| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·无线传感器网络的研究现状 | 第8-9页 |
| ·无线传感器网络的数据融合研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文工作及论文结构 | 第10-12页 |
| 第2章 无线传感器网络的分层体系结构 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·拓扑结构模型 | 第13-14页 |
| ·体系结构模型 | 第14-23页 |
| ·物理层 | 第16-17页 |
| ·数据链路层 | 第17-19页 |
| ·网络层 | 第19-22页 |
| ·数据融合层 | 第22-23页 |
| ·应用层 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据融合技术 | 第24-39页 |
| ·无线传感器网络的数据融合 | 第24-27页 |
| ·数据融合的意义 | 第24-25页 |
| ·数据融合的分类 | 第25-27页 |
| ·数据融合在各个协议层中的实现 | 第27-38页 |
| ·应用层的数据融合 | 第27-28页 |
| ·MAC 层的数据合并 | 第28-30页 |
| ·网络层的融合 | 第30-37页 |
| ·独立的数据融合协议层 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 改进的网内数据融合算法 | 第39-60页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于加权的WSN 簇内数据融合算法 | 第39-49页 |
| ·自适应加权融合算法 | 第39-41页 |
| ·各个传感器节点的方差 σ_g~2的求取 | 第41-42页 |
| ·仿真实验 | 第42-49页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第49-52页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第49页 |
| ·改进的鲁棒卡尔曼信息滤波 | 第49-52页 |
| ·改进的信息形式的鲁棒卡尔曼滤波在WSN 中的应用 | 第52-56页 |
| ·分布式信息融合结构模型 | 第52-53页 |
| ·簇的描述 | 第53-54页 |
| ·集中状态估计的描述 | 第54-55页 |
| ·全局状态估计的描述 | 第55页 |
| ·集中状态估计和全局状态估计的理论一致性 | 第55-56页 |
| ·仿真实验 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67页 |