摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-16页 |
1 绪论 | 第16-31页 |
·研究背景 | 第16-21页 |
·林火概述 | 第16-17页 |
·林火的危害性 | 第17-18页 |
·林火预测的国内外发展现状 | 第18-19页 |
·林火预测的必要性 | 第19-20页 |
·林火预测的措施 | 第20-21页 |
·无线传感器网络 | 第21-27页 |
·无线传感器网络简介 | 第21页 |
·无线传感器网络体系结构及特点 | 第21-23页 |
·无线传感器网络通信协议栈 | 第23-24页 |
·无线传感器网络的应用领域 | 第24-25页 |
·无线传感器网络的研究热点 | 第25页 |
·无线传感器网络研究现状 | 第25-27页 |
·无线传感器网络在林火中应用的研究现状 | 第27-28页 |
·国外无线传感器网络在林火应用中的研究现状 | 第27页 |
·国内无线传感器网络在林火应用中的研究现状 | 第27-28页 |
·本文研究的目的和意义 | 第28页 |
·本文研究内容及拟解决的关键问题 | 第28-29页 |
·本文研究的内容 | 第28页 |
·本文拟解决的关键问题 | 第28-29页 |
·论文结构 | 第29-31页 |
2 区域林火预测方法的研究 | 第31-48页 |
·研究区域概况 | 第31-32页 |
·伊春地理位置 | 第31页 |
·伊春火灾分析 | 第31页 |
·伊春林火发生前期气象信息 | 第31-32页 |
·影响林火发生因素的分析 | 第32-35页 |
·季节变化对林火发生的影响 | 第32-33页 |
·气象因素对林火发生的影响 | 第33-35页 |
·其它因素对林火发生的影响 | 第35页 |
·气象数据分析对林火预测的影响 | 第35-36页 |
·气温变化的分析 | 第35-36页 |
·降水变化的分析 | 第36页 |
·相对湿度变化的分析 | 第36页 |
·气象因子单一因素对林火发生的贞献度 | 第36-41页 |
·日最高气温对林火发生的贡献度 | 第37页 |
·气温日较差对林火发生的贡献度 | 第37-38页 |
·当日空气相对湿度对林火发生的贡献度 | 第38-39页 |
·前三天空气平均相对湿度对林火发生的贡献度 | 第39-40页 |
·24小时降水量对林火发生的贡献度 | 第40页 |
·风速对林火发生的贡献度 | 第40-41页 |
·Logistic回归检验多种气象因子的贡献度 | 第41-43页 |
·Logistic回归方法 | 第41-42页 |
·利用Logistic回归方法计算各气象因子似然比 | 第42-43页 |
·综合气象指标预测林火火险方法的实现 | 第43-47页 |
·多元线性回归方程 | 第43-44页 |
·建立多元线性回归方程预测林火火险等级 | 第44-47页 |
·线性回归方程预测林火火险方法的优越性 | 第47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
3 林火预测的无线传感器网络的构建 | 第48-58页 |
·无线通信技术的选取 | 第48-50页 |
·无线通信技术的比较 | 第48-49页 |
·Zigbee技术的优势和应用 | 第49-50页 |
·基于ZigBee协议的无线传感器网络的构建 | 第50-54页 |
·ZigBee协议栈的构建 | 第50-51页 |
·基于ZigBee技术网络构建的方法 | 第51-52页 |
·ZigBee的网络地址分配机制 | 第52页 |
·基于ZigBee技术无线传感器网络的构建 | 第52-54页 |
·无线传感器网络硬件设计 | 第54-57页 |
·数据处理模块 | 第55页 |
·传感器模块 | 第55-56页 |
·无线通信模块 | 第56页 |
·电源模块 | 第56页 |
·天线模块 | 第56-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
4 无线传感器网络重心扫描定位改进算法的研究 | 第58-79页 |
·引入无线传感器网络定位 | 第58-60页 |
·传感器节点定位的基本概念 | 第58-59页 |
·传感器节点定位需具备的条件 | 第59页 |
·传感器网络节点定位基本术语 | 第59-60页 |
·传感器网络定位算法 | 第60-67页 |
·传感器网络节点定位计算的基本方法 | 第60-62页 |
·传感器网络定位算法的分类 | 第62-63页 |
·距离无关的定位算法原理 | 第63-65页 |
·距离无关定位算法的比较 | 第65-67页 |
·APIT定位算法性能改进的分析 | 第67-69页 |
·PIT原理 | 第67-68页 |
·APIT算法缺陷 | 第68页 |
·APIT改进算法性能的比较 | 第68-69页 |
·重心扫描定位算法 | 第69-70页 |
·APIT测试理论的修正 | 第69页 |
·重心扫描定位算法的实现 | 第69-70页 |
·重心扫描定位算法的改进算法 | 第70-74页 |
·提出改进重心扫描定位算法的原理 | 第70-73页 |
·改进的重心扫描定位算法的基本思想 | 第73页 |
·改进的重心扫描定位算法的实现 | 第73-74页 |
·改进的重心扫描定位算法的仿真实现 | 第74-78页 |
·仿真环境 | 第74页 |
·定位误差的比较 | 第74-77页 |
·定位误差和覆盖率的比较 | 第77-78页 |
·本章小结 | 第78-79页 |
5 无线传感器网络能量节约算法的研究 | 第79-99页 |
·无线传感器能量模块 | 第79-81页 |
·无线传感器能量模块的分析 | 第79-80页 |
·无线传感器能量模块的具体分析要素 | 第80-81页 |
·蚁群算法的引入 | 第81-84页 |
·蚁群算法基本思想 | 第81页 |
·蚁群算法模型 | 第81-83页 |
·蚁群算法在无线传感器网络中应用 | 第83-84页 |
·分簇路由协议的引入 | 第84-87页 |
·路由协议的分类 | 第84-85页 |
·分簇路由协议概念及特点 | 第85-86页 |
·分簇路由协议的研究 | 第86-87页 |
·基于蚁群能量分簇算法的构建 | 第87-95页 |
·基于蚁群能量分簇算法的提出 | 第87-88页 |
·ECBAC算法的设计思想 | 第88-89页 |
·ECBAC算法能量的计算 | 第89-90页 |
·ECBAC算法最佳簇头个数的计算 | 第90-91页 |
·ECBAC算法簇头的确定和成簇半径的计算 | 第91-94页 |
·ECBAC算法簇头间的数据传递 | 第94-95页 |
·ECBAC算法仿真实现 | 第95-98页 |
·仿真环境 | 第95页 |
·仿真参数表 | 第95页 |
·簇头能量消耗仿真 | 第95-97页 |
·网络随时间变化的能量消耗仿真 | 第97-98页 |
·本章小结 | 第98-99页 |
结论 | 第99-101页 |
参考文献 | 第101-108页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第108-109页 |
致谢 | 第109-110页 |