基于情景感知的Wi-Fi节能技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 情景感知技术研究概述 | 第15-22页 |
| 2.1 情景感知相关概念 | 第15-18页 |
| 2.1.1 情景 | 第15-16页 |
| 2.1.2 情景感知 | 第16-17页 |
| 2.1.3 情景感知系统 | 第17-18页 |
| 2.1.4 情景感知建模方法 | 第18页 |
| 2.2 情景感知系统研究现状 | 第18-20页 |
| 2.3 基于用户轨迹数据挖掘技术研究概述 | 第20-21页 |
| 2.3.1 轨迹模式挖掘研究现状 | 第20-21页 |
| 2.3.2 周期活动模式挖掘现状 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 系统模型及数据收集、预处理 | 第22-29页 |
| 3.1 Wi-Fi周期活动模型 | 第22-25页 |
| 3.1.1 数据收集模块 | 第23页 |
| 3.1.2 情景数据预处理模块 | 第23-24页 |
| 3.1.3 频繁点模块检测 | 第24页 |
| 3.1.4 周期活动模式检测模块 | 第24-25页 |
| 3.2 数据收集 | 第25-26页 |
| 3.3 数据预处理 | 第26-28页 |
| 3.3.1 偏移点处理 | 第26-27页 |
| 3.3.2 处理冗余数据 | 第27页 |
| 3.3.3 停留点检测 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 频繁点检测 | 第29-37页 |
| 4.1 频繁点检测算法介绍 | 第29-32页 |
| 4.1.1 算法概述 | 第30页 |
| 4.1.2 算法步骤 | 第30-32页 |
| 4.2 算法实现 | 第32-36页 |
| 4.2.1 算法伪代码 | 第32-34页 |
| 4.2.2 实验仿真 | 第34-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 建立Wi-Fi周期模型 | 第37-57页 |
| 5.1 构建用户Wi-Fi周期 | 第37-38页 |
| 5.2 用户Wi-Fi周期检测 | 第38-44页 |
| 5.2.1 密度算法介绍 | 第38-39页 |
| 5.2.2 密度算法相关概念 | 第39-40页 |
| 5.2.3 Wi-Fi周期检测 | 第40-43页 |
| 5.2.4 实现智能开关Wi-Fi | 第43-44页 |
| 5.3 实验数据分析 | 第44-56页 |
| 5.3.1 有规律用户数据分析 | 第44-51页 |
| 5.3.2 一般规律用户数据分析 | 第51-56页 |
| 5.4 本章总结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
