摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第14-27页 |
1.1 研究背景及研究意义 | 第14-15页 |
1.2 无线传感器简介及其应用 | 第15-18页 |
1.3 国内外研究现状 | 第18-25页 |
1.3.1 数据收集过程中减少数据量问题的研究 | 第18-21页 |
1.3.2 数据收集过程中路由协议问题的研究 | 第21-23页 |
1.3.3 数据收集过程中调度问题的研究 | 第23-25页 |
1.4 本文的研究内容 | 第25-27页 |
1.4.1 多任务共享传感器网络数据收集算法 | 第25页 |
1.4.2 近似多对象计数聚集算法 | 第25-26页 |
1.4.3 基于高可靠低维护地理路由的数据收集算法 | 第26页 |
1.4.4 基于多信道调度的数据聚集算法 | 第26-27页 |
第2章 多任务共享传感器网络数据收集算法 | 第27-56页 |
2.1 引言 | 第27-30页 |
2.2 问题定义 | 第30-32页 |
2.3 近似算法 | 第32-38页 |
2.3.1 任务两两互相重叠 | 第32-34页 |
2.3.2 贪心算法 | 第34-38页 |
2.4 问题特例 | 第38-42页 |
2.5 在线算法 | 第42-48页 |
2.5.1 延长方法 | 第43-45页 |
2.5.2 最小增量法 | 第45页 |
2.5.3 最后重叠法 | 第45页 |
2.5.4 最大重叠法 | 第45-46页 |
2.5.5 减小f(i=1)的大小 | 第46-47页 |
2.5.6 在线算法理论分析 | 第47-48页 |
2.6 性能分析 | 第48-55页 |
2.6.1 TOSSIM模拟实验结果 | 第49-52页 |
2.6.2 大规模任务模拟实验 | 第52-55页 |
2.7 本章小结 | 第55-56页 |
第3章 近似多对象计数聚集算法 | 第56-74页 |
3.1 引言 | 第56-58页 |
3.2 问题定义 | 第58页 |
3.3 误差有界的近似计数算法 | 第58-63页 |
3.3.1 处理自身检测到的计数数据 | 第59-60页 |
3.3.2 处理接收到的计数数据 | 第60-63页 |
3.4 带权多对象计数问题 | 第63-64页 |
3.5 实验分析 | 第64-73页 |
3.5.1 二氧化碳排放量数据集 | 第64-71页 |
3.5.2 交通信息数据集 | 第71-73页 |
3.6 本章小结 | 第73-74页 |
第4章 基于高可靠低维护地理路由的数据收集算法 | 第74-89页 |
4.1 引言 | 第74-76页 |
4.2 区域划分的平面化方法 | 第76-78页 |
4.3 区域边长选择 | 第78-79页 |
4.4 区域平面化路由算法 | 第79-81页 |
4.4.1 节点贪心路由模式 | 第80页 |
4.4.2 区域贪心路由模式 | 第80页 |
4.4.3 区域周边路由模式 | 第80-81页 |
4.5 区域内不连通性 | 第81-83页 |
4.6 区域内不连通概率分析 | 第83-86页 |
4.7 实验结果 | 第86-88页 |
4.8 本章小结 | 第88-89页 |
第5章 基于多信道调度的数据聚集算法 | 第89-106页 |
5.1 引言 | 第89-91页 |
5.2 问题定义 | 第91-94页 |
5.2.1 干扰模型 | 第91-92页 |
5.2.2 通信图 | 第92页 |
5.2.3 聚集机制 | 第92-93页 |
5.2.4 多信道调度 | 第93-94页 |
5.2.5 最小化调度长度问题 | 第94页 |
5.3 多信道TDMA调度算法 | 第94-98页 |
5.3.1 路由树构建 | 第95-96页 |
5.3.2 时间槽分配 | 第96页 |
5.3.3 信道分配 | 第96-98页 |
5.4 理论分析 | 第98-99页 |
5.5 实验结果 | 第99-104页 |
5.5.1 通信开销 | 第100-101页 |
5.5.2 BFS路由树对调度长度的影响 | 第101-102页 |
5.5.3 树的度对调度长度的影响 | 第102-104页 |
5.5.4 信道数对调度长度的影响 | 第104页 |
5.6 本章小结 | 第104-106页 |
结论 | 第106-107页 |
参考文献 | 第107-121页 |
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第121-123页 |
致谢 | 第123-124页 |
个人简历 | 第124页 |