| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 无线多媒体传感器网络概述 | 第16-24页 |
| 2.1 无线多媒体传感器网络的概念 | 第16-17页 |
| 2.2 无线多媒体传感器网络的特征 | 第17-18页 |
| 2.3 无线多媒体传感器网络的体系结构 | 第18-20页 |
| 2.4 无线多媒体传感器网络的关键技术 | 第20-21页 |
| 2.5 无线多媒体传感器网络的应用 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 无线多媒体传感器网络覆盖控制研究 | 第24-36页 |
| 3.1 无线多媒体传感器网络的覆盖控制 | 第24-29页 |
| 3.1.1 感知模型 | 第24-27页 |
| 3.1.2 部署方式 | 第27-28页 |
| 3.1.3 覆盖控制类型 | 第28-29页 |
| 3.2 典型的 WMSNs 覆盖控制算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基于智能的覆盖优化算法 | 第30页 |
| 3.2.2 基于虚拟力的覆盖优化算法 | 第30-32页 |
| 3.3 WMSNs 中覆盖性能评价标准 | 第32-33页 |
| 3.4 WMSNs 覆盖增强的主要方式 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于人工鱼群和粒子群混合算法的覆盖优化算法 | 第36-54页 |
| 4.1 粒子群算法概述 | 第36-39页 |
| 4.1.1 PSO 算法的基本原理 | 第36-37页 |
| 4.1.2 PSO 算法的参数分析 | 第37-38页 |
| 4.1.3 PSO 算法流程 | 第38-39页 |
| 4.2 人工鱼群算法概述 | 第39-42页 |
| 4.2.1 AFSA 算法的基本原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 AFSA 算法参数分析 | 第40-41页 |
| 4.2.3 AFSA 算法流程 | 第41-42页 |
| 4.3 AFSA-PSO 混合算法的覆盖优化 | 第42-47页 |
| 4.3.1 WMSNs 覆盖优化描述 | 第42-45页 |
| 4.3.2 AFSA-PSO 混合优化覆盖算法的基本思想 | 第45页 |
| 4.3.3 AFSA-PSO 混合优化覆盖算法 | 第45-47页 |
| 4.4 仿真实验与性能分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 算法覆盖效果分析 | 第47-50页 |
| 4.4.2 参数变化分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于人工鱼群和改进的粒子群混合算法的覆盖优化 | 第54-62页 |
| 5.1 粒子群算法的分析 | 第54页 |
| 5.2 粒子群算法的改进 | 第54-55页 |
| 5.3 人工鱼群和改进后的粒子群混合算法覆盖优化的实现 | 第55-57页 |
| 5.4 仿真实验与性能分析 | 第57-61页 |
| 5.4.1 算法覆盖效果分析 | 第57-58页 |
| 5.4.2 参数变化分析 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-66页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |
