无线传感器网络数据实时可靠传输研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 无线传感器网络应用 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 无线传感器网络研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 无线传感器网络数据实时可靠传输研究 | 第12-14页 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 基础理论知识 | 第18-30页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 无线传感器网络体系结构 | 第18-19页 |
| 2.1.2 无线传感器网络结构 | 第19页 |
| 2.1.3 无线传感器网络特点 | 第19-21页 |
| 2.2 无线传感器网络部署 | 第21-23页 |
| 2.2.1 节点部署方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 节点部署方案的评价指标 | 第22-23页 |
| 2.3 无线传感器网络数据融合 | 第23-29页 |
| 2.3.1 数据融合基本原理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数据融合分类 | 第24-27页 |
| 2.3.3 数据融合算法 | 第27-28页 |
| 2.3.4 数据融合意义 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于改进粒子群算法的WSN部署优化 | 第30-42页 |
| 3.1 节点感知模型 | 第30-32页 |
| 3.2 改进感知模型 | 第32-33页 |
| 3.3 基本粒子群算法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 算法概述 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基本粒子群算法流程 | 第34-35页 |
| 3.4 改进粒子群算法 | 第35-37页 |
| 3.4.1 稳定性分析 | 第35页 |
| 3.4.2 算法设计 | 第35-36页 |
| 3.4.3 改进算法流程 | 第36-37页 |
| 3.5 实验仿真 | 第37-40页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第37页 |
| 3.5.2 结果分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于模糊证据理论的WSN数据融合 | 第42-54页 |
| 4.1 证据理论基础 | 第42-46页 |
| 4.1.1 证据理论相关定义 | 第43-44页 |
| 4.1.2 证据理论优缺点 | 第44-45页 |
| 4.1.3 各种证据组合规则比较 | 第45-46页 |
| 4.2 基于模糊证据理论的WSN数据融合模型 | 第46-48页 |
| 4.2.1 基于证据理论的WSN数据融合模型 | 第46-47页 |
| 4.2.2 改进的WSN数据融合模型 | 第47-48页 |
| 4.3 改进证据理论算法描述 | 第48-51页 |
| 4.3.1 隶属度函数的确定 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于感知节点可信度的基本信任分配 | 第49-50页 |
| 4.3.3 证据组合 | 第50-51页 |
| 4.4 实验验证 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于WSN制造车间实时定位系统设计与实现 | 第54-66页 |
| 5.1 制造车间定位系统需求分析 | 第54-55页 |
| 5.2 系统组成与工作流程 | 第55-59页 |
| 5.2.1 系统组成 | 第56-58页 |
| 5.2.2 工作流程 | 第58-59页 |
| 5.3 系统功能实现 | 第59-64页 |
| 5.3.1 系统开发环境 | 第59-60页 |
| 5.3.2 系统功能展示 | 第60-62页 |
| 5.3.3 系统测试分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-76页 |
