| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 无线传感器网络概述 | 第11-12页 |
| 1.1.2 无线传感器网络的特点和面临的挑战 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 无线传感器网络查询处理相关技术 | 第19-26页 |
| 2.1 无线传感器网络查询处理技术概述 | 第19-22页 |
| 2.2 数据查询系统结构 | 第22-23页 |
| 2.3 集中与分布式查询处理方法 | 第23-24页 |
| 2.4 无线传感器网络聚集近似查询概述 | 第24-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 不重复记录求和近似算法 | 第26-45页 |
| 3.1 引言 | 第26-28页 |
| 3.2 不重复记录求和近似算法FM-S | 第28-37页 |
| 3.2.1 分布式FM-S算法 | 第32-37页 |
| 3.3 产生二项随机数 | 第37-40页 |
| 3.3.1 随机数的概念 | 第37-38页 |
| 3.3.2 产生二项随机数算法 | 第38-40页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第40-43页 |
| 3.4.1 仿真实验 | 第40-43页 |
| 3.4.2 算法性能分析 | 第43页 |
| 3.5 小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于抽样的带权近似过滤Top-k查询算法 | 第45-61页 |
| 4.1 引言 | 第45-47页 |
| 4.2 问题定义 | 第47-50页 |
| 4.2.1 网络模型 | 第47页 |
| 4.2.2 数据流模型 | 第47-48页 |
| 4.2.3 Top-k查询中的数据融合 | 第48-49页 |
| 4.2.4 带权近似过滤Top-k查询定义 | 第49-50页 |
| 4.3 相关定理及证明 | 第50-52页 |
| 4.4 Top-k查询简单抽样算法 | 第52页 |
| 4.5 带权近似过滤Top-k查询抽样算法 | 第52-57页 |
| 4.5.1 汇聚节点抽样算法 | 第53-54页 |
| 4.5.2 簇内节点抽样算法步骤 | 第54-57页 |
| 4.5.3 带权近似过滤Top-k查询抽样算法性能分析 | 第57页 |
| 4.6 实验仿真及结果分析 | 第57-59页 |
| 4.6.1 仿真实验 | 第57-59页 |
| 4.7 小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第68页 |