| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 无线传感器网络的结构 | 第12-13页 |
| 1.1.3 传感器节点结构组成 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 无线传感器网络覆盖问题 | 第17-25页 |
| 2.1 无线传感器网络覆盖问题的分类 | 第17-21页 |
| 2.1.1 覆盖问题的分类 | 第17-18页 |
| 2.1.2 覆盖区域类型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 区域覆盖 | 第19-20页 |
| 2.1.4 栅栏覆盖 | 第20-21页 |
| 2.2 无线传感器网络区域覆盖问题模型 | 第21-22页 |
| 2.3 无线传感器网络区域覆盖问题中相关算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 离散多目标粒子群优化覆盖算法 | 第25-49页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 无线传感器网络的能耗计算 | 第25-28页 |
| 3.2.1 传感器节点能耗 | 第26-28页 |
| 3.2.2 网络能耗的计算 | 第28页 |
| 3.3 群集智能进化算法与进化多目标优化算法 | 第28-33页 |
| 3.3.1 标准粒子群优化算法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 进化多目标优化算法 | 第30-33页 |
| 3.4 离散多目标粒子群优化算法 | 第33-40页 |
| 3.4.1 分组二进制编码 | 第34页 |
| 3.4.2 背景构造和多目标网络覆盖模型 | 第34-36页 |
| 3.4.3 算法设计 | 第36-40页 |
| 3.5 实验仿真 | 第40-47页 |
| 3.5.1 多目标优化效果 | 第41-43页 |
| 3.5.2 参数对优化效果的影响 | 第43-45页 |
| 3.5.3 不同期望覆盖率下的最小节点使用率覆盖图 | 第45-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 粒子群优化与Voronoi图联合控制算法 | 第49-65页 |
| 4.1 Voronoi图及其在WSN覆盖问题中的应用 | 第49-54页 |
| 4.1.1 Voronoi图相关知识 | 第49-50页 |
| 4.1.2 Voronoi图定义及其性质 | 第50-52页 |
| 4.1.3 Voronoi图的构建 | 第52-53页 |
| 4.1.4 Voronoi图在WSN覆盖问题中的应用 | 第53-54页 |
| 4.2 基于Voronoi图的节点感知半径控制方法 | 第54-55页 |
| 4.3 粒子群优化与Voronoi图联合控制算法 | 第55-60页 |
| 4.3.1 DMOPSO算法降低网络规模 | 第57-58页 |
| 4.3.2 DMOPSO与Voronoi图联合控制算法 | 第58-60页 |
| 4.4 实验仿真 | 第60-64页 |
| 4.4.1 DMOPSO-V优化效果 | 第60-63页 |
| 4.4.2 DMOPSO-V与MOFS优化结果对比 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第77页 |
