| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1. 绪论 | 第12-38页 |
| ·无线传感器网络 | 第12-18页 |
| ·WSN基本结构与特点 | 第12-13页 |
| ·WSN关键技术 | 第13-14页 |
| ·WSN路由协议 | 第14-16页 |
| ·WSN信息融合技术 | 第16-18页 |
| ·复杂网络理论 | 第18-22页 |
| ·复杂网络理论的发展 | 第19-20页 |
| ·复杂网络模型 | 第20-21页 |
| ·复杂网络动力学研究 | 第21-22页 |
| ·WSN的复杂网络观 | 第22-24页 |
| ·WSN网络建模与拓扑控制 | 第23页 |
| ·基于复杂网络模型的WSN路由算法 | 第23-24页 |
| ·基于复杂网络理论的WSN协作信息处理 | 第24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-26页 |
| 附录1.1 小世界网络和无标度网络 | 第26-30页 |
| ·基本概念 | 第26-28页 |
| ·小世界网络模型 | 第28-29页 |
| ·无标度网络模型 | 第29-30页 |
| 附录1.2 小世界网络的导航性 | 第30-33页 |
| 附录1.3 复杂网络的一致性问题 | 第33-38页 |
| 2. 基于小世界网络模型的WSN地理路由协议 | 第38-62页 |
| ·地理路由协议的路由"空洞"问题 | 第38-42页 |
| ·地理路由协议概述 | 第38-40页 |
| ·地理路由协议的"空洞"处理策略 | 第40-42页 |
| ·基于拓扑意识的WSN地理路由设计 | 第42-50页 |
| ·拓扑意识的概念 | 第44-45页 |
| ·基于拓扑意识的地理路由 | 第45-47页 |
| ·有效的拓扑意识 | 第47-50页 |
| ·小世界拓扑意识的构造 | 第50-54页 |
| ·小世界拓扑意识发现算法 | 第51-53页 |
| ·SWTAD算法小结 | 第53-54页 |
| ·仿真分析 | 第54-60页 |
| ·网络模型 | 第54-55页 |
| ·仿真结果 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 3. 基于一致性算法的WSN分布式估计融合 | 第62-86页 |
| ·WSN估计融合系统结构 | 第62-65页 |
| ·基于一致性算法的分布式估计融合 | 第65-69页 |
| ·问题模型 | 第65-66页 |
| ·集中式估计融合算法 | 第66页 |
| ·基于平均一致算法的分布式估计融合 | 第66-68页 |
| ·信息矩阵加权一致滤波器 | 第68-69页 |
| ·基于状态预测的信息矩阵加权一致滤波器 | 第69-77页 |
| ·算法结构 | 第70-71页 |
| ·状态预测器的设计 | 第71-74页 |
| ·权值优化 | 第74-75页 |
| ·算法总结 | 第75-77页 |
| ·基于一致性算法的自适应估计融合 | 第77-79页 |
| ·自适应滤波结构 | 第77-78页 |
| ·参考信号的设计 | 第78页 |
| ·算法总结 | 第78-79页 |
| ·仿真分析 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-86页 |
| 4. 基于一致性算法的WSN分布式目标跟踪 | 第86-112页 |
| ·WSN目标跟踪问题概述 | 第86-87页 |
| ·基于一致性算法的分布式KALMAN滤波器 | 第87-97页 |
| ·系统模型 | 第87-88页 |
| ·集中式Kalman滤波算法 | 第88-89页 |
| ·Kalman-Consensus滤波器 | 第89-92页 |
| ·信息加权Kalman-Consensus滤波器 | 第92-93页 |
| ·一致加权系数的优化 | 第93-94页 |
| ·仿真分析 | 第94-97页 |
| ·基于一致性算法的分布式SIGMA点KALMAN滤波器 | 第97-109页 |
| ·系统模型 | 第97-98页 |
| ·加权统计线性回归 | 第98-100页 |
| ·离散Sigma点Kalman滤波器 | 第100-103页 |
| ·分布式Sigma点Kalman滤波器 | 第103-105页 |
| ·仿真分析 | 第105-109页 |
| ·本章小结 | 第109-112页 |
| 5. 结束语 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-140页 |
| 攻读博士学位期间撰写的论文 | 第140页 |