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无线传感器网络自适应数据容错关键技术研究

摘要第1-13页
Abstract第13-15页
第一章 绪论第15-33页
   ·无线传感器网络概述第15-19页
     ·研究背景第15-16页
     ·无线传感器网络特点第16-17页
     ·无线传感器网络的应用第17-19页
   ·无线传感器网络容错研究的目的与意义第19-21页
   ·WSN容错涉及的内容第21-23页
     ·WSN的错误产生原因第21页
     ·WSN的错误定义及分类第21-22页
     ·WSN容错定义及主要研究方向第22-23页
   ·WSN容错所涉及的环节述评第23-28页
     ·错误防止第24-26页
     ·错误检测第26-27页
     ·错误的隔离与鉴别第27页
     ·错误的恢复第27-28页
     ·小结第28页
   ·当前WSN容错主要研究问题第28-30页
     ·复合容错模型第28-29页
     ·容错的自组织和自适应技术第29页
     ·多维度耦合下的容错技术第29-30页
   ·本文的研究目标和内容第30-31页
   ·本文的结构安排第31-33页
第二章 WSN数据容错技术研究综述第33-43页
   ·节点与事件的数据错误检测技术研究第33-37页
     ·节点数据错误的检测第33-34页
     ·事件区域的检测第34-37页
   ·基于数据收集与聚集操作的数据容错研究第37-42页
     ·基于树结构的数据聚集容错第37-38页
     ·基于Gossip结构的数据容错第38-40页
     ·基于多层次结构的数据容错第40页
     ·基于簇结构的数据容错第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第三章 WSN自适应数据容错算法研究第43-61页
   ·概述第43-44页
   ·相关工作第44页
   ·网络模型及相关假设第44-46页
     ·事件簇的定义第45页
     ·相关模型与问题提出第45-46页
   ·基于k-means的自适应数据容错算法EFSA第46-51页
     ·事件簇的分布式构造第46-48页
     ·事件值的近似计算第48-50页
     ·节点可信度的自适应性调整及错误节点的确定第50-51页
   ·EFSA算法性能分析及参数讨论第51-56页
     ·EFSA算法的依概率收敛性能第51-53页
     ·数据集合半径εtole 的选择第53-55页
     ·可信度公式中参数a , λ的取值第55-56页
   ·仿真结果及分析第56-60页
     ·EFSA算法的性能分析第56-58页
     ·错误节点的检测第58-59页
     ·能耗分析第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第四章 交叉重叠区域的多事件簇数据容错机制第61-73页
   ·相关研究工作第61-62页
   ·问题描述第62-64页
     ·多事件簇的定义第62-63页
     ·模型及假设第63页
     ·问题的提出第63-64页
   ·多事件簇数据容错机制MEDFT第64-69页
     ·多事件簇的构造第64页
     ·多事件簇的簇头选取第64-65页
     ·重叠区域节点处理第65-67页
     ·多事件簇数据获取及节点可信度的确定第67页
     ·节点数据错误的判断及数据补偿第67-69页
   ·模拟实验及结果分析第69-72页
     ·事件值的正确性比较第69-71页
     ·能量效率的分析第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第五章 基于可靠生成树的自组织容错传输模式第73-89页
   ·概述第73-74页
   ·相关工作第74-75页
   ·问题描述第75-76页
     ·网内计算分析第75-76页
     ·问题的提出第76页
   ·基于可靠生成树的容错传输模式第76-84页
     ·网络结构初始化第76-78页
     ·自组织地构造网内可靠生成树第78-80页
     ·节点可信度确定策略及三种节点可信度公式讨论第80-82页
     ·可靠生成树的错误处理及重构性能分析第82-84页
   ·模拟实验及结果分析第84-88页
     ·模拟环境及参数设置第84页
     ·基于RST的容错传输模式性能分析第84-86页
     ·WSN中多种树结构的传输性能比较第86-88页
   ·本章小结第88-89页
第六章 混合结构的数据容错模型第89-103页
   ·相关研究及问题提出第89-91页
   ·混合结构数据容错模型第91-98页
     ·混合结构数据容错模型的基本框架第91-92页
     ·构造WSN的混合结构第92-93页
     ·节点可信度与群体可信度第93-94页
     ·数据聚集操作及数据传输第94-95页
     ·群体可信度的计算第95-96页
     ·数据错误的判断第96-97页
     ·模型收敛性及复杂性分析第97-98页
   ·模拟实验及结果分析第98-102页
   ·本章小结第102-103页
第七章 结束语第103-106页
   ·本文工作总结第103-104页
   ·本文的主要贡献与创新点第104-105页
   ·后续研究工作展望第105-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-120页
作者在学期间取得的学术成果第120-121页
作者在学期间参加的科研工作第121页

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