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 |