| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 WSN研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 WSN数据压缩研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-21页 |
| 第二章 无线传感网络数据压缩概述 | 第21-33页 |
| 2.1 无线传感网络概述 | 第21-26页 |
| 2.1.1 体系架构 | 第21-23页 |
| 2.1.2 节点结构 | 第23-24页 |
| 2.1.3 网络特点 | 第24-25页 |
| 2.1.4 应用领域 | 第25-26页 |
| 2.2 无线传感网络数据压缩概述 | 第26-28页 |
| 2.2.1 定义 | 第26-27页 |
| 2.2.2 算法性能评价指标 | 第27-28页 |
| 2.3 无线传感网络数据压缩典型算法 | 第28-32页 |
| 2.3.1 基于LZW的压缩方法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于小波变换的压缩方法 | 第30页 |
| 2.3.3 基于压缩感知的压缩方法 | 第30-31页 |
| 2.3.4 基于线性拟合的压缩方法 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于空间相关性与灰色模型的WSN数据压缩算法 | 第33-45页 |
| 3.1 相关概念 | 第33-35页 |
| 3.1.1 灰色模型 | 第33-34页 |
| 3.1.2 灰色马尔科夫链模型 | 第34-35页 |
| 3.2 算法网络模型 | 第35-36页 |
| 3.3 算法描述 | 第36-38页 |
| 3.3.1 感知节点算法 | 第36页 |
| 3.3.2 簇头节点算法 | 第36-37页 |
| 3.3.3 基站算法 | 第37-38页 |
| 3.4 实验仿真 | 第38-43页 |
| 3.4.1 选择最优段长及模型 | 第39-42页 |
| 3.4.2 与分段线性回归数据压缩算法(PWLR)对比 | 第42页 |
| 3.4.3 数据恢复情况 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于改进灰色模型的WSN数据压缩方法 | 第45-53页 |
| 4.1 改进灰色模型 | 第45-46页 |
| 4.2 算法网络模型描述 | 第46-47页 |
| 4.3 算法描述 | 第47-48页 |
| 4.3.1 感知节点算法 | 第47页 |
| 4.3.2 基站算法 | 第47-48页 |
| 4.4 实验仿真 | 第48-52页 |
| 4.4.1 选择最优段长及模型 | 第49-51页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第51-52页 |
| 4.4.3 数据恢复情况 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于隐马尔科夫模型的WSN数据压缩算法 | 第53-65页 |
| 5.1 算法模型 | 第53-55页 |
| 5.2 算法描述 | 第55-59页 |
| 5.2.1 选取基准数据集 | 第55页 |
| 5.2.2 多项式拟合 | 第55页 |
| 5.2.3 隐马尔科夫模型 | 第55-59页 |
| 5.3 实验仿真 | 第59-63页 |
| 5.3.1 确定基准数据集 | 第59-60页 |
| 5.3.2 选择最优模型参数 | 第60-61页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第61-62页 |
| 5.3.4 数据恢复情况 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |