摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
致谢 | 第7-11页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
·无线传感器网络概述 | 第11-13页 |
·无线传感器网络研究背景 | 第11页 |
·无线传感器网络体系结构 | 第11-13页 |
·无线传感器网络的研究现状 | 第13-14页 |
·国外研究现状 | 第13页 |
·国内研究现状 | 第13-14页 |
·无线传感器网络数据存储策略研究意义及挑战 | 第14-15页 |
·数据存储研究的相关意义 | 第14页 |
·数据存储策略面临的技术挑战 | 第14-15页 |
·论文的主要内容 | 第15-16页 |
·论文的组织结构 | 第16-18页 |
第二章 无线传感器网络数据存储研究概述 | 第18-28页 |
·无线传感器网络数据存储策略研究 | 第18-23页 |
·集中式数据存储策略 | 第18-20页 |
·本地数据存储策略 | 第20-21页 |
·分布式数据存储策略 | 第21-22页 |
·网络数据库存储策略 | 第22页 |
·存储策略性能分析 | 第22-23页 |
·无线传感器网络容灾存储方法研究 | 第23-27页 |
·基于数据备份的容灾存储策略 | 第24页 |
·基于擦除码的容灾存储策略 | 第24-27页 |
·小结 | 第27-28页 |
第三章 基于 K-M 算法的容灾数据存储策略 | 第28-44页 |
·引言 | 第28-29页 |
·相关研究 | 第29-34页 |
·二分图及相关概念 | 第29-30页 |
·HALL 定理及匈牙利算法 | 第30-31页 |
·最优匹配 | 第31-34页 |
·问题描述及定义 | 第34-39页 |
·问题研究背景 | 第34页 |
·网络模型及二分图模型构建 | 第34-35页 |
·节点集合划分及相关定义 | 第35-37页 |
·最优代价匹配 | 第37-39页 |
·基于 K-M 的数据恢复算法 | 第39-40页 |
·算法模拟及结果分析 | 第40-43页 |
·小结 | 第43-44页 |
第四章 基于蚁群和旅行商的容灾存储策略 | 第44-56页 |
·引言 | 第44页 |
·相关研究 | 第44-47页 |
·蚁群算法相关知识 | 第44-45页 |
·旅行商问题相关知识 | 第45页 |
·用蚁群算法来解决旅行商问题 | 第45-47页 |
·问题描述和定义 | 第47-48页 |
·基于蚁群算法的容灾存储方法(AcoTsp 算法) | 第48-52页 |
·给数据节点分配存储节点集合过程 | 第48-49页 |
·在存储节点集合中求最优解 | 第49-52页 |
·算法描述 | 第52-53页 |
·算法模拟及结果分析 | 第53-55页 |
·小结 | 第55-56页 |
第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
·工作总结 | 第56页 |
·研究展望 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-62页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |