基于位置信息的参与式感知系统激励机制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外激励机制研究热点 | 第12-13页 |
| 1.3.1 完成质量问题 | 第12页 |
| 1.3.2 参与水平问题 | 第12页 |
| 1.3.3 支付控制问题 | 第12页 |
| 1.3.4 效率能耗问题 | 第12-13页 |
| 1.3.5 安全隐私问题 | 第13页 |
| 1.3.6 线上实时问题 | 第13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 参与式感知系统和激励机制分析 | 第15-23页 |
| 2.1 参与式传感系统 | 第15-16页 |
| 2.1.1 感知系统的概况 | 第15-16页 |
| 2.2 激励机制 | 第16-18页 |
| 2.2.1 激励机制的概况 | 第16-17页 |
| 2.2.2 RADP-VPC-RC机制介绍 | 第17-18页 |
| 2.3 相关算法理论基础 | 第18-22页 |
| 2.3.1 贪婪思想 | 第18-20页 |
| 2.3.2 算法的复杂性分析 | 第20-21页 |
| 2.3.3 算法的性能保证 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 激励机制优化模型 | 第23-34页 |
| 3.1 参与式感知系统的结构 | 第23-24页 |
| 3.2 激励机制模型 | 第24-25页 |
| 3.3 需求分析 | 第25-26页 |
| 3.3.1 系统需求分析 | 第26页 |
| 3.3.2 参与用户需求分析 | 第26页 |
| 3.4 模型设计 | 第26-33页 |
| 3.4.1 模型概况 | 第27-29页 |
| 3.4.2 用户数据结构 | 第29-30页 |
| 3.4.3 参与式感知激励机制优化模型 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于动态规划方法的改进算法 | 第34-47页 |
| 4.1 背包问题 | 第34-35页 |
| 4.2 动态规划 | 第35-36页 |
| 4.2.1 数学模型描述 | 第35页 |
| 4.2.2 最优解特点分析 | 第35-36页 |
| 4.3 KDA算法 | 第36-39页 |
| 4.3.1 几何模型 | 第36-37页 |
| 4.3.2 KDA算法流程 | 第37-38页 |
| 4.3.3 动态规划方法的优势 | 第38-39页 |
| 4.4 实验仿真 | 第39-45页 |
| 4.4.1 仿真环境 | 第39-41页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第41-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于预算型最大覆盖的算法 | 第47-60页 |
| 5.1 贪婪算法 | 第47-48页 |
| 5.2 预算型最大覆盖问题 | 第48-49页 |
| 5.3 GIA算法介绍 | 第49页 |
| 5.4 GBA算法 | 第49-53页 |
| 5.4.1 几何模型 | 第49页 |
| 5.4.2 GBA算法流程 | 第49-52页 |
| 5.4.3 基于预算型最大覆盖问题的算法优势 | 第52-53页 |
| 5.5 实验仿真 | 第53-58页 |
| 5.5.1 仿真环境设置 | 第53-54页 |
| 5.5.2 仿真结果分析 | 第54-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
