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面向动态环境监测的无线传感器网络数据处理方法研究

摘要第1-11页
Abstract第11-14页
第一章 绪论第14-39页
   ·选题背景与意义第15-16页
   ·无线传感器网络概述第16-22页
     ·无线传感器节点第17-19页
     ·无线传感器组网第19-20页
     ·无线传感器网络的特征第20-21页
     ·无线传感器网络性能的考察指标第21-22页
   ·面向动态环境监测的无线传感器网络的概念及特点第22-30页
     ·DEM-WSN 的特点第23页
     ·DEM-WSN 的数据特点第23-25页
     ·DEM-WSN 的应用第25-30页
   ·相关研究工作第30-35页
     ·无线传感器网络研究项目第30-31页
     ·DEM-WSN 数据处理关键支撑技术第31-34页
     ·DEM-WSN 面临的挑战第34-35页
   ·本文工作第35-37页
   ·本文组织结构第37-39页
第二章 DEM-WSN 的缺失数据估计第39-60页
   ·相关工作第40-42页
   ·基于空间插值的数据缺失值估计方法第42-46页
     ·IDP 算法第43-44页
     ·Kriging 算法第44-45页
     ·TSA 算法第45-46页
     ·MKNN 算法第46页
   ·SNNI 算法第46-52页
     ·Voronoi 图第47-49页
     ·自然邻居的选择第49-50页
     ·SNNI 算法设计第50-52页
   ·TNNI 算法第52-55页
   ·STNNI 算法第55-56页
   ·实验结果及分析第56-59页
     ·实验设置第56-57页
     ·样本数据的选择第57-58页
     ·实验结果第58-59页
   ·本章小结第59页
 依据本章部分内容撰写和发表的论文第59-60页
第三章 DEM-WSN 的无需测距的节点定位算法第60-76页
   ·无线传感器网络定位技术及算法分类第61-63页
     ·基于测距技术的定位第61-62页
     ·无需测距定位算法第62-63页
   ·基本概念和定义第63-65页
   ·DV-Hop 算法定位过程分析第65-68页
   ·NDV-Hop 算法第68-71页
     ·平均跳距优化第68-69页
     ·改进定位求精算法第69-71页
   ·实验结果及分析第71-75页
   ·本章小结第75页
 依据本章部分内容撰写和发表的论文第75-76页
第四章 DEM-WSN 的事件检测方法第76-98页
   ·相关工作第76-78页
   ·事件的形式化描述第78-81页
     ·事件模型第78-79页
     ·事件的合成第79-80页
     ·事件的保存第80-81页
   ·DEM-WSN 的事件检测第81-85页
     ·网络模型第81-82页
     ·故障节点检测第82-83页
     ·基于自然邻域分布式边界检测算法第83-85页
   ·面向空间关系的 WSN 复合事件检测模型及算法第85-90页
     ·空间事件语义第86-87页
     ·面向空间关系的 WSN 复合事件检测模型第87-90页
   ·实验和仿真结果第90-96页
     ·评价指标设计第90-91页
     ·实验设置第91-93页
     ·实验结果第93-96页
   ·本章小结第96-97页
 依据本章部分内容撰写和发表的论文第97-98页
第五章 DEM-WSN 的数据聚合第98-118页
   ·相关工作第99-102页
   ·基本概念和定义第102-105页
   ·数据聚合树构造典型近似算法第105-109页
   ·基于地理位置的动态路由的数据聚合算法第109-113页
     ·GLB-MST 网络模型第109-110页
     ·GLB-MST 能量模型第110页
     ·GLB-MST 算法设计第110-113页
   ·实验结果及分析第113-117页
   ·本章小结第117页
 依据本章部分内容撰写和发表的论文第117-118页
第六章 结论与研究展望第118-120页
   ·工作总结第118-119页
   ·工作展望第119-120页
致谢第120-122页
参考文献第122-135页
作者攻读博士学位期间取得的学术成果第135-137页
作者在学期间参加和完成的科研项目第137页

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