基于WSN的环境监测系统设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容及思路 | 第10-11页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第10-11页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 系统总体方案设计 | 第12-19页 |
| 2.1 基于WSN的环境监测系统总体方案设计 | 第12-15页 |
| 2.1.1 监测系统设计要求 | 第12页 |
| 2.1.2 基于WSN的环境监测系统总体架构 | 第12-15页 |
| 2.2 WSN节点硬件设计 | 第15-18页 |
| 2.2.1 处理模块设计 | 第16-17页 |
| 2.2.2 WSN硬件防干扰设计 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 时间同步机制与定位算法设计 | 第19-31页 |
| 3.1 时间同步机制设计 | 第19-23页 |
| 3.1.1 时钟模型 | 第19-20页 |
| 3.1.2 影响时间同步的误差分析 | 第20-21页 |
| 3.1.3 经典时间同步算法概述 | 第21-22页 |
| 3.1.4 基于TPSN的改进时间同步算法实现 | 第22-23页 |
| 3.2 定位算法设计 | 第23-29页 |
| 3.2.1 WSN节点定位概念 | 第24-25页 |
| 3.2.2 WSN定位算法设计 | 第25-27页 |
| 3.2.3 仿真模拟 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 路由协议优化及数据融合算法研究 | 第31-46页 |
| 4.1 路由协议概述 | 第31-32页 |
| 4.2 基于蚁群算法改进的路由协议研究 | 第32-38页 |
| 4.2.1 蚁群算法原理 | 第32-34页 |
| 4.2.2 基于蚁群算法改进的路由协议 | 第34-36页 |
| 4.2.3 算法仿真分析 | 第36-38页 |
| 4.3 数据融合概述 | 第38-39页 |
| 4.4 基于BP神经网络的数据融合算法 | 第39-45页 |
| 4.4.1 BP神经网络模型 | 第39-42页 |
| 4.4.2 基于BP神经网络的WSN数据融合 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 系统软件开发与测试 | 第46-57页 |
| 5.1 节点软件开发 | 第46-52页 |
| 5.1.1 Z-STACK协议栈概述 | 第46-49页 |
| 5.1.2 汇聚节点软件开发 | 第49-51页 |
| 5.1.3 监测节点软件开发 | 第51-52页 |
| 5.2 上位机监测软件开发 | 第52-54页 |
| 5.2.1 软件总体功能结构设计 | 第52-53页 |
| 5.2.2 软件功能模块开发 | 第53-54页 |
| 5.3 系统测试 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第64页 |
