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基于WSN的普适计算情景感知关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
目录第9-12页
第一章 绪 论第12-24页
   ·研究意义和课题来源第12-16页
     ·普适计算第12-13页
     ·无线传感器网络第13-16页
   ·情景感知计算概述第16-19页
     ·情景感知计算定义第17-18页
     ·情景感知计算研究内容第18-19页
   ·论文主要内容与结构安排第19-23页
     ·研究内容与贡献第19-22页
     ·章节安排第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第二章 基于MAS的情景感知事件区域边缘检测算法第24-46页
   ·问题背景第24-28页
     ·事件区域的边缘节点检测第24-26页
     ·多Agent系统理论第26-28页
   ·问题描述第28-33页
     ·主要思想第28-30页
     ·WSN与图像的映射第30-32页
     ·相关定义第32-33页
   ·WSN事件区域边缘节点的检测第33-42页
     ·自治Agent的行为环境第33-36页
     ·自治Agent的内部结构第36-40页
     ·自治Agent的行为进化第40页
     ·基于自治Agent的边缘检测算法第40-42页
   ·仿真实验及分析第42-45页
     ·性能参数第42页
     ·实验结果及分析第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第三章 基于模糊时序分析的情景预测算法第46-55页
   ·问题背景第46-47页
   ·预测方法简介第47-49页
   ·模糊情景时序预测第49-51页
     ·预备知识第49-50页
     ·算法描述第50-51页
   ·实例分析第51-54页
     ·实验说明第51-52页
     ·情景时序预测分析第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第四章 基于信誉度集对分析的WSN安全数据融合算法第55-77页
   ·问题背景第55-57页
     ·网内数据融合的作用第55-56页
     ·安全的数据融合第56-57页
   ·相关工作第57-58页
   ·集对分析理论第58-62页
     ·联系度的定义第58-60页
     ·联系度的优先关系第60页
     ·联系度的运算规则第60-62页
   ·基于信誉度集对分析的安全数据融合算法第62-71页
     ·减法聚类分簇第62-66页
     ·节点的信誉度评估第66-67页
     ·安全数据融合算法第67-71页
   ·仿真结果及分析第71-76页
     ·网络模型第71-73页
     ·仿真结果第73-76页
   ·本章小结第76-77页
第五章 普适计算情景感知中间件的设计与实现第77-125页
   ·问题背景第77-81页
     ·普适计算中间件的设计目标第77-79页
     ·普适计算中间件的特性第79-80页
     ·普适计算中间件的层次结构第80-81页
   ·UbiCAM的体系结构第81-85页
     ·情景感知中间件的设计需求第81-82页
     ·UbiCAM的逻辑结构第82-85页
   ·UbiCAM原型系统设计第85-116页
     ·设计分析第85-89页
     ·Ubicell节点设计第89-96页
     ·接入网关设计第96-98页
     ·情景信息建模第98-103页
     ·情景信息推理第103-112页
     ·情景信息聚合第112-116页
   ·UbiCAM原型系统实现第116-124页
     ·硬件系统的实现第116-121页
     ·软件系统的实现第121-124页
   ·本章小结第124-125页
第六章 总结与展望第125-128页
   ·总结第125-126页
   ·展望第126-128页
致谢第128-129页
攻读博士学位期间的学术论文第129-131页
攻读博士学位期间参加的科研工作第131页
攻读博士学位期间发明专利授权情况第131页
攻读博士学位期间发明专利申请情况第131-132页
攻读博士学位期间软件著作权登记情况第132-133页
缩略词第133-135页
图表清单第135-138页
参考文献第138-149页

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