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基于传感器网络任务分配技术研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
前言第7-10页
第一章 传感器网络的结构与特征第10-21页
   ·传感器网络的概念第10页
   ·传感器网络的体系结构第10-13页
     ·传感器节点的结构第10-11页
     ·传感器网络的结构第11-12页
     ·本文研究的网络拓扑前提第12-13页
   ·传感器网络的特征第13-14页
     ·与现有无线网络的区别第13页
     ·传感器网络的特点第13-14页
   ·传感器网络的应用第14-16页
   ·传感器网络的技术需求第16-17页
   ·传感器网络的性能评价指标第17-18页
   ·传感器网络的任务分配第18-20页
     ·任务分配技术的相关研究第18-19页
     ·传感器网络任务划分的目标第19页
     ·传感器网络任务分配的目标第19-20页
     ·传感器网络任务分配的普遍模型第20页
   ·本章小结第20-21页
第二章 感知任务描述第21-30页
   ·无环有向图(DAG图)第21-22页
     ·初始 DAG图第21-22页
     ·DAG的任务转化图第22页
   ·ATaG图(抽象任务图)第22-24页
   ·基于角色的任务图第24-26页
     ·角色描述第24-26页
     ·任务的服务角色抽象第26页
   ·基于分层结构的SaRTG描述图第26-29页
     ·SaRTG(Semantics-analysis Role Task Graph)描述框架第26-27页
     ·应用示例第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 感知节点的选择第30-37页
   ·相关研究第30页
   ·GB(Grid-Based)节点选择算法第30-35页
     ·算法原理第31-33页
     ·分布式实现算法第33页
     ·性能分析第33-34页
     ·算法的几点改进第34-35页
   ·应用示例第35-36页
     ·示例说明第35页
     ·模拟结果第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 感知任务分配算法及实现机制第37-54页
   ·EE(Energy-Efficient)任务分配机制第37-40页
     ·分配框架第37-38页
     ·问题描述第38-39页
     ·代价函数分析第39-40页
   ·CBOTA任务分配方案第40-44页
     ·问题背景第40-41页
     ·模型及其约束第41-44页
   ·GaSA任务分配算法第44-53页
     ·分层的任务分配第44页
     ·分配框架第44-45页
     ·遗传算法(Genetic Algorithm)第45-46页
     ·模拟退火算法(Simulated Annealing)第46页
     ·GaSA(Genetic and Simulated Annealing)任务分配算法第46-50页
     ·任务的动态调整第50页
     ·模拟结果及分析第50-53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 基于Mica2平台的原型系统实现第54-67页
   ·基于无线传感器网络的模拟战场环境监控系统第54-60页
     ·系统总体描述第54-55页
     ·硬件平台第55-56页
     ·软件平台第56-58页
     ·功能模块第58-59页
     ·实验环境第59-60页
     ·实验结果第60页
   ·原型系统中任务分配技术的实现第60-66页
     ·分簇的拓扑结构第61页
     ·算法实现机制第61-64页
     ·数据结构与实现实例第64-66页
   ·本章小结第66-67页
结束语第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-72页
致谢第72-73页
西北工业大学业学位论文知识产权声明书第73页
西北工业大学学位论文原创性声明第73页

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