智能环境中基于上下文知识的数据收集优化研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 普适计算的提出与智能环境的兴起 | 第8-9页 |
| 1.1.2 智能环境现有体系存在的关键问题 | 第9-10页 |
| 1.1.3 面向服务的体系结构 | 第10-11页 |
| 1.2 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要贡献和创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 2 智能环境相关研究概述 | 第14-26页 |
| 2.1 现有智能环境体系结构概述 | 第14-20页 |
| 2.1.1 面向服务构架的体系结构 | 第14-16页 |
| 2.1.2 智能网关体系结构 | 第16-17页 |
| 2.1.3 OSGi体系结构 | 第17-19页 |
| 2.1.4 改进的体系结构的不足 | 第19-20页 |
| 2.2 上下文感知研究现状概述 | 第20-22页 |
| 2.3 常见数据收集优化方法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 硬件解决方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 软件解决方法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 带智能层的智能家居体系结构 | 第26-36页 |
| 3.1 基于日常生活服务的节点智能层次模型定义 | 第26-29页 |
| 3.2 面向用户需求生成节点资源配置方案 | 第29-31页 |
| 3.3 基于节点资源配置方案的任务分配算法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 分配算法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 评估算法 | 第33-34页 |
| 3.4 可行性分析 | 第34-35页 |
| 3.4.1 硬件可编程技术 | 第34-35页 |
| 3.4.2 缩短重构时间的技术 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于上下文感知知识的数据预测收集-DPHT | 第36-49页 |
| 4.1 无线传感器网络模型 | 第37-39页 |
| 4.1.1 网络构建思想 | 第37页 |
| 4.1.2 相关基础定义 | 第37-39页 |
| 4.2 节点存储知识的数据结构 | 第39-40页 |
| 4.3 数据收集问题描述 | 第40页 |
| 4.4 DPHT实例描述 | 第40-42页 |
| 4.5 基于HMM的预测系统模型 | 第42-48页 |
| 4.5.1 系统流程 | 第42-43页 |
| 4.5.2 消息传递机制（ME） | 第43页 |
| 4.5.3 用户行进方向预测（PWD（）） | 第43-47页 |
| 4.5.4 触发时间预测 （PTT（）） | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 实验仿真评估 | 第49-55页 |
| 5.1 评估指标 | 第49页 |
| 5.2 仿真工具介绍 | 第49-50页 |
| 5.3 仿真实验设置 | 第50-54页 |
| 5.3.1 实验参数设置 | 第50-51页 |
| 5.3.2 活动模式设置 | 第51-52页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 全文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录： | 第61页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录： | 第61页 |
