| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于CS的WSN数据收集研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 基于路由与压缩感知技术的数据收集方法 | 第11-16页 |
| 1.2.2 基于节点间数据相关性的数据收集方法 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第2章 压缩感知在WSN数据收集中的研究 | 第20-32页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第20-26页 |
| 2.1.1 无线传感器网络的体系结构 | 第20-23页 |
| 2.1.2 无线传感器网络的特点 | 第23-24页 |
| 2.1.3 无线传感器网络的应用 | 第24-26页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第26-30页 |
| 2.2.1 稀疏表示 | 第28页 |
| 2.2.2 测量矩阵 | 第28-29页 |
| 2.2.3 重构算法 | 第29-30页 |
| 2.3 混合压缩感知 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于连通度簇头选取的数据压缩收集方法 | 第32-37页 |
| 3.1 网络模型 | 第32-33页 |
| 3.2 算法设计 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于动态规划簇头选取的数据压缩收集方法 | 第37-51页 |
| 4.1 相关概述 | 第37-39页 |
| 4.2 网络模型 | 第39-40页 |
| 4.3 算法设计 | 第40-46页 |
| 4.3.1 簇区域划分算法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 簇头选举算法 | 第41-45页 |
| 4.3.3 骨干树构造 | 第45-46页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第46-50页 |
| 4.4.1 仿真参数与环境设置 | 第46页 |
| 4.4.2 通信量仿真与分析 | 第46-49页 |
| 4.4.3 负载均衡仿真与分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文总结 | 第51-52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间参与的项目及投发的论文) | 第58页 |