基于数据融合的无线传感器网络路由算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 数据融合技术 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 数据融合技术在路由协议中的应用 | 第15-23页 |
| 2.1 基于协议的融合技术 | 第15-17页 |
| 2.2 结合路由协议的数据融合 | 第17-19页 |
| 2.2.1 路由方式 | 第17-18页 |
| 2.2.2 融合树的构造 | 第18-19页 |
| 2.3 结合路由协议的数据融合技术比较 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于改进 K-ACO 的均匀分簇路由算法 | 第23-36页 |
| 3.1 无线传感器网络采用的模型 | 第23-24页 |
| 3.1.1 网络模型 | 第23页 |
| 3.1.2 能量消耗模型 | 第23页 |
| 3.1.3 数据融合模型 | 第23-24页 |
| 3.2 典型蚁群算法以及蚁群聚类算法 | 第24-26页 |
| 3.2.1 典型蚁群算法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 蚁群聚类算法 | 第25-26页 |
| 3.3 K-medoids 聚类算法 | 第26-28页 |
| 3.3.1 K-medoids 聚类简介 | 第26-27页 |
| 3.3.2 K-medoids 算法步骤 | 第27-28页 |
| 3.4 LEACH 协议以及改进思想 | 第28-29页 |
| 3.4.1 经典 LEACH 算法 | 第28-29页 |
| 3.4.2 LEACH 改进思想 | 第29页 |
| 3.5 基于 K-ACO 的均匀分簇路由算法 | 第29-31页 |
| 3.6 性能比较以及算法仿真 | 第31-35页 |
| 3.6.1 簇头数目的选择 | 第32-33页 |
| 3.6.2 算法空间复杂度 | 第33页 |
| 3.6.3 算法时间复杂度 | 第33-34页 |
| 3.6.4 节点能耗速度比较 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于模糊控制的非均匀分簇路由算法 | 第36-47页 |
| 4.1 相关假设以及模型 | 第36-37页 |
| 4.1.1 相关假设 | 第36页 |
| 4.1.2 能量消耗模型 | 第36-37页 |
| 4.1.3 数据融合模型 | 第37页 |
| 4.2 模糊控制算法 | 第37-38页 |
| 4.3 基于模糊控制的非均匀分簇路由算法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 模糊化 | 第38-39页 |
| 4.3.2 模糊规则 | 第39-40页 |
| 4.3.3 去模糊化 | 第40页 |
| 4.3.4 算法具体实现 | 第40-41页 |
| 4.4 算法仿真以及性能比较 | 第41-46页 |
| 模拟情景1 | 第42-44页 |
| 模拟情景2 | 第44-45页 |
| 模拟情景3 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于竞争游戏算法的相关感知路由 | 第47-54页 |
| 5.1 系统模型 | 第47-48页 |
| 5.2 能量最小化路由框架 | 第48-49页 |
| 5.3 竞争游戏算法 | 第49页 |
| 5.4 相关感知路由算法 | 第49-51页 |
| 5.5 算法仿真以及性能比较 | 第51-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 工作不足及展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
