| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 无线传感器网络的起源和发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 无线传感器网络的体系结构 | 第12-15页 |
| 1.2.3 无线传感器网络的特点 | 第15-16页 |
| 1.2.4 无线传感器网络的应用 | 第16-17页 |
| 1.3 压缩感知技术概述 | 第17-19页 |
| 1.4 课题来源 | 第19页 |
| 1.5 本文的主要内容和结构 | 第19-22页 |
| 第2章 无线传感器网络的数据收集技术 | 第22-32页 |
| 2.1 无线传感器网络中的数据收集协议 | 第22-24页 |
| 2.2 无线传感器网络中数据收集过程中的能量消耗 | 第24-25页 |
| 2.2.1 基于多任务数据共享的数据收集方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于采样的数据收集方法 | 第25页 |
| 2.3 无线传感器网络移动数据收集问题 | 第25-27页 |
| 2.4 无线传感器网络数据压缩 | 第27-30页 |
| 2.4.1 基于节点间数据相关性的压缩算法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 基于数据传输特性和封包结构的压缩算法 | 第28页 |
| 2.4.3 基于预编码的压缩算法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 压缩感知在无线传感器网络中的应用 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于移动收集器的单跳数据收集 | 第32-60页 |
| 3.1 问题描述 | 第32-33页 |
| 3.2 网络模型 | 第33-36页 |
| 3.3 启发式移动数据收集算法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 基于最小集合覆盖的启发式采集点选择算法 | 第36-37页 |
| 3.3.2 基于邻居集的启发式采集点选择算法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 基于最短距离的启发式采集点选择算法 | 第38-41页 |
| 3.4 基于遗传算法与蚁群算法的移动数据收集路线规划 | 第41-45页 |
| 3.4.1 遗传算法概述 | 第41-43页 |
| 3.4.2 基于遗传算法与蚁群算法的移动数据收集路线规划 | 第43-45页 |
| 3.5 仿真结果和性能分析 | 第45-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于压缩感知的多跳数据压缩收集 | 第60-76页 |
| 4.1 问题描述 | 第60-61页 |
| 4.2 有限多跳转发数据收集算法 | 第61-63页 |
| 4.2.1 网络模型 | 第61-62页 |
| 4.2.2 最短路径树生成算法描述 | 第62-63页 |
| 4.3 压缩感知与重建算法 | 第63-67页 |
| 4.3.1 信号的稀疏表示 | 第64页 |
| 4.3.2 压缩感知的线性测量过程 | 第64-66页 |
| 4.3.3 压缩感知的重建过程及常用算法 | 第66-67页 |
| 4.4 变步长自适应匹配追踪算法 | 第67-69页 |
| 4.5 仿真结果与性能分析 | 第69-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 本文总结 | 第76-77页 |
| 5.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间科研情况 | 第88页 |
