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面向任务的感知网自适应管理技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-16页
 §1.1 研究背景第11-12页
 §1.2 应用背景第12-14页
 §1.3 本文主要贡献第14-15页
 §1.4 论文总体安排第15-16页
第二章 无线感知网第16-29页
 §2.1 感知网的特点与挑战第16-18页
 §2.2 感知网体系结构第18-23页
  §2.2.1 节点组成第19-20页
  §2.2.2 网络体系结构第20-23页
 §2.3 研究现状第23-26页
 §2.4 应用分类第26-27页
 §2.5 评价指标第27-28页
 §2.6 本章小结第28-29页
第三章 自适应感知网管理第29-41页
 §3.1 感知网管理的一般原则第29-32页
  §3.1.1 问题的提出第29-30页
  §3.1.2 概念及目标第30-32页
 §3.2 MANNA管理体系分析第32-34页
 §3.3 集成化感知网管理框架第34-36页
 §3.4 感知网管理模型与结构第36-40页
  §3.4.1 感知网管理的功能模型第36-38页
   §3.4.1.1 感知网管理的分层结构第36-37页
   §3.4.1.2 管理功能域第37-38页
  §3.4.2 管理体系结构第38-40页
   §3.4.2.1 管理体系结构的分类第38-39页
   §3.4.2.2 Macro-Micro管理体系第39-40页
 §3.5 本章小结第40-41页
第四章 感知网自组织第41-67页
 §4.1 自组织系统与网络自组织第41-42页
 §4.2 网络聚类第42-44页
 §4.3 异构感知网聚类第44-49页
  §4.3.1 异构网络聚类与最优分簇数量的确定第45-48页
  §4.3.2 异构分簇算法的改进第48-49页
 §4.4 同构感知网聚类第49-66页
  §4.4.1 连通支配集及相关理论第51-54页
  §4.4.2 基于DS的单跳聚类算法第54-57页
  §4.4.3 实验结果及分析第57-66页
 §4.5 本章小结第66-67页
第五章 感知任务分配第67-94页
 §5.1 研究背景第67-69页
  §5.1.1 任务分配问题第67页
  §5.1.2 并行分布计算中的任务分配第67-68页
  §5.1.3 多传感器系统中的任务分配第68-69页
 §5.2 感知网中任务分配问题第69-71页
  §5.2.1 感知子任务分配第70页
  §5.2.2 处理子任务分配第70-71页
 §5.3 感知网任务分配模型第71-77页
  §5.3.1 术语第71页
  §5.3.2 系统模型第71-72页
  §5.3.3 任务模型第72-74页
  §5.3.4 任务分配模型第74-76页
  §5.3.5 感知任务分配过程第76-77页
 §5.4 感知任务分配算法第77-84页
  §5.4.1 感知节点选择第77-79页
  §5.4.2 处理任务分配第79-83页
   §5.4.2.1 任务图不变情况下的处理任务分配第79-81页
   §5.4.2.2 任务图可变情况下的处理任务分配第81-83页
  §5.4.3 任务动态调整第83页
  §5.4.4 基于分层网络的任务分配第83-84页
  §5.4.5 与相关研究的比较第84页
 §5.5 任务分配的启发式算法第84-88页
  §5.5.1 不变任务图的逐层分配优化算法第84-87页
  §5.5.2 可变任务图的SPH启发式算法第87-88页
 §5.6 实验结果及分析第88-93页
  §5.6.1 任务图不变情况下的任务分配第89-90页
  §5.6.2 任务图可变情况下的任务分配第90-93页
 §5.7 本章小结第93-94页
第六章 应用实例第94-104页
 §6.1 基于感知网的战场监测原型系统第94-99页
  §6.1.1 系统总体描述第95-96页
  §6.1.2 系统构成第96-97页
  §6.1.3 系统设计第97-99页
 §6.2 感知网管理技术的应用第99-101页
  §6.2.1 感知网管理中间件第99-100页
  §6.2.2 SNM在战场监测系统中的应用第100-101页
 §6.3 战场监测系统运行结果第101-103页
 §6.4 本章小结第103-104页
第七章 结束语第104-106页
参考文献第106-116页
致谢第116-117页
攻读博士学位期间发表的学术论文第117-118页
攻读博士学位期间科研工作和获奖情况第118-119页

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