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基于Slepian-Wolf理论的无线传感器网络分簇算法及改进

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-14页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 本文研究内容第11-12页
    1.4 论文组织结构第12-14页
2 无线传感器网络分簇算法及相关理论概述第14-27页
    2.1 无线传感器网络路由协议第14-16页
    2.2 典分簇算法第16-20页
        2.2.1 基于通信的分簇算法第16-17页
        2.2.2 基于数据相关性的分簇算法第17-19页
        2.2.3 基于能量效率的分簇算法第19-20页
    2.3 信息熵与数据相关第20-24页
        2.3.1 信息论中的基本概念第20-23页
        2.3.2 无线传感器网络中的信息熵第23-24页
    2.4 Slepian-Wolf编码理论第24-26页
    2.5 本章小结第26-27页
3 基于Slepian-Wolf理论的局部数据相关性感知分簇算法第27-44页
    3.1 问题的提出第27-30页
        3.1.1 能耗问题第27-28页
        3.1.2 数据相关性问题第28-30页
        3.1.3 能量均衡问题第30页
    3.2 系统模型第30-31页
        3.2.1 网络模型第30页
        3.2.2 能量模型第30-31页
    3.3 局部数据相关性感知分簇算法LDCA第31-37页
        3.3.1 平均熵第31-33页
        3.3.2 节点连接度第33-34页
        3.3.3 LDCA分簇算法描述第34-37页
    3.4 仿真实验与结果分析第37-42页
        3.4.1 实验数据集及仿真环境第38-39页
        3.4.3 实验结果分析与比较第39-42页
    3.5 本章小结第42-44页
4 使用随机更新策略的能量高效分簇算法第44-59页
    4.1 问题的提出第44-45页
        4.1.1 簇的更新问题第44-45页
        4.1.2 可靠性传输问题第45页
    4.2 EECRU算法的基本思想及流程第45-46页
    4.3 簇的初步构建过程算法描述第46页
    4.4 簇的更新过程算法描述第46-50页
        4.4.1 数据变化率第46-48页
        4.4.2 随机更新策略第48-49页
        4.4.3 簇首轮转机制第49-50页
        4.4.4 节点采样率控制第50页
    4.5 分簇更新理论及证明第50-53页
    4.6 仿真实验及结果分析第53-58页
        4.6.1 分簇更新理论验证实验第53-55页
        4.6.2 网络生命周期比较实验第55-56页
        4.6.3 网络能量分布比较实验第56-57页
        4.6.4 可靠性传输比较实验第57-58页
    4.7 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-64页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第64-65页
致谢第65-66页

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