| 摘要 | 第5-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-19页 |
| 1.2 研究内容和创新点 | 第19-21页 |
| 1.3 博士期间主要工作 | 第21页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第21-25页 |
| 第二章 移动传感器网络拓扑重构和任务协同综述 | 第25-43页 |
| 2.1 移动传感器网络拓扑重构 | 第25-36页 |
| 2.1.1 无线传感器网络拓扑重构定义与要求 | 第25-26页 |
| 2.1.2 无线传感器网络拓扑重构目标 | 第26-28页 |
| 2.1.3 无线传感器网络拓扑重构经典方法 | 第28-30页 |
| 2.1.4 移动传感器网络拓扑重构研究现状 | 第30-35页 |
| 2.1.5 存在问题 | 第35-36页 |
| 2.2 移动传感器网络任务协同 | 第36-41页 |
| 2.2.1 移动多媒体传感器网络任务协同研究现状 | 第36-38页 |
| 2.2.2 移动可充电传感器网络任务协同研究现状 | 第38-40页 |
| 2.2.3 存在问题 | 第40-41页 |
| 2.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 面向气体泄漏监测的MWSNs虚拟力3D拓扑重构机制 | 第43-69页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 系统模型 | 第44-51页 |
| 3.2.1 假设与定义 | 第44-45页 |
| 3.2.2 气体扩散模型 | 第45-46页 |
| 3.2.3 虚拟力模型 | 第46-49页 |
| 3.2.4 本章主要符号表 | 第49-51页 |
| 3.3 基于虚拟力的无线传感器网络3D自组织拓扑重构算法 | 第51-54页 |
| 3.3.1 距离阈值设置 | 第52页 |
| 3.3.2 固定Sink节点的处理 | 第52-53页 |
| 3.3.3 GRSS算法 | 第53-54页 |
| 3.4 基于虚拟力的无线传感器网络分层优先级3D拓扑重构算法 | 第54-60页 |
| 3.4.1 分层优先级 | 第54-55页 |
| 3.4.2 传感器节点的分配 | 第55-56页 |
| 3.4.3 各层传感器的虚拟力模型 | 第56-58页 |
| 3.4.4 各层的距离阈值设置 | 第58页 |
| 3.4.5 移动Sink节点的处理 | 第58-59页 |
| 3.4.6 PRSS算法 | 第59-60页 |
| 3.5 实验分析 | 第60-67页 |
| 3.5.1 气体扩散仿真分析 | 第61-62页 |
| 3.5.2 覆盖率仿真分析 | 第62-65页 |
| 3.5.3 移动距离仿真分析 | 第65-66页 |
| 3.5.4 网络能耗和网络生存时间仿真分析 | 第66-67页 |
| 3.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 高速公路场景下基于预测的VSNs拓扑重构机制 | 第69-89页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.2 网络拓扑模型 | 第70-75页 |
| 4.2.1 假设与定义 | 第70-71页 |
| 4.2.2 网络拓扑分析 | 第71-74页 |
| 4.2.3 本章主要符号表 | 第74-75页 |
| 4.3 基于停留时间的VSNs拓扑重构算法 | 第75-78页 |
| 4.3.1 VSNs拓扑重构流程 | 第75-76页 |
| 4.3.2 VSNs拓扑重构的负载均衡机制 | 第76-77页 |
| 4.3.3 CRSR算法描述 | 第77-78页 |
| 4.4 基于预测的VSNs拓扑重构算法 | 第78-82页 |
| 4.4.1 拓扑模型 | 第78-79页 |
| 4.4.2 基于延迟容忍的预存储机制 | 第79页 |
| 4.4.3 传感器网络能耗模型 | 第79-80页 |
| 4.4.4 邻居传感器节点路径能耗评估模型 | 第80-81页 |
| 4.4.5 基于预测的VSNs拓扑重构算法 | 第81页 |
| 4.4.6 CRSP算法描述 | 第81-82页 |
| 4.5 实验分析 | 第82-88页 |
| 4.6 本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 移动多媒体传感器网络的图像压缩任务协同机制 | 第89-111页 |
| 5.1 引言 | 第89-90页 |
| 5.2 任务协同网络模型 | 第90-95页 |
| 5.2.1 假设与定义 | 第90-91页 |
| 5.2.2 任务协同联盟 | 第91-92页 |
| 5.2.3 任务协同网络拓扑结构 | 第92-93页 |
| 5.2.4 本章主要符号表 | 第93-95页 |
| 5.3 基于TSPT的多轮图像压缩任务协同分解机制 | 第95-100页 |
| 5.3.1 任务分解原则 | 第95-96页 |
| 5.3.2 任务分解约束 | 第96页 |
| 5.3.3 奇异值分解的图像压缩方法 | 第96-97页 |
| 5.3.4 基于TSPT的多轮图像压缩任务协同分解算法 | 第97-99页 |
| 5.3.5 算法描述 | 第99-100页 |
| 5.4 基于动态联盟的图像压缩任务协同分配算法 | 第100-105页 |
| 5.4.1 图像压缩任务分配指标 | 第100-101页 |
| 5.4.2 问题模型 | 第101-103页 |
| 5.4.3 问题求解过程 | 第103-104页 |
| 5.4.4 基于动态联盟的图像压缩任务协同分配算法 | 第104-105页 |
| 5.5 实验分析 | 第105-110页 |
| 5.5.1 ATDA算法的收敛性分析 | 第107-108页 |
| 5.5.2 ATDA算法的性能分析 | 第108-110页 |
| 5.6 本章小结 | 第110-111页 |
| 第六章 基于哈密尔顿路径的MWRSNs充电任务协同机制 | 第111-133页 |
| 6.1 引言 | 第111-112页 |
| 6.2 系统模型 | 第112-116页 |
| 6.2.1 无线可充电传感器网络模型 | 第112-114页 |
| 6.2.2 无线可充电传感器网络能耗模型 | 第114页 |
| 6.2.3 评价指标 | 第114-115页 |
| 6.2.4 本章主要符号表 | 第115-116页 |
| 6.3 基于哈密尔顿路径的MWRSNs充电任务协同算法 | 第116-127页 |
| 6.3.1 算法流程 | 第116-117页 |
| 6.3.2 充电任务调度请求 | 第117-118页 |
| 6.3.3 确定MC的停留位置 | 第118-119页 |
| 6.3.4 确定充电传感器集合及其充电电量 | 第119-120页 |
| 6.3.5 确定停等充电传感器集合及停等位置 | 第120-122页 |
| 6.3.6 建立哈密尔顿路径 | 第122-124页 |
| 6.3.7 MC和停等充电传感器节点的协作充电 | 第124页 |
| 6.3.8 MC充电完成后的传感数据协作采集 | 第124-125页 |
| 6.3.9 算法描述及举例 | 第125-127页 |
| 6.4 实验分析 | 第127-131页 |
| 6.4.1 仿真参数设置 | 第127-128页 |
| 6.4.2 算法性能分析 | 第128-131页 |
| 6.5 本章小结 | 第131-133页 |
| 第七章 结束语 | 第133-135页 |
| 7.1 论文总结 | 第133-134页 |
| 7.2 未来的研究工作 | 第134-135页 |
| 参考文献 | 第135-145页 |
| 主要缩略语 | 第145-147页 |
| 致谢 | 第147-149页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文/发明专利 | 第149页 |
