首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化元件、部件论文--发送器(变换器)、传感器论文--传感器的应用论文

传感器网络环境自适应应用重构问题的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
图目录第11-13页
表目录第13-14页
第1章 绪论第14-36页
   ·论文选题背景与原因第14-16页
   ·无线传感器网络和应用重构技术综述第16-30页
     ·无线传感器网络综述第16-19页
     ·无线传感器网络应用重构技术综述第19-30页
   ·论文主要工作和贡献第30-31页
   ·论文章节安排第31页
 本章参考文献第31-36页
第2章 环境自适应应用重构模型研究第36-46页
   ·研究现状第36-37页
   ·环境自适应应用重构模型第37-38页
   ·环境自适应应用重构过程第38-40页
   ·应用举例第40-42页
     ·节点体系结构第40-41页
     ·基于EAAR模型的环境监控应用的实现过程描述第41-42页
   ·本章小结第42-43页
 本章参考文献第43-46页
第3章 应用重构代码传输模式研究第46-64页
   ·研究现状第46-47页
   ·EAAR模型的代码传输模式第47-52页
     ·拉模式第47-48页
     ·推模式第48-49页
     ·两种模式通信开销比较第49-52页
   ·基于簇的混合代码传输模式第52-55页
     ·CHCT传输模式第52-54页
     ·节点传输模式的动态转换第54-55页
   ·性能分析第55-56页
   ·仿真实验第56-61页
     ·代码传输能耗计算模型第56-57页
     ·仿真目标和环境第57-58页
     ·仿真结果与分析第58-61页
   ·本章小结第61-62页
 本章参考文献第62-64页
第4章 应用重构代码传输协议与路由算法研究第64-80页
   ·研究现状第64-65页
   ·基于CHCT代码传输模式的分层路由机制第65-68页
   ·最短直径组播树的构造第68-72页
     ·网络模型与问题描述第68-69页
     ·最短直径组播树算法第69-72页
   ·混合差错恢复机制第72-73页
   ·性能分析与仿真第73-77页
     ·能耗模型第73-74页
     ·仿真结果第74-77页
   ·本章小结第77页
 本章参考文献第77-80页
第5章 基于强化学习的重构决策方法研究第80-94页
   ·研究现状第80-81页
   ·问题描述与系统建模第81-82页
   ·基于强化学习的重构决策方法第82-86页
     ·基于强化学习的重构决策机制第82-83页
     ·QLRDM算法第83-86页
   ·系统仿真与结果分析第86-91页
     ·实验场景设计第86-87页
     ·QLRDM算法参数设置第87-88页
     ·实验结果与分析第88-91页
   ·本章小结第91-92页
 本章参考文献第92-94页
第6章 环境自适应应用重构传感器网络的设计与实现第94-106页
   ·引言第94-95页
   ·EA-IHMS应用场景描述第95-96页
   ·EA-IHMS系统设计方案第96-97页
   ·移动代码执行环境选择第97-99页
     ·全二进制代码重构平台-TinyOS第98页
     ·脚本代码重构平台-Mate第98-99页
     ·模块二进制代码重构平台-SOS第99页
   ·EA-IHMS系统的实现第99-103页
     ·知识推理机的设计与实现第100-102页
     ·强化学习器的设计与实现第102页
     ·新代码模块的动态加载第102-103页
   ·本章小结第103页
 本章参考文献第103-106页
第7章 结束语第106-108页
   ·论文工作总结第106-107页
   ·下一步的工作第107-108页
致谢第108-110页
附录: 网格拓扑传感器网络重构节点平均分布的簇个数推导过程第110-114页
附录: 攻读博士学位期间录用、发表的论文第114-116页
附录: 攻读博士学位期间参加的科研工作第116页

论文共116页,点击 下载论文
上一篇:InSAR形变测量及其在地震学中应用的研究
下一篇:我国发展银行保险之研究