| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 无线传感器网络概述 | 第11-12页 |
| 1.3 数据融合方面国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 基于路由技术的数据融合 | 第12-14页 |
| 1.3.2 基于树的数据融合 | 第14页 |
| 1.3.3 基于性能的数据融合 | 第14-15页 |
| 1.3.4 基于压缩感知的数据融合 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 压缩感知理论在传感网数据融合中的应用 | 第18-28页 |
| 2.1 压缩感知简介 | 第18-22页 |
| 2.1.1 压缩感知的原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 压缩感知的稀疏表示 | 第19页 |
| 2.1.3 压缩感知的测量过程 | 第19-21页 |
| 2.1.4 压缩感知的重构过程 | 第21-22页 |
| 2.2 基于压缩感知的数据融合技术 | 第22-26页 |
| 2.2.1 传统的压缩感知数据融合方法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 分布式压缩感知数据融合方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 联合路由的压缩感知数据融合 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于LDPC的确定性二值矩阵的数据融合算法 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28-30页 |
| 3.1.1 稠密随机投影数据融合 | 第28-29页 |
| 3.1.2 混合压缩感知数据融合 | 第29-30页 |
| 3.2 基于LDPC的测量矩阵的构造 | 第30-32页 |
| 3.3 模型分析 | 第32-34页 |
| 3.4 仿真验证及性能分析 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于稀疏矩阵的缩短延迟且能量均衡的数据融合算法 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 低延迟且能量均衡的数据融合算法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 稀疏随机测量矩阵的构造 | 第40-41页 |
| 4.2.2 模型分析 | 第41-45页 |
| 4.3 DREB理论分析 | 第45-46页 |
| 4.4 仿真验证及性能分析 | 第46-50页 |
| 4.5 本章小节 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间已发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第61页 |