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无线传感器网络节点位置验证方法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 不可靠信标节点过滤算法的研究现状第13-14页
        1.2.2 鲁棒性定位算法第14页
        1.2.3 现有节点位置验证算法研究存在的问题第14-15页
    1.3 论文研究目标第15页
    1.4 论文的组织结构第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 基于信誉模型的节点位置验证模型第17-25页
    2.1 引言第17页
    2.2 无线传感器网络技术分类第17-20页
        2.2.1 基于测距的定位算法第17-19页
        2.2.2 无需测距的定位算法第19-20页
    2.3 节点位置验证模型第20-24页
        2.3.1 研究内容第20页
        2.3.2 问题模型第20-21页
        2.3.3 网络模型第21-22页
        2.3.4 信誉模型第22页
        2.3.5 信誉模型构建过程第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 基于测距定位技术的节点位置验证方法第25-36页
    3.1 引言第25页
    3.2 研究问题第25页
    3.3 基于测距的信誉模型构建过程第25-28页
        3.3.1 直接信任度第26-27页
        3.3.2 推荐信任度第27-28页
        3.3.3 综合信任度第28页
        3.3.4 节点信誉值第28页
    3.4 RLV算法流程第28-29页
    3.5 仿真结果与性能分析第29-35页
        3.5.1 阈值选取第30-31页
        3.5.2 迭代次数对RLV算法性能影响第31-32页
        3.5.3 普通节点漂移对RLV算法性能影响第32页
        3.5.4 信标占比对RLV算法性能影响第32-33页
        3.5.5 算法比较第33-35页
    3.6 本章小结第35-36页
第4章 无需测距定位技术的节点位置验证方法第36-49页
    4.1 引言第36页
    4.2 研究描述第36-37页
    4.3 基于邻接关系相似度的漂移信标检测算法第37-40页
        4.3.1 邻居集合变化第37页
        4.3.2 基于RSSI估计节点间距离第37-38页
        4.3.3 邻接关系变量第38-39页
        4.3.4 邻接关系相似度第39页
        4.3.5 BLVNS算法流程第39-40页
    4.4 基于分布式信誉模型的不可靠信标检测算法第40-42页
        4.4.1 基于测距的信誉模型构建第40-41页
        4.4.2 信任度相似度第41-42页
        4.4.3 BLVTM算法流程第42页
    4.5 仿真结果与性能分析第42-47页
        4.5.1 BLVNS和BLVTM针对漂移节点的探测效果第43-44页
        4.5.2 BLVTM针对恶意节点的探测效果第44-46页
        4.5.3 存在漂移节点下的可信DV-Hop算法第46-47页
        4.5.4 存在恶意信标下的可信DV-Hop算法第47页
    4.6 本章小结第47-49页
第5章 针对虫洞攻击的节点位置验证方法第49-57页
    5.1 引言第49页
    5.2 问题模型第49-50页
    5.3 基于信誉模型的抵御虫洞攻击安全定位算法第50-52页
        5.3.1 信誉模型第50-51页
        5.3.2 虫洞过滤第51页
        5.3.3 TMDV-Hop算法流程第51-52页
    5.4 仿真结果与性能分析第52-55页
        5.4.1 网路连通度对TMDV-Hop算法性能影响第52-54页
        5.4.2 漂移节点个数对TMDV-Hop算法性能影响第54页
        5.4.3 虫洞链路长度对TMDV-Hop算法性能影响第54-55页
        5.4.4 LBDV-Hop与TMDV-Hop算法性能比较第55页
    5.5 本章小结第55-57页
第6章 结论与展望第57-59页
    6.1 结论第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第63页

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