无线传感器网络的覆盖优化方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 无线传感器网络简介 | 第9页 |
| 1.1.2 基本架构和性能指标 | 第9-12页 |
| 1.1.3 无线传感器网络应用 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 单层网络节点覆盖研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 多层网络中汇聚层节点覆盖研究 | 第14页 |
| 1.2.3 基于信息融合的网络节点覆盖研究 | 第14-15页 |
| 1.3 无线传感器网络面临挑战 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第16-19页 |
| 1.4.1 论文研究关键问题 | 第16-17页 |
| 1.4.2 整体框架与工作方案 | 第17-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 覆盖优化系统体系结构 | 第21-31页 |
| 2.1 系统架构 | 第21-25页 |
| 2.1.1 无线传感器网络体系结构 | 第21-22页 |
| 2.1.2 双层拓扑无线传感器网络体系架构 | 第22-23页 |
| 2.1.3 融合评估系统架构 | 第23-24页 |
| 2.1.4 网络覆盖质量协调系统架构 | 第24-25页 |
| 2.2 功能架构 | 第25-29页 |
| 2.2.1 节点信息感知 | 第26-27页 |
| 2.2.2 覆盖控制机制 | 第27-28页 |
| 2.2.3 融合评估机制 | 第28页 |
| 2.2.4 常用覆盖评价指标 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 传感器层节点单目标覆盖控制方法研究 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 问题模型描述 | 第32-33页 |
| 3.2.1 网络模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 能耗模型 | 第33页 |
| 3.3 算法理论基础 | 第33-37页 |
| 3.3.1 熵理论简介 | 第33-36页 |
| 3.3.2 二次熵理论 | 第36-37页 |
| 3.4 基于虚拟传热的能耗均衡幂律重部署算法 | 第37-43页 |
| 3.4.1 绝对移动算法 | 第37-39页 |
| 3.4.2 相对移动算法 | 第39-41页 |
| 3.4.3 移动参照节点选取 | 第41-43页 |
| 3.4.4 算法步骤流程 | 第43页 |
| 3.5 实验设计及仿真 | 第43-47页 |
| 3.5.1 实验设计 | 第43-44页 |
| 3.5.2 结果及分析 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 汇聚层节点多目标覆盖控制方法研究 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 问题模型描述 | 第50-53页 |
| 4.2.1 多目标优化难题 | 第50-51页 |
| 4.2.2 覆盖模型 | 第51-53页 |
| 4.3 算法理论基础 | 第53-55页 |
| 4.3.1 二进制狼群算法 | 第53-54页 |
| 4.3.2 量子进化算法 | 第54-55页 |
| 4.3.3 量子狼群进化算法基本原理 | 第55页 |
| 4.4 基于量子狼群进化的多目标汇聚节点覆盖算法 | 第55-61页 |
| 4.4.1 狼群量子编码 | 第55-57页 |
| 4.4.2 初始量子位生成 | 第57页 |
| 4.4.3 头狼产生规则 | 第57页 |
| 4.4.4 狼群适应度评价更新 | 第57-58页 |
| 4.4.5 交叉量子位优化群体 | 第58-59页 |
| 4.4.6 人工狼位置量子旋转门更新 | 第59页 |
| 4.4.7 狼群变异与取代 | 第59-60页 |
| 4.4.8 解码目标函数结果 | 第60页 |
| 4.4.9 算法步骤流程 | 第60-61页 |
| 4.5 实验设计及仿真 | 第61-65页 |
| 4.5.1 实验设计 | 第61-62页 |
| 4.5.2 结果及分析 | 第62-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 双层无线传感器网络多目标重部署研究 | 第67-103页 |
| 5.1 引言 | 第67-68页 |
| 5.2 问题模型描述 | 第68-72页 |
| 5.2.1 双层网络覆盖质量评估模型 | 第68-70页 |
| 5.2.2 多目标覆盖质量评价指标 | 第70-72页 |
| 5.3 算法理论基础 | 第72-80页 |
| 5.3.1 神经网络基础 | 第72-74页 |
| 5.3.2 模糊推理信息融合机理 | 第74-77页 |
| 5.3.3 模糊神经网络多源信息融合分析 | 第77-80页 |
| 5.4 基于模糊神经网络的覆盖质量评估方法 | 第80-88页 |
| 5.4.1 分析融合子系统 | 第80-85页 |
| 5.4.2 决策输出子系统 | 第85-88页 |
| 5.5 基于吸附选择的重部署调度机制 | 第88-92页 |
| 5.5.1 研究意义与编码方式 | 第88-89页 |
| 5.5.2 缓存控制算法 | 第89-91页 |
| 5.5.3 系统步骤流程 | 第91-92页 |
| 5.6 实验设计及仿真 | 第92-102页 |
| 5.6.1 实验设计 | 第92页 |
| 5.6.2 结果及分析 | 第92-102页 |
| 5.7 本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 结论及展望 | 第103-105页 |
| 6.1 结论 | 第103-104页 |
| 6.2 展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-113页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
