| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 无线传感器网络简介 | 第11-12页 |
| 1.1.2 无线传感器网络的应用 | 第12-13页 |
| 1.1.3 传感器节点结构组成 | 第13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 无线传感器网络的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 覆盖控制算法的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及组织结构 | 第16-19页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 无线传感器网络覆盖问题 | 第19-27页 |
| 2.1 无线传感器网络覆盖问题基础理论 | 第19-24页 |
| 2.1.1 感知模型简介 | 第19-21页 |
| 2.1.2 网络覆盖类型 | 第21-24页 |
| 2.2 覆盖数学模型及分析 | 第24页 |
| 2.3 无线传感器网络中典型覆盖算法分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 固定传感器网络的覆盖控制算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 混合传感器网络的覆盖控制算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于改进多目标遗传算法的能量均衡覆盖策略 | 第27-45页 |
| 3.1 问题描述 | 第27-31页 |
| 3.1.1 感知模型 | 第28-31页 |
| 3.1.2 网络覆盖模型 | 第31页 |
| 3.2 遗传算法及多目标遗传算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 遗传算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 多目标遗传算法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 多目标优化问题的数学描述 | 第34页 |
| 3.3 基于改进的多目标遗传算法的能量均衡覆盖 | 第34-40页 |
| 3.3.1 多目标覆盖模型 | 第35-37页 |
| 3.3.2 自适应NSGA-Ⅱ多目标优化算法 | 第37-40页 |
| 3.4 实验与仿真 | 第40-43页 |
| 3.4.1 仿真条件 | 第40页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于VPCA覆盖空洞检测和节点虚拟移动修复算法 | 第45-67页 |
| 4.1 问题描述 | 第45-47页 |
| 4.2 基于VPCA的覆盖空洞检测算法 | 第47-55页 |
| 4.2.1 Voronoi图的基本概念及计算方法 | 第47-49页 |
| 4.2.2 圆周覆盖的概念 | 第49-52页 |
| 4.2.3 覆盖空洞检测算法 | 第52-55页 |
| 4.3 基于节点虚拟移动的覆盖空洞修复算法 | 第55-59页 |
| 4.3.1 分布式最小开销匹配算法 | 第55-58页 |
| 4.3.2 基于节点虚拟移动的最小开销匹配算法 | 第58-59页 |
| 4.4 实验与仿真 | 第59-65页 |
| 4.4.1 仿真条件 | 第59页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第59-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 结论 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第77页 |