| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·链路特性分析 | 第11-12页 |
| ·基于硬件的链路质量评估方法 | 第12-13页 |
| ·基于软件的链路质量评估方法 | 第13页 |
| ·综合性链路质量评估方法 | 第13-14页 |
| ·链路质量预测方法 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·文章组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 无线传感网络链路质量预测参数 | 第17-27页 |
| ·基于硬件的预测参数 | 第17-22页 |
| ·RSSI | 第17-20页 |
| ·LQI | 第20-21页 |
| ·SNR | 第21-22页 |
| ·基于软件的预测参数 | 第22-24页 |
| ·PRR | 第23-24页 |
| ·预测参数间的关系 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 无线传感网络链路特性的实验研究 | 第27-40页 |
| ·实验平台介绍 | 第27-31页 |
| ·硬件平台 | 第27-30页 |
| ·软件平台 | 第30-31页 |
| ·实验场景 | 第31-33页 |
| ·实验分析 | 第33-39页 |
| ·信道对链路的影响 | 第33-35页 |
| ·发射功率对链路的影响 | 第35-37页 |
| ·参数与距离的关系 | 第37-38页 |
| ·链路的突发性 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 一种基于指数平滑的 WSNS 链路质量预测模型 | 第40-55页 |
| ·预测参数的测量 | 第40-42页 |
| ·实验场景 | 第40-41页 |
| ·卡尔曼滤波的引入 | 第41-42页 |
| ·链路质量分析 | 第42-47页 |
| ·相关性分析 | 第42-43页 |
| ·PRR 与 RSSI 之间的关系 | 第43-44页 |
| ·PRR 与 LQI 之间的关系 | 第44-47页 |
| ·PRR 计算模型 | 第47-50页 |
| ·基于指数平滑的预测模型(LQP-ES) | 第50-51页 |
| ·链路质量路由度量 | 第51页 |
| ·实验分析 | 第51-53页 |
| ·PRR 计算模型的验证 | 第52页 |
| ·预测模型的验证 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 一种 BP 神经网络的链路质量预测模型 | 第55-67页 |
| ·链路分析与划分 | 第55-58页 |
| ·BP 人工神经网络介绍 | 第58页 |
| ·预测模型 | 第58-64页 |
| ·时间序列预测窗口划分 | 第59-60页 |
| ·BP 网络设计 | 第60-62页 |
| ·模型验证 | 第62-64页 |
| ·两种预测方法的比较 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士期间参与课题情况 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |