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机会传感网络连通性参数模型的研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 课题的研究背景第8-11页
        1.1.1 移动自组织网络简介第8-9页
        1.1.2 无线传感网络简介第9-10页
        1.1.3 机会传感网络简介第10-11页
    1.2 研究意义第11页
    1.3 研究内容第11-12页
    1.4 文章组织结构第12-13页
第2章 机会传感网络研究概述第13-17页
    2.1 MANETs网络连通性的研究第13-14页
    2.2 机会传感网络结构的研究第14-15页
    2.3 网络连通性参数的研究第15-17页
第3章 机会传感网络连通性参数分析第17-27页
    3.1 机会传感网络场景与分层模型第17-18页
    3.2 机会传感网络连通性评价指标第18-22页
        3.2.1 投递成功率定义第18-19页
        3.2.2 投递成功率均值分布第19-20页
        3.2.3 投递成功率方差分布第20页
        3.2.4 平均投递时延定义第20-21页
        3.2.5 平均投递时延均值分布第21-22页
        3.2.6 平均投递时延方差分布第22页
    3.3 影响网络连通性的参数分析第22-26页
        3.3.1 区域内参数第23-25页
        3.3.2 移动节点参数第25-26页
    3.4 本章小结第26-27页
第4章 机会传感网络连通性参数间相关性分析第27-41页
    4.1 连通性参数实验分析第27-37页
        4.1.1 机会网络环境仿真平台简介第27-28页
        4.1.2 连通性参数实验设计与实现第28-30页
        4.1.3 SPSS分析各区域连通性参数第30-37页
    4.2 连通性参数因子分析第37-40页
        4.2.1 因子分析法简介第37-38页
        4.2.2 网络连通性参数间的分析第38-40页
    4.3 本章小结第40-41页
第5章 机会传感网络连通性参数模型第41-57页
    5.1 小波神经网络第41-45页
        5.1.1 小波分析第41-43页
        5.1.2 小波神经网络的理论基础第43-44页
        5.1.3 小波神经网络结构第44-45页
    5.2 粒子群优化算法第45-48页
        5.2.1 粒子群算法介绍第46-47页
        5.2.2 基于粒子群优化的小波神经网络第47-48页
    5.3 连通性参数模型的建立第48-52页
        5.3.1 数据预处理第48页
        5.3.2 连通性参数适应性分析第48-49页
        5.3.3 拟合预测分析第49-52页
    5.4 模型验证第52-56页
    5.5 本章小结第56-57页
第6章 总结与展望第57-58页
    6.1 全文总结第57页
    6.2 研究展望第57-58页
参考文献第58-63页
发表论文情况第63-64页
参加科研情况第64-65页
致谢第65-66页

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