基于时间序列分析的无线传感器网络数据融合算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-12页 |
| 2 无线传感器网络与数据融合 | 第12-28页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第12-17页 |
| 2.1.1 无线传感器网络结构 | 第12-14页 |
| 2.1.2 无线传感器网络的应用 | 第14-15页 |
| 2.1.3 WSN 的设计考虑因素 | 第15-17页 |
| 2.2 WSN 数据融合技术 | 第17-18页 |
| 2.2.1 无线传感器网络数据融合的意义 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据融合算法的考量因素 | 第18页 |
| 2.3 数据融合方法分类 | 第18-27页 |
| 2.3.1 基于网络结构的融合协议 | 第18-23页 |
| 2.3.2 以数据为中心的数据融合 | 第23-25页 |
| 2.3.3 基于服务质量的融合协议 | 第25页 |
| 2.3.4 与性能相关的数据融合 | 第25-26页 |
| 2.3.5 与安全相关的数据融合 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 ARMA 时间序列分析数据融合通用模型 | 第28-37页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 ARMA 时间序列分析模型 | 第29页 |
| 3.3 ARMA 数据预测 | 第29-35页 |
| 3.3.1 节点数据采集 | 第29-30页 |
| 3.3.2 数据检验 | 第30-31页 |
| 3.3.3 数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.4 模型建立 | 第32-34页 |
| 3.3.5 模型适用性检验 | 第34页 |
| 3.3.6 节点数据预测 | 第34页 |
| 3.3.7 模型更新策略 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 高效的无线传感器网络数据融合算法 | 第37-45页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 ARMA 模型的优化 | 第38-41页 |
| 4.2.1 F-检验准则 | 第38-39页 |
| 4.2.2 FPE 检验准则 | 第39页 |
| 4.2.3 AIC 检验准则 | 第39-40页 |
| 4.2.4 BIC 检验准则 | 第40页 |
| 4.2.5 模型适用性检验准则的选取 | 第40-41页 |
| 4.3 优化模型的性能分析 | 第41-42页 |
| 4.4 高效的无线传感器网络数据融合算法 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 无线传感器网络数据融合算法仿真实验分析 | 第45-52页 |
| 5.1 实验设置 | 第45-46页 |
| 5.2 有效性验证 | 第46-49页 |
| 5.2.1 数据预测 | 第46-47页 |
| 5.2.2 预测模型的改进 | 第47-49页 |
| 5.2.3 异常数据检测 | 第49页 |
| 5.3 性能分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 工作展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第59页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录 | 第59页 |
