| 摘要 | 第5-8页 |
| abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第17-19页 |
| 1.2.1 无线传感器网络的发展历史 | 第17页 |
| 1.2.2 无线传感器网络架构及通信模型 | 第17-18页 |
| 1.2.3 无线传感器网络中的关键技术 | 第18-19页 |
| 1.3 路由协议概述 | 第19-23页 |
| 1.3.1 路由协议的分类 | 第19-22页 |
| 1.3.2 路由协议的性能评价 | 第22-23页 |
| 1.4 节点定位技术概述 | 第23-25页 |
| 1.4.1 定位算法的分类 | 第23-25页 |
| 1.4.2 定位算法性能评价 | 第25页 |
| 1.5 无线传感器网络中的优化问题概述 | 第25-26页 |
| 1.6 群智能优化技术概述 | 第26-29页 |
| 1.7 研究目的和意义 | 第29-30页 |
| 1.8 研究内容及论文结构 | 第30-32页 |
| 第二章 基于SIA的WSN路由与定位研究现状 | 第32-61页 |
| 2.1 相关优化算法的研究现状 | 第32-38页 |
| 2.1.1 PSO | 第32-36页 |
| 2.1.2 QPSO | 第36-38页 |
| 2.2 基于SIA的WSN路由技术 | 第38-53页 |
| 2.2.1 现有最新的群智能优化的路由协议的分类与总结 | 第38-53页 |
| 2.3 基于SIA的WSN节点定位技术 | 第53-60页 |
| 2.3.1 节点定位的通用优化模型 | 第53-54页 |
| 2.3.2 现有最新的群智能优化定位算法综述 | 第54-60页 |
| 2.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第三章 离散粒子群优化的移动Sink MWSN路由协议 | 第61-94页 |
| 3.1 引言 | 第61-63页 |
| 3.2 相关研究 | 第63-65页 |
| 3.3 系统模型和术语 | 第65-66页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第65页 |
| 3.3.2 术语 | 第65-66页 |
| 3.4 MWSN的路由策略 | 第66-72页 |
| 3.4.1 邻居表设计 | 第66-67页 |
| 3.4.2 路由树构建 | 第67-70页 |
| 3.4.3 路由路径恢复 | 第70-72页 |
| 3.5 路由优化模型设计 | 第72-76页 |
| 3.5.1 中继节点生命周期 | 第72-74页 |
| 3.5.2 路由路径长度 | 第74-75页 |
| 3.5.3 通信延时 | 第75-76页 |
| 3.6 基于离散粒子群优化的路由协议 | 第76-86页 |
| 3.6.1 新协议框架 | 第76页 |
| 3.6.2 GMDPSO： 带记忆的贪婪离散PSO算法 | 第76-86页 |
| 3.7 仿真结果和分析 | 第86-93页 |
| 3.7.1 仿真设置 | 第86-87页 |
| 3.7.2 结果和分析 | 第87-93页 |
| 3.8 本章小结 | 第93-94页 |
| 第四章 离散粒子群优化的分簇路由协议 | 第94-125页 |
| 4.1 引言 | 第94-96页 |
| 4.2 相关研究 | 第96-99页 |
| 4.3 系统模型和术语 | 第99-101页 |
| 4.3.1 WSN模型 | 第99页 |
| 4.3.2 能耗模型 | 第99-100页 |
| 4.3.3 术语 | 第100-101页 |
| 4.4 优化模型设计 | 第101-107页 |
| 4.4.1 分簇优化模型 | 第101-104页 |
| 4.4.2 路由优化模型 | 第104-107页 |
| 4.5 基于离散粒子群优化的路由协议 | 第107-117页 |
| 4.5.1 新协议框架 | 第108-109页 |
| 4.5.2 iGMDPSO:新协议用到的离散优化算法 | 第109页 |
| 4.5.3.eiGMDPSO-C: 基于iGMDPSO的分簇算法 | 第109-114页 |
| 4.5.4. eiGMDPSO-R: 基于iGMDPSO的路由算法 | 第114-117页 |
| 4.5.5 算法复杂度分析 | 第117页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第117-124页 |
| 4.6.1 iGMDPSO的收敛性能 | 第118-119页 |
| 4.6.2 网络的稳定期和生命周期 | 第119-121页 |
| 4.6.3 网络覆盖率 | 第121页 |
| 4.6.4 网络能耗和吞吐量 | 第121-124页 |
| 4.7 本章小结 | 第124-125页 |
| 第五章 基于改进QPSO的WSN定位技术的研究 | 第125-154页 |
| 5.1 相关研究 | 第125-126页 |
| 5.2 测距误差的修正 | 第126-128页 |
| 5.2.1 DV-Hop定位算法 | 第126-127页 |
| 5.2.2 DV-Hop的测距误差分析及改进 | 第127-128页 |
| 5.3 定位优化模型 | 第128-130页 |
| 5.4 LFMQPSO: 新的定位优化算法 | 第130-136页 |
| 5.4.1 基于MA算法的QPSO | 第131页 |
| 5.4.2 快速的局部搜索规则 | 第131-132页 |
| 5.4.3 利用Mbest′的搜索历史进行局部搜索 | 第132-133页 |
| 5.4.4 基于Levy Fights的粒子位置更新 | 第133-136页 |
| 5.5 基于LMQPSO优化的定位算法: LMQPDV-hop | 第136-139页 |
| 5.5.1 LMQPDV-Hop的定位流程 | 第136-137页 |
| 5.5.2 基于LMQPSO的位置优化 | 第137-139页 |
| 5.6 实验分析 | 第139-153页 |
| 5.6.1 仿真设置 | 第139-141页 |
| 5.6.2 结果和分析 | 第141-153页 |
| 5.7 本章小结 | 第153-154页 |
| 结论 | 第154-158页 |
| 参考文献 | 第158-170页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第170-171页 |
| 致谢 | 第171-172页 |
| 附表 | 第172页 |
