92-94页
    4.3 GoSharing主要设计第94-105页
        4.3.1 如何发现邻居宿主并探知可下载的媒体资源?第95页
        4.3.2 拍卖机制第95-99页
        4.3.3 具体实例步骤第99-103页
        4.3.4 GoSharing拍卖机制的特性第103-105页
    4.4 实验结果与分析第105-108页
        4.4.1 仿真设置第105-106页
        4.4.2 近似比评估第106页
        4.4.3 超额补偿率的评估第106-107页
        4.4.4 个人理性评估第107-108页
        4.4.5 计算有效性评估第108页
    4.5 本章小结第108-109页
第五章 总结与展望第109-111页
参考文献第111-117页
致谢第117-119页
攻读学位期间发表的学术论文目录第119页

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