| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 无线传感器网络数据聚合相关研究 | 第14-23页 |
| 2.1 数据聚合概述 | 第14页 |
| 2.2 数据聚合技术难点 | 第14-15页 |
| 2.3 数据聚合关键技术 | 第15-18页 |
| 2.3.1 数据聚合节点的选择 | 第15-16页 |
| 2.3.2 数据聚合时机的选择 | 第16-17页 |
| 2.3.3 数据聚合策略 | 第17-18页 |
| 2.4 数据聚合算法 | 第18-22页 |
| 2.4.1 算法分类 | 第18页 |
| 2.4.2 研究现状 | 第18-21页 |
| 2.4.3 存在问题 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 相关技术 | 第23-30页 |
| 3.1 三角剖分理论 | 第23-25页 |
| 3.2 空间自相关模型 | 第25-26页 |
| 3.3 灰色预测法 | 第26-29页 |
| 3.3.1 灰色预测模型GM(1,1) | 第27-28页 |
| 3.3.2 无偏灰色预测模型GM(1,1) | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于空间自相关模型的WSNs数据聚合算法 | 第30-45页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 相关模型和假设 | 第30-32页 |
| 4.2.1 网络拓扑结构 | 第30-31页 |
| 4.2.2 网络能耗模型 | 第31-32页 |
| 4.3 基于空间自相关模型的数据聚合算法 | 第32-37页 |
| 4.3.1 算法基本思想 | 第32-33页 |
| 4.3.2 节点调度算法 | 第33页 |
| 4.3.3 SMDA聚合算法 | 第33-35页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第35-37页 |
| 4.4 仿真实验 | 第37-43页 |
| 4.4.1 仿真环境及实验参数 | 第37-38页 |
| 4.4.2 性能分析 | 第38-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于时空相关的WSNs数据聚合算法 | 第45-57页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 数据的时空相关性 | 第45-46页 |
| 5.3 基于空间自相关模型和灰色模型的数据聚合算法 | 第46-50页 |
| 5.3.1 算法基本思想 | 第46页 |
| 5.3.2 基于灰色模型的数据预测 | 第46-47页 |
| 5.3.3 SGDA聚合算法 | 第47-49页 |
| 5.3.4 算法流程 | 第49-50页 |
| 5.4 仿真实验 | 第50-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第61-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |