认知多跳网络中的节点休眠调度算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 认知多跳网络的特性研究 | 第16-30页 |
| 2.1 认知多跳网络概述 | 第16-18页 |
| 2.2 认知多跳网络系统架构 | 第18-19页 |
| 2.3 认知多跳网络特点及关键技术 | 第19-24页 |
| 2.3.1 认知多跳网络特点 | 第19-20页 |
| 2.3.2 认知多跳网络关键技术 | 第20-24页 |
| 2.4 认知多跳网络模型 | 第24-27页 |
| 2.4.1 MAC层目标 | 第25-26页 |
| 2.4.2 物理层目标 | 第26-27页 |
| 2.5 认知多跳网络中自组织节点的休眠调度 | 第27-28页 |
| 2.6 本章总结 | 第28-30页 |
| 第3章 节点休眠时间固定的调度算法分析 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 FST休眠调度算法描述 | 第30-32页 |
| 3.3 性能分析 | 第32-40页 |
| 3.3.1 仿真平台介绍及参数设置 | 第33-34页 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 | 第34-40页 |
| 3.4 本章总结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于节点业务量预测的休眠调度算法 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 预测方法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 相关算法介绍 | 第42-43页 |
| 4.2.2 自适应滤波预测法 | 第43-45页 |
| 4.3 NTP休眠调度算法 | 第45-51页 |
| 4.3.1 网络节点业务量预测模型 | 第47-49页 |
| 4.3.2 休眠调度过程 | 第49-51页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章总结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于节点剩余能量的休眠调度算法 | 第54-62页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 相关算法介绍 | 第54-55页 |
| 5.3 NRE休眠调度算法 | 第55-58页 |
| 5.3.1 算法描述 | 第55-56页 |
| 5.3.2 算法能耗分析 | 第56-58页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章总结 | 第60-62页 |
| 第6章 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69页 |
