| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·多源数据融合 | 第7-8页 |
| ·skyline查询 | 第8-9页 |
| ·研究内容 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·多源数据融合研究现状 | 第9-11页 |
| ·skyline查询研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-15页 |
| 2 ZigBee与RFID混杂架构下的skyline查询应用模型 | 第15-27页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·背景信息 | 第16-18页 |
| ·ZigBee传感器网络简介 | 第16-17页 |
| ·RFID技术简介 | 第17-18页 |
| ·ZigBee与RFID混杂架构的整合方案 | 第18-23页 |
| ·ZigBee与RFID混杂架构 | 第18-19页 |
| ·终端感知节点层 | 第19-20页 |
| ·ZigBee读写器层 | 第20-22页 |
| ·基站-中间件层 | 第22-23页 |
| ·ZigBee与RFID混杂架构的优势 | 第23页 |
| ·ZigBee与RFID混杂架构下的skyline查询应用模型 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于分批估计与随机集理论的多传感器数据融合算法 | 第27-40页 |
| ·概述 | 第27-29页 |
| ·多传感器数据融合原理 | 第27页 |
| ·融合方案研究 | 第27-28页 |
| ·随机集理论介绍 | 第28-29页 |
| ·单传感器分批估计 | 第29-30页 |
| ·多传感器随机集表示与融合 | 第30-36页 |
| ·随机集的相关定义 | 第31-32页 |
| ·基于随机集理论的不确定性信息统一表述 | 第32-34页 |
| ·基于随机集理论的多传感器数据融合 | 第34-36页 |
| ·应用举例 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 无线传感器网络多子空间skyline查询与更新 | 第40-58页 |
| ·概述 | 第40-41页 |
| ·模型与定义 | 第41-47页 |
| ·压缩skycube结构 | 第42-44页 |
| ·扩展skyline查询 | 第44-47页 |
| ·ES-CSC查询模型 | 第47页 |
| ·基于ES-CSC模型的更新算法 | 第47-53页 |
| ·CSC结构上的更新 | 第48-52页 |
| ·扩展skyline查询的更新 | 第52-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-57页 |
| ·与传统执行单次skyline查询的比较 | 第54-55页 |
| ·与在全skycube结构上更新的比较 | 第55-56页 |
| ·实验结论 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·研究总结 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64页 |
