| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 主要縮略语及中英文对照 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1. 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2. 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3. 研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4. 论文贡献 | 第19页 |
| 1.5. 论文结构 | 第19-20页 |
| 1.6. 本章参考文献 | 第20-23页 |
| 第二章 WSN信任管理关键技术综述 | 第23-39页 |
| 2.1. 研究背景 | 第23-28页 |
| 2.1.1. WSN核心功能 | 第23-26页 |
| 2.1.2. WSN应用特点 | 第26-27页 |
| 2.1.3. WSN安全威胁 | 第27-28页 |
| 2.2. 基于群体智能的WSN信任管理整体架构 | 第28-34页 |
| 2.2.1. 基于群体智能的信任管理 | 第29-30页 |
| 2.2.2. 智能的信任评估与表示 | 第30-32页 |
| 2.2.3. 基于群体信任的WSN异常数据过滤 | 第32-33页 |
| 2.2.4. 群体内刻度无关的数据表示 | 第33页 |
| 2.2.5. 基于群体误差控制的WSN数据收集 | 第33-34页 |
| 2.3. 本章小结 | 第34-35页 |
| 2.4. 本章参考文献 | 第35-39页 |
| 第三章 基于轻量云模型的WSN不确定性信任表示方法 | 第39-57页 |
| 3.1. 引言 | 第39页 |
| 3.2. 信任评价模型 | 第39-41页 |
| 3.2.1. 信任融合方法 | 第40页 |
| 3.2.2. 信任管理目标 | 第40-41页 |
| 3.2.3. 基于不确定性信任评价 | 第41页 |
| 3.3. 轻量云信任 | 第41-44页 |
| 3.3.1. 云模型 | 第42-43页 |
| 3.3.2. 轻量云模型 | 第43-44页 |
| 3.4. 基于轻量云模型的WSN信任表示方法 | 第44-47页 |
| 3.4.1. 信任指标及其轻量云信任 | 第44页 |
| 3.4.2. 轻量云信任算法 | 第44-46页 |
| 3.4.3. 轻量云信任管理策略 | 第46-47页 |
| 3.5. 仿真实验 | 第47-55页 |
| 3.5.1. 实验设计 | 第48-50页 |
| 3.5.2. 多攻击场景入侵容忍及识别 | 第50-54页 |
| 3.5.3. 开销分析 | 第54-55页 |
| 3.6. 本章小结 | 第55页 |
| 3.7. 本章参考文献 | 第55-57页 |
| 第四章 基于群体信任的WSN异常数据过滤方法 | 第57-75页 |
| 4.1. 引言 | 第57-58页 |
| 4.2. WSN数据过滤模型 | 第58-62页 |
| 4.2.1. WSN场景分析 | 第58-61页 |
| 4.2.2. 基于群体的数据过滤 | 第61-62页 |
| 4.3. 群体信任 | 第62-66页 |
| 4.3.1. 相对信任 | 第62-64页 |
| 4.3.2. 群体信任算法 | 第64-66页 |
| 4.4. 基于群体信任的异常数据过滤方法 | 第66-69页 |
| 4.4.1. 可疑数据发现 | 第66-67页 |
| 4.4.2. 数据过滤方法 | 第67-69页 |
| 4.5. 仿真实验 | 第69-73页 |
| 4.5.1. 实验建立 | 第69页 |
| 4.5.2. 实验结果分析 | 第69-71页 |
| 4.5.3. 综合性能比较 | 第71-73页 |
| 4.6. 本章小结 | 第73页 |
| 4.7. 本章参考文献 | 第73-75页 |
| 第五章 群体内刻度无关的数据表示方法及其应用 | 第75-87页 |
| 5.1. 群体内数据预测模型 | 第75-76页 |
| 5.2. 相关定理及推论 | 第76-78页 |
| 5.3. 刻度无关的数值表示方法 | 第78-79页 |
| 5.3.1. 刻度 | 第78-79页 |
| 5.3.2. 内部值 | 第79页 |
| 5.4. 刻度无关的数值表示方法的应用 | 第79-85页 |
| 5.4.1. 相似向量 | 第80-81页 |
| 5.4.2. 内部误差 | 第81-85页 |
| 5.5. 本章小结 | 第85-86页 |
| 5.6. 本章参考文献 | 第86-87页 |
| 第六章 基于群体误差控制的WSN数据收集方法 | 第87-104页 |
| 6.1. 引言 | 第87-88页 |
| 6.2. 群体误差控制模型 | 第88-91页 |
| 6.2.1. 单节点误差控制 | 第88-90页 |
| 6.2.2. 数据融合误差控制 | 第90-91页 |
| 6.3. 基于群体误差控制的WSN数据收集方法 | 第91-96页 |
| 6.3.1. 数据收集过程 | 第92-93页 |
| 6.3.2. 阈值自适应的数据采集策略 | 第93-94页 |
| 6.3.3. 误差可控的WSN数据融合算法 | 第94-96页 |
| 6.4. 仿真实验 | 第96-101页 |
| 6.4.1. 实验设计 | 第96页 |
| 6.4.2. 传输抑制效果 | 第96-98页 |
| 6.4.3. 数据融合准确度 | 第98-100页 |
| 6.4.4. 综合分析 | 第100-101页 |
| 6.5. 本章小结 | 第101-102页 |
| 6.6. 本章参考文献 | 第102-104页 |
| 第七章 结束语 | 第104-108页 |
| 7.1. 论文总结 | 第104-106页 |
| 7.2. 进一步研究工作 | 第106-107页 |
| 7.3. 本章参考文献 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第110页 |