| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 背景与动机 | 第11-16页 |
| 1.1.1 无线传感器网络简介 | 第11-13页 |
| 1.1.2 无线传感器网络路由协议概述 | 第13-14页 |
| 1.1.3 课题来源 | 第14-15页 |
| 1.1.4 传统的路由协议在面临障碍物时出现的问题及解决途径 | 第15-16页 |
| 1.2 适应障碍物环境的路由协议研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 一般的路由协议研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 克服障碍物的路由协议研究现状 | 第17页 |
| 1.2.3 目前研究存在的不足 | 第17-18页 |
| 1.3 研究目标和研究内容 | 第18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18页 |
| 1.4 文章结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关工作及关键技术 | 第20-28页 |
| 2.1 无线传感器网络路由协议 | 第20-21页 |
| 2.1.1 WSN路由协议特点以及设计要求 | 第20-21页 |
| 2.1.2 适应障碍物的WSN路由协议 | 第21页 |
| 2.2 聚类分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 聚类过程和相似性度量 | 第22-24页 |
| 2.2.2 最近邻聚类算法 | 第24页 |
| 2.3 机器学习和支持向量机增量学习 | 第24-27页 |
| 2.3.1 机器学习理论 | 第25-26页 |
| 2.3.2 支持向量机增量学习 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于障碍物感知信息的通信质量学习算法 | 第28-35页 |
| 3.1 网络拓扑建立 | 第28-31页 |
| 3.1.1 前提假设 | 第28页 |
| 3.1.2 建立网络拓扑 | 第28-31页 |
| 3.2 障碍物感知通信质量学习 | 第31-34页 |
| 3.2.1 传感器数据采集策略 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于聚类的支持向量机增量学习算法实现 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 障碍物感知的路由选择算法设计 | 第35-46页 |
| 4.1 数据传输和路由更新 | 第35-37页 |
| 4.2 代价函数的设计 | 第37-38页 |
| 4.3 网络能量模型 | 第38-39页 |
| 4.4 路由协议评价标准 | 第39-40页 |
| 4.5 路由选择算法性能分析 | 第40-45页 |
| 4.5.1 仿真参数设定 | 第40-41页 |
| 4.5.2 节点分布情况 | 第41-42页 |
| 4.5.3 仿真结果分析 | 第42-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 结论 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第53页 |