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无线传感器网络中节能相关若干关键问题与算法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
本文用到的缩略语第14-16页
一、绪论第16-24页
    1.1 课题研究背景及现状第16-22页
        1.1.1 研究背景第16页
        1.1.2 当前研究存在的问题及研究现状第16-22页
    1.2 论文研究的问题第22-23页
    1.3 文章内容及组织结构第23-24页
二、具有容错能力的无线传感器网络节能拓扑研究第24-50页
    2.1 引言第24-27页
    2.2 能量有效的无线传感器网络无标度拓扑研究第27-32页
        2.2.1 EETM拓扑演化模型第27-28页
        2.2.2 EETM的度分布属性第28-30页
        2.2.3 EETM仿真与分析第30-32页
    2.3 能量异构的无线传感器网络无标度拓扑研究第32-39页
        2.3.1 EHST节点生命期建模第33-34页
        2.3.2 EHST建模及动态特性分析第34-37页
        2.3.3 EHST仿真分析第37-39页
    2.4 能耗均衡的无线传感器网络加权无标度拓扑研究第39-48页
        2.4.1 EBWST节点生命期建模第39-40页
        2.4.2 EBWST建模及动态特性分析第40-45页
        2.4.3 EBWST仿真分析第45-48页
    2.5 本章小结第48-50页
三、基于压缩感知的WSNS数据压缩及重构算法研究第50-68页
    3.1 引言第50-52页
    3.2 基于压缩感知的数据压缩方法第52-55页
        3.2.1 压缩感知的关键问题第52-54页
        3.2.2 当前压缩感知重构算法存在的问题第54-55页
    3.3 基于量子粒子群优化算法的压缩感知数据重构算法第55-57页
        3.3.1 改进的量子粒子群优化算法第55-56页
        3.3.2 数据重构过程第56-57页
    3.4 基于压缩感知理论的时序信号分段压缩第57-59页
        3.4.1 改进思路第57页
        3.4.2 时序信号分段压缩方法第57-59页
    3.5 实验结果及性能分析第59-67页
        3.5.1 实验设置第59-62页
        3.5.2 物理实验分析第62-67页
    3.6 本章小结第67-68页
四、基于萤火虫算法的WSNS节点部署研究第68-88页
    4.1 引言第68页
    4.2 基于改进萤火虫优化算法的WSNS覆盖优化分析第68-78页
        4.2.1 萤火虫优化算法及改进算法第69-72页
        4.2.2 基于IGSO的WSNs网络覆盖优化算法第72-75页
        4.2.3 仿真分析第75-78页
    4.3 基于离散萤火虫压缩感知重构的WSNS多目标定位第78-86页
        4.3.1 目前研究的局限性第78页
        4.3.2 问题描述第78-79页
        4.3.3 压缩感知与稀疏重构第79-81页
        4.3.4 压缩感知WSNs多目标定位第81-83页
        4.3.5 仿真结果第83-86页
    4.4 本章小结第86-88页
五、基于混合蛙跳算法的WSNS数据传输方法研究第88-104页
    5.1 引言第88-89页
    5.2 基于混合蛙跳算法的非均匀分簇WSNS路由协议第89-96页
        5.2.1 无线传感器网络模型及混合蛙跳算法第89-90页
        5.2.2 SEBUCP协议第90-94页
        5.2.3 实验仿真第94-96页
    5.3 基于改进离散混合蛙跳算法的压缩感知信号重构方法及应用第96-103页
        5.3.1 离散混合蛙跳算法与改进第96-98页
        5.3.2 压缩感知与信号重构第98-101页
        5.3.3 仿真结果第101-103页
    5.4 结论第103-104页
六、结论第104-106页
    6.1 所做的工作及创新内容第104-105页
    6.2 进一步的展望第105-106页
参考文献第106-114页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第114-116页
致谢第116-117页

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