基于信任的无线传感器网络中数据融合的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究的目标和研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文工作 | 第12-13页 |
| 第二章 无线传感器网络和数据融合 | 第13-28页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第13-18页 |
| ·无线传感器网络的体系结构 | 第13-14页 |
| ·无线传感器网络的特点 | 第14-15页 |
| ·无线传感器网络中分簇技术的相关研究 | 第15-18页 |
| ·无线传感器网络信任概述 | 第18-22页 |
| ·无线传感器网络中信任的因素 | 第19-20页 |
| ·无线传感器网络中信任管理 | 第20-21页 |
| ·无线传感器网络中信任模型 | 第21-22页 |
| ·无线传感器网络中数据融合概述 | 第22-28页 |
| ·无线传感器网络中数据融合的研究现状 | 第23-24页 |
| ·数据融合的定义和分类 | 第24-28页 |
| 第三章 基于信任的簇头选举 | 第28-41页 |
| ·相关概念 | 第28-30页 |
| ·信任计算模型 | 第30-32页 |
| ·直接信任评估 | 第31页 |
| ·信誉的评估 | 第31-32页 |
| ·基于信任的网格状分簇算法GCBT | 第32-41页 |
| ·算法思想 | 第32-37页 |
| ·算法的实现 | 第37-38页 |
| ·算法的评估与比较 | 第38-41页 |
| 第四章 基于信任的数据融合 | 第41-56页 |
| ·数据融合方法的比较与分析 | 第42-45页 |
| ·加权平均法 | 第42页 |
| ·神经网络法 | 第42-43页 |
| ·贝叶斯估计法 | 第43-44页 |
| ·粗糙集理论 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络模型 | 第45-47页 |
| ·形式神经元模型 | 第45-46页 |
| ·多层感知器模型 | 第46-47页 |
| ·基于信任的数据融合算法DFBT | 第47-56页 |
| ·算法的框架 | 第47-49页 |
| ·算法的设计 | 第49-52页 |
| ·算法的评估与比较 | 第52-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·进一步研究工作 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用论文及参与项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |