自组织网络通信的关键问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-19页 |
| 1.2 相关工作 | 第19-25页 |
| 1.2.1 定位问题 | 第19-21页 |
| 1.2.2 路由算法优化 | 第21-23页 |
| 1.2.3 隐私保护 | 第23-25页 |
| 1.3 组织结构 | 第25页 |
| 1.4 本文的贡献 | 第25-31页 |
| 1.4.1 线性传感网的相对定位 | 第26页 |
| 1.4.2 二维传感网的距离估计 | 第26-27页 |
| 1.4.3 基于智能手机的行人定位 | 第27页 |
| 1.4.4 普通传感网的路由树 | 第27-28页 |
| 1.4.5 数据融合传感网的路由树 | 第28页 |
| 1.4.6 无线AP接入控制 | 第28-29页 |
| 1.4.7 车载网隐私保护 | 第29-31页 |
| 2 线性传感网的相对定位 | 第31-55页 |
| 2.1 引言 | 第31-33页 |
| 2.2 问题形式化 | 第33-34页 |
| 2.3 备选方案 | 第34-38页 |
| 2.3.1 基于连通性的方案 | 第34-36页 |
| 2.3.2 基于RSSI的方案 | 第36-38页 |
| 2.4 提出的高效解决方案 | 第38-43页 |
| 2.4.1 新的发现 | 第38-40页 |
| 2.4.2 指数时间算法 | 第40页 |
| 2.4.3 多项式时间算法 | 第40-43页 |
| 2.5 实践中的问题 | 第43-45页 |
| 2.6 实地实验 | 第45-53页 |
| 2.6.1 路段形状的影响 | 第46-50页 |
| 2.6.2 其他因素的影响 | 第50-53页 |
| 2.7 本章小结 | 第53-55页 |
| 3 二维传感网的距离估计 | 第55-73页 |
| 3.1 引言 | 第55-56页 |
| 3.2 问题形式化 | 第56-57页 |
| 3.3 方法概述 | 第57-59页 |
| 3.3.1 初始距离估计 | 第57-59页 |
| 3.3.2 校准跳数距离 | 第59页 |
| 3.4 邻居节点间的距离估计量 | 第59-66页 |
| 3.4.1 第一个估计量 | 第60页 |
| 3.4.2 第二个估计量 | 第60-61页 |
| 3.4.3 第三个估计量 | 第61-64页 |
| 3.4.4 偏差和标准差 | 第64-66页 |
| 3.5 模拟实验 | 第66-70页 |
| 3.5.1 校准跳数距离的性能 | 第66-67页 |
| 3.5.2 对定位算法的影响 | 第67-69页 |
| 3.5.3 假设之外的场景 | 第69-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-73页 |
| 4 基于智能手机的行人定位 | 第73-89页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 手机GPS的误差 | 第74-75页 |
| 4.3 系统概述 | 第75-77页 |
| 4.4 航位推测 | 第77-81页 |
| 4.4.1 距离估计 | 第77-79页 |
| 4.4.2 方向估计 | 第79-81页 |
| 4.5 地图匹配 | 第81-86页 |
| 4.5.1 无误差的情况 | 第82-83页 |
| 4.5.2 有误差的情况 | 第83-86页 |
| 4.6 实地实验 | 第86-88页 |
| 4.7 讨论和未来工作 | 第88页 |
| 4.8 本章小结 | 第88-89页 |
| 5 普通传感网的路由树 | 第89-113页 |
| 5.1 引言 | 第89-90页 |
| 5.2 问题形式化 | 第90-91页 |
| 5.3 问题的不可近似比 | 第91-94页 |
| 5.4 缩小搜索空间 | 第94-101页 |
| 5.4.1 问题分解 | 第95-98页 |
| 5.4.2 缩小范围的规则 | 第98-101页 |
| 5.5 最优生成树的精确算法 | 第101-106页 |
| 5.6 模拟实验 | 第106-109页 |
| 5.6.1 影响运行时间的因素 | 第107页 |
| 5.6.2 与穷举法的对比 | 第107-108页 |
| 5.6.3 与近似算法的对比 | 第108-109页 |
| 5.7 讨论和未来工作 | 第109-111页 |
| 5.8 本章小结 | 第111-113页 |
| 6 数据融合传感网的路由树 | 第113-131页 |
| 6.1 引言 | 第113-114页 |
| 6.2 问题形式化 | 第114-116页 |
| 6.3 等价性与两个近似算法 | 第116-121页 |
| 6.3.1 等价性证明 | 第117-120页 |
| 6.3.2 引出的算法 | 第120-121页 |
| 6.4 一个更快的近似算法 | 第121-127页 |
| 6.4.1 生命期保证 | 第122-124页 |
| 6.4.2 减少关键节点 | 第124-126页 |
| 6.4.3 完整算法 | 第126-127页 |
| 6.5 模拟实验 | 第127-130页 |
| 6.6 本章小结 | 第130-131页 |
| 7 无线AP接入控制 | 第131-149页 |
| 7.1 引言 | 第131-132页 |
| 7.2 问题回顾与形式化 | 第132-134页 |
| 7.2.1 向量调度问题 | 第132-133页 |
| 7.2.2 广义负载均衡问题 | 第133-134页 |
| 7.3 传统近似算法的失效 | 第134-137页 |
| 7.4 GLB的问题难度 | 第137-141页 |
| 7.4.1 构造GLB实例 | 第137-139页 |
| 7.4.2 等价性证明 | 第139-140页 |
| 7.4.3 GLB的不可近似比 | 第140-141页 |
| 7.4.4 广义向量调度 | 第141页 |
| 7.5 向量调度的在线算法 | 第141-147页 |
| 7.5.1 转换为向量调度算法 | 第142-143页 |
| 7.5.2 保证多项式运行时间 | 第143-145页 |
| 7.5.3 计算加速 | 第145-146页 |
| 7.5.4 模拟实验 | 第146-147页 |
| 7.6 本章小结 | 第147-149页 |
| 8 车载网隐私保护 | 第149-175页 |
| 8.1 引言 | 第149-150页 |
| 8.2 背景知识 | 第150-155页 |
| 8.2.1 电平通过法 | 第152-153页 |
| 8.2.2 我们的方法 | 第153-155页 |
| 8.2.3 性能指标 | 第155页 |
| 8.3 实时的数据平滑 | 第155-157页 |
| 8.4 完全随机密钥的抽取 | 第157-164页 |
| 8.4.1 依赖性的建模 | 第157-160页 |
| 8.4.2 随机性提取器 | 第160-162页 |
| 8.4.3 模型讨论 | 第162-164页 |
| 8.5 在线参数学习法 | 第164-167页 |
| 8.5.1 α的选择 | 第164-165页 |
| 8.5.2 训练期的选择 | 第165-166页 |
| 8.5.3 讨论 | 第166-167页 |
| 8.6 实地实验 | 第167-174页 |
| 8.6.1 参数的影响 | 第168-169页 |
| 8.6.2 方法的对比 | 第169-171页 |
| 8.6.3 实验结果 | 第171-173页 |
| 8.6.4 讨论 | 第173-174页 |
| 8.7 本章小结 | 第174-175页 |
| 9 结论 | 第175-177页 |
| 致谢 | 第177-179页 |
| 简历与科研成果 | 第179-183页 |
| 参考文献 | 第183-196页 |
