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基于分层视图的WSN溯源压缩算法的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
    1.2 研究现状第10-13页
    1.3 论文主要工作第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-15页
第二章 相关技术与Provenance系统模型第15-29页
    2.1 WSN与Provenance模型第15-19页
        2.1.1 WSN分簇第15-18页
        2.1.2 Provenance模型第18-19页
    2.2 素因式分解第19-20页
    2.3 子集和第20-22页
    2.4 无线数据包结构第22页
    2.5 仿真与硬件实验工具第22-28页
        2.5.1 TinyOS第23-24页
        2.5.2 PowerTOSSIMz第24-25页
        2.5.3 ZigBee第25-28页
    2.6 本章小结第28-29页
第三章 基于逐级重建的Provenance增量压缩第29-39页
    3.1 WSN多级分簇管理第29-30页
    3.2 Provenance压缩第30-34页
        3.2.1 线性Provenance压缩方法第30-32页
        3.2.2 线性Provenance压缩实例第32页
        3.2.3 聚合Provenance压缩方法第32-33页
        3.2.4 聚合Provenance压缩实例第33-34页
    3.3 Provenance解压缩第34-37页
        3.3.1 线性Provenance解压缩方法第34-35页
        3.3.2 线性Provenance解压缩实例第35页
        3.3.3 聚合Provenance解压缩方法第35-36页
        3.3.4 聚合Provenance解压缩实例第36-37页
    3.4 最优阈值的讨论第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 性能分析第39-43页
    4.1 复杂度分析第39-40页
        4.1.1 时间复杂度第39页
        4.1.2 空间复杂度第39-40页
    4.2 完整性分析第40-42页
        4.2.1 注入攻击第40-41页
        4.2.2 消息篡改攻击第41-42页
    4.3 机密性分析第42页
    4.4 本章小结第42-43页
第五章 仿真与硬件组网实验第43-50页
    5.1 仿真第43-47页
        5.1.1 仿真环境第44-45页
        5.1.2 仿真结果第45-47页
    5.2 硬件组网实验第47-48页
        5.2.1 实验环境第47-48页
        5.2.2 实验结果第48页
    5.3 本章小结第48-50页
第六章 总结与展望第50-52页
    6.1 工作总结第50-51页
    6.2 研究展望第51-52页
参考文献第52-57页
致谢第57-58页
在读期间所发表的论文第58页

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