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无线传感器网络多媒体信息协作处理技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
专用术语注释表第10-13页
第一章 绪论第13-24页
    1.1 研究背景第13-18页
        1.1.1 无线传感器网络概述第13-16页
        1.1.2 无线传感器网络研究现状第16-18页
    1.2 研究意义第18-19页
    1.3 课题来源第19页
    1.4 研究内容和主要贡献第19-22页
        1.4.1 论文研究内容第19-21页
        1.4.2 论文主要贡献第21-22页
    1.5 论文结构安排第22-24页
第二章 WSNs 多媒体信息处理相关研究第24-50页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 节点感知模型研究现状第25-31页
        2.2.1 节点感知模型第25-29页
        2.2.2 节点相关性模型第29-31页
    2.3 WSNs 覆盖优化调度研究现状第31-39页
        2.3.1 节点调度第32-36页
        2.3.2 网络覆盖控制优化第36-38页
        2.3.3 覆盖优化调度技术总结第38-39页
    2.4 节点协作图像处理研究现状第39-44页
        2.4.1 图像冗余性和时空相关性第40-41页
        2.4.2 多节点协同工作方法第41-43页
        2.4.3 节点协作图像处理技术总结第43-44页
    2.5 分布式视频编解码研究现状第44-48页
        2.5.1 分布式视频编码第45-48页
        2.5.2 分布式视频编解码技术总结第48页
    2.6 本章小结第48-50页
第三章 基于时空覆盖优化的节点协作调度模型第50-69页
    3.1 引言第50-51页
    3.2 网络时空覆盖模型第51-55页
        3.2.1 节点感知模型第51-54页
        3.2.2 时空覆盖模型第54-55页
    3.3 网络基本区域生成第55-59页
        3.3.1 问题定义第56-57页
        3.3.2 网格划分方法第57-58页
        3.3.3 节点相对位置方法第58-59页
    3.4 时空覆盖优化调度算法第59-63页
    3.5 仿真实验第63-68页
        3.5.1 网格划分方法的有效性第63-64页
        3.5.2 基本区域生成算法性能比较第64-66页
        3.5.3 调度算法的性能比较第66-68页
    3.6 本章小结第68-69页
第四章 基于奇异值分解的多节点协作图像压缩机制第69-84页
    4.1 引言第69-70页
    4.2 奇异值分解方法与网络模型第70-75页
        4.2.1 奇异值分解方法第70-71页
        4.2.2 网络拓扑结构第71-73页
        4.2.3 网络能耗模型第73-75页
    4.3 基于奇异值分解的图像分布式协作压缩机制第75-79页
        4.3.1 奇异值分解分块自适应压缩算法第75-78页
        4.3.2 具体方案描述第78-79页
    4.4 仿真实验第79-83页
        4.4.1 仿真实验相关参数第79-80页
        4.4.2 仿真结果及分析第80-83页
    4.5 本章小结第83-84页
第五章 基于三维感知的多媒体节点协同相关模型第84-99页
    5.1 引言第84-85页
    5.2 多相机节点信息相关模型第85-88页
        5.2.1 相关系数模型第85-87页
        5.2.2 信息相关系数计算算法第87-88页
    5.3 基于相关系数的节点聚类第88-93页
        5.3.1 网络结构第88-90页
        5.3.2 分簇建立方法第90-92页
        5.3.3 网络传输模式第92-93页
    5.4 仿真实验第93-97页
        5.4.1 相关系数分析第93-95页
        5.4.2 网络性能评价第95-97页
    5.5 本章小结第97-99页
第六章 一种新型边信息融合的多视角视频分布式编码框架第99-112页
    6.1 引言第99-100页
    6.2 相关工作第100-102页
    6.3 多视角分布式视频编码模式第102-108页
        6.3.1 分布式视频编码原理第102-103页
        6.3.2 MDVC 的帧和编码结构第103-105页
        6.3.3 基于 SAD 准则的 MDVC第105-106页
        6.3.4 基于融合的边信息生成第106-108页
    6.4 仿真实验第108-111页
    6.5 本章小结第111-112页
第七章 总结与展望第112-115页
    7.1 论文总结第112-113页
    7.2 工作展望第113-115页
参考文献第115-127页
附录1 图表清单第127-129页
附录2 攻读博士学位期间撰写的论文第129-130页
附录3 攻读博士学位期间参加的科研项目第130-131页
致谢第131-132页

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