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凸优化理论在无线传感器网络效用与节能方面的应用研究

Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 研究内容和主要工作第13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第二章 无线传感器网络概述第15-26页
    2.1 无线传感器网络简介第15-19页
        2.1.1 WSN的体系结构第15-16页
        2.1.2 WSN的节点结构及能耗分析第16-18页
        2.1.3 WSN的特征第18-19页
    2.2 WSN节能研究概况第19-25页
        2.2.1 基于硬件设计的节能研究第20页
        2.2.2 基于拓扑控制的节能研究第20-21页
        2.2.3 基于介质访问控制(MAC)协议的节能研究第21-22页
        2.2.4 基于路由的节能研究第22-24页
        2.2.5 基于数据融合的节能研究第24-25页
        2.2.6 基于节点移动技术的节能研究第25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 基于NUM框架思想概述第26-47页
    3.1 凸优化第26-34页
        3.1.1 相关基本概念第26-27页
        3.1.2 一阶条件与二阶条件第27页
        3.1.3 凸优化问题的定义第27-28页
        3.1.4 Lagrange对偶理论第28-31页
        3.1.5 互补松弛性与KKT最优性条件第31-33页
        3.1.6 梯度投影迭代法与次梯度投影迭代法简述第33-34页
    3.2 NUM分解理论概述第34-39页
        3.2.1 直接原分解(Direct Primal Decomposition)与直接对偶分解(Direct DualDecomposition)第35-37页
        3.2.2 间接原分解(Direct Primal Decomposition)与间接对偶分解(DirectDual Decomposition)第37-38页
        3.2.3 多层原分解(Multilevel Primal Decomposition)与对偶分解(MultilevelDual Decomposition)第38-39页
    3.3 NUM框架思想概述第39-42页
    3.4 基于NUM框架对偶分解应用实例第42-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 联合WSN效用与寿命的分布式优化算法研究第47-75页
    4.1 系统模型第47-56页
        4.1.1 研究场景描述第47-48页
        4.1.2 Ad Hoc网络资源约束第48-50页
        4.1.3 MAC约束第50-52页
        4.1.4 网络效用建模第52-53页
        4.1.5 网络寿命建模第53-56页
        4.1.6 网络效用与寿命联合优化模型第56页
    4.2 部分分布式模型第56-59页
        4.2.1 对偶分解第57-58页
        4.2.2 部分分布式算法基本步骤描述第58-59页
    4.3 完全分布式模型第59-63页
        4.3.1 对偶分解第60-62页
        4.3.2 完全分布式算法基本步骤描述第62-63页
    4.4 仿真及结果分析第63-74页
        4.4.1 实验环境构建第63-64页
        4.4.2 PDA算法的仿真结果与分析第64-68页
        4.4.3 CDA算法的仿真结果与分析第68-71页
        4.4.4 PDA算法与CDA算法中权值对Sensor节点速率控制的影响第71-72页
        4.4.5 链路错误率对WSN性能的影响第72-74页
    4.5 本章小结第74-75页
第五章 基于延迟与数据融合的WSN寿命最大化路由改进算法第75-84页
    5.1 背景知识第76-77页
    5.2 数据融合模型第77-78页
    5.3 基于延迟与数据融合的WSN寿命最大化路由改进模型第78-79页
    5.4 基于延迟与数据融合的WSN寿命最大化路由改进算法第79-80页
    5.5 仿真及结果分析第80-83页
    5.6 本章小结第83-84页
第六章 总结与展望第84-86页
    6.1 全文总结第84-85页
    6.2 进一步的研究工作第85-86页
参考文献第86-96页
致谢第96页

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