基于低压电力线载波通信网络的路由算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 智能电网概述 | 第11-13页 |
| 1.2 电力线载波通信技术 | 第13-14页 |
| 1.3 电力线载波通信技术国内外研究动态 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外研究动态 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究动态 | 第15-16页 |
| 1.4 电力线载波通信存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.5 本课题研究的背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.6 本文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 第2章 电力线载波路由技术基础 | 第20-35页 |
| 2.1 电力线信道特性 | 第20-23页 |
| 2.1.1 高时变特性 | 第20页 |
| 2.1.2 高噪声特性 | 第20-22页 |
| 2.1.3 高衰减特性 | 第22-23页 |
| 2.2 电力线载波通信网络特征 | 第23-24页 |
| 2.2.1 物理拓扑结构特征 | 第23-24页 |
| 2.2.2 逻辑拓扑结构特征 | 第24页 |
| 2.3 电力线载波通信网络中继技术 | 第24-27页 |
| 2.3.1 中继技术 | 第24-26页 |
| 2.3.2 自动路由的必要性 | 第26-27页 |
| 2.4 载波路由模块整体架构 | 第27-28页 |
| 2.5 电力线载波通信网络现有路由算法 | 第28-32页 |
| 2.5.1 现有载波路由方法 | 第28-30页 |
| 2.5.2 现有路由方法仿真分析 | 第30-32页 |
| 2.6 电力线载波通信网络现有路由算法分析 | 第32-33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 蚁群算法与遗传算法优化机理 | 第35-46页 |
| 3.1 蚁群算法模型描述 | 第35-37页 |
| 3.1.1 蚁群算法基本思想 | 第35页 |
| 3.1.2 蚁群算法基本模型 | 第35-36页 |
| 3.1.3 蚁群算法特点 | 第36-37页 |
| 3.2 遗传算法模型描述 | 第37-40页 |
| 3.2.1 遗传算法基本思想 | 第37-38页 |
| 3.2.2 遗传算法基本模型 | 第38-39页 |
| 3.2.3 遗传算法特点 | 第39-40页 |
| 3.3 蚁群遗传算法优化机理 | 第40-45页 |
| 3.3.1 蚁群遗传算法优化机理 | 第40-41页 |
| 3.3.2 蚁群遗传算法设计 | 第41页 |
| 3.3.3 可行性分析 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 蚁群遗传混合动态路由算法 | 第46-61页 |
| 4.1 问题描述及网络模型 | 第46页 |
| 4.2 蚁群遗传混合路由算法基本思想 | 第46-47页 |
| 4.3 混合路由指标形式化 | 第47-49页 |
| 4.4 基于蚁群遗传的混合动态路由算法 | 第49-56页 |
| 4.4.1 蚁群算法产生阶段最优解 | 第49-50页 |
| 4.4.2 蚁群算法和遗传算法第一次融合 | 第50页 |
| 4.4.3 遗传算法进行优化 | 第50-53页 |
| 4.4.4 蚁群算法和遗传算法第二次融合 | 第53-54页 |
| 4.4.5 多路径路由策略 | 第54页 |
| 4.4.6 算法流程 | 第54-56页 |
| 4.5 混合路由算法仿真分析 | 第56-60页 |
| 4.5.1 仿真环境及参数设置 | 第56-57页 |
| 4.5.2 仿真结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 电力线网络通信组网的实现方法 | 第61-70页 |
| 5.1 任务划分和实现步骤 | 第61-62页 |
| 5.2 路由程序结构设计 | 第62-67页 |
| 5.2.1 物理层设计 | 第62-63页 |
| 5.2.2 链路层设计 | 第63-64页 |
| 5.2.3 网络层设计 | 第64-67页 |
| 5.2.4 应用层设计 | 第67页 |
| 5.3 主节点的软件流程 | 第67-68页 |
| 5.4 普通节点软件流程 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 A （攻读学位期间所发表的学术论文） | 第76-77页 |
| 附录 B （攻读学位期间所参与的科研项目） | 第77页 |
