| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-26页 |
| 1.2.1 对通信系统参数进行优化 | 第19-20页 |
| 1.2.2 高能效MAC层协议 | 第20-22页 |
| 1.2.3 利用电池特性设计低功耗通信策略 | 第22页 |
| 1.2.4 功率控制协议 | 第22-24页 |
| 1.2.5 能量采集 | 第24-25页 |
| 1.2.6 反向散射传输技术 | 第25-26页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第26-27页 |
| 1.4 课题来源以及论文结构 | 第27-30页 |
| 第2章 加速度信息融合的无线体域网功率控制 | 第30-52页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 无线体域网功率控制基本原理 | 第30-32页 |
| 2.3 功率控制的难点和无线链路的周期变化 | 第32-36页 |
| 2.3.1 功率控制的难点 | 第32-34页 |
| 2.3.2 近人体信道动态变化的周期性 | 第34-36页 |
| 2.4 加速度信息融合的无线体域网功率控制算法 | 第36-42页 |
| 2.4.1 系统整体框架 | 第36-37页 |
| 2.4.2 近节点运动和信道周期变化的关系 | 第37-40页 |
| 2.4.3 算法实现 | 第40-42页 |
| 2.5 结果和讨论 | 第42-50页 |
| 2.5.1 定位最优信道质量时刻的准确性 | 第43页 |
| 2.5.2 周期性场景下的性能 | 第43-47页 |
| 2.5.3 自由行走场景下的性能 | 第47-50页 |
| 2.6 总结 | 第50-52页 |
| 第3章 步态信息融合的无线体域网功率控制 | 第52-72页 |
| 3.1 引言 | 第52页 |
| 3.2 无线链路的周期变化 | 第52-54页 |
| 3.3 算法实现 | 第54-65页 |
| 3.3.1 系统框架 | 第54-55页 |
| 3.3.2 使用者姿态检测 | 第55-57页 |
| 3.3.3 动态时间规整算法 | 第57-60页 |
| 3.3.4 行走步态跟踪 | 第60-63页 |
| 3.3.5 RSSI峰值定位 | 第63-65页 |
| 3.3.6 发射功率调整 | 第65页 |
| 3.4 结果和讨论 | 第65-71页 |
| 3.4.1 实验结果 | 第65-69页 |
| 3.4.2 讨论 | 第69-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 基于在线学习算法的双模式无线体域网反向散射传输策略 | 第72-92页 |
| 4.1 引言 | 第72页 |
| 4.2 反向散射通信 | 第72-74页 |
| 4.3 马尔科夫决策过程的数学模型 | 第74-78页 |
| 4.3.1 马尔科夫决策过程 | 第74-76页 |
| 4.3.2 值函数和Bellman方程 | 第76-78页 |
| 4.4 系统描述 | 第78-80页 |
| 4.5 基于约束马尔科夫决策过程建模 | 第80-82页 |
| 4.5.1 系统模型 | 第80-81页 |
| 4.5.2 问题描述 | 第81-82页 |
| 4.6 优化策略求解 | 第82-85页 |
| 4.7 在线学习算法 | 第85-86页 |
| 4.8 算法仿真结果 | 第86-91页 |
| 4.9 总结 | 第91-92页 |
| 第5章 总结和展望 | 第92-96页 |
| 5.1 本论文主要工作 | 第92-93页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第93-96页 |
| 参考文献 | 第96-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第110-111页 |