摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第12-30页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 WSNs中的数据收集问题 | 第13-18页 |
1.2.1 数据收集的工作模式 | 第13-14页 |
1.2.2 数据收集中的能耗分析 | 第14-16页 |
1.2.3 WSNs数据收集面临的挑战 | 第16-18页 |
1.3 无线传感网数据收集技术研究现状 | 第18-26页 |
1.3.1 静态数据收集方法 | 第18-22页 |
1.3.2 移动Sink的数据收集方法 | 第22-26页 |
1.4 论文的主要内容和创新点 | 第26-28页 |
1.5 论文的章节安排 | 第28-30页 |
第二章 基于模糊C均值的WSNs最优分簇路由算法 | 第30-46页 |
2.1 引言 | 第30页 |
2.2 模糊C均值算法基本理论 | 第30-32页 |
2.3 网络模型 | 第32页 |
2.4 基于改进FCM的最优分簇路由机制 | 第32-40页 |
2.4.1 初始聚类中心的选取 | 第32-33页 |
2.4.2 最佳聚类数的确定 | 第33-34页 |
2.4.3 放松约束条件的改进FCM | 第34-36页 |
2.4.4 基于改进FCM的最优分簇 | 第36-38页 |
2.4.5 簇头的更新 | 第38-39页 |
2.4.6 数据收集的路由阶段 | 第39-40页 |
2.5 仿真实验与性能评估 | 第40-45页 |
2.6 小结 | 第45-46页 |
第三章 基于GA和PSO分层协作的非均匀分簇数据收集算法 | 第46-64页 |
3.1 引言 | 第46-47页 |
3.2 遗传算法和粒子群优化概述 | 第47-49页 |
3.2.1 遗传算法 | 第47-48页 |
3.2.2 粒子群优化 | 第48-49页 |
3.3 遗传算法和粒子群优化分层协作的混合算法 | 第49-51页 |
3.3.1 GA和PSO分层协作的基本思想[94] | 第50-51页 |
3.3.2 协作算法的收敛性分析 | 第51页 |
3.4 基于H2GA-PSO的分簇数据收集算法 | 第51-58页 |
3.4.1 网络假设及适应度函数 | 第52-53页 |
3.4.2 基层子群的GA流程 | 第53-55页 |
3.4.3 上层精英群的PSO流程 | 第55-56页 |
3.4.4 基于H2GA-PSO的分簇过程 | 第56-57页 |
3.4.5 数据收集的路由方式 | 第57-58页 |
3.5 仿真实验与结果分析 | 第58-62页 |
3.5.1 参数设置 | 第58页 |
3.5.2 结果分析 | 第58-62页 |
3.6 小结 | 第62-64页 |
第四章 WSNs中基于虚拟力的移动Sink数据收集机制 | 第64-84页 |
4.1 引言 | 第64-65页 |
4.2 相关工作 | 第65-66页 |
4.3 网络假设及定义 | 第66-67页 |
4.4 基于网格的簇模型 | 第67-68页 |
4.5 VFDA机制的设计 | 第68-75页 |
4.5.1 虚拟力的分析 | 第68-70页 |
4.5.2 虚拟合力的计算 | 第70-72页 |
4.5.3 对停留时间和下一个会合点的估计 | 第72-73页 |
4.5.4 移动Sink数据收集 | 第73页 |
4.5.5 算法实现的整体流程 | 第73-75页 |
4.6 仿真实验与结果分析 | 第75-82页 |
4.6.1 最大传输跳数对VFDA算法的影响 | 第76-78页 |
4.6.2 不同网络场景下VFDA算法的路径选择 | 第78-79页 |
4.6.3 算法比较与分析 | 第79-82页 |
4.7 小结 | 第82-84页 |
第五章 基于虚拟网格与移动Sink的能量均衡数据收集算法 | 第84-101页 |
5.1 引言 | 第84-85页 |
5.2 相关工作 | 第85-86页 |
5.3 网络模型 | 第86页 |
5.4 簇头评判模型 | 第86-90页 |
5.5 移动Sink数据收集的路径规划 | 第90-92页 |
5.5.1 最优移动路径的选择 | 第90-91页 |
5.5.2 移动Sink的停留时间分配 | 第91-92页 |
5.6 仿真实验与结果分析 | 第92-99页 |
5.6.1 存活节点的数量比较 | 第93-94页 |
5.6.2 网络寿命的比较 | 第94-95页 |
5.6.3 数据丢包率的比较 | 第95-96页 |
5.6.4 数据收集量的比较 | 第96-97页 |
5.6.5 能量利用效率的比较 | 第97-98页 |
5.6.6 数据传输平均时延的比较 | 第98-99页 |
5.7 小结 | 第99-101页 |
第六章 总结与展望 | 第101-103页 |
6.1 总结 | 第101-102页 |
6.2 展望 | 第102-103页 |
参考文献 | 第103-115页 |
致谢 | 第115-116页 |
附录 | 第116-117页 |