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面向智能用电的无线传感器网络关键技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-30页
   ·选题背景与意义第15-17页
     ·智能用电第15-16页
     ·面向智能用电的无线传感器网络第16-17页
   ·无线传感网络国内外研究现状第17-29页
     ·WSN压缩感知研究现状第19-20页
     ·WSN拥塞控制研究现状第20-22页
     ·WSN功率控制研究现状第22-27页
     ·WSN路由优化研究现状第27-29页
   ·论文研究内容与章节结构第29-30页
第2章 用电信息数据的压缩感知建模研究第30-52页
   ·引言第30页
   ·压缩感知基本理论第30-33页
   ·WSN用电信息压缩感知建模第33-37页
     ·WSN用电信息采集分析第33-34页
     ·压缩感知模型分析第34-36页
     ·压缩感知建模描述第36-37页
   ·用电信息压缩感知建模条件理论分析第37-44页
     ·用电信息稀疏性分析第37-41页
     ·用电信息约束等距性分析第41-44页
   ·用电信息压缩感知算法第44-47页
     ·算法基本思路第44-45页
     ·双正交小波稀疏化性能分析第45-46页
     ·算法实现第46-47页
   ·算法仿真与分析第47-51页
     ·稀疏重构精度性能分析第47-49页
     ·数据压缩率性能分析第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第3章 智能用电WSN网络拥塞控制研究第52-81页
   ·引言第52页
   ·用电信息压缩感知数据聚合原理第52-53页
   ·用电信息WSN压缩感知拥塞控制算法第53-64页
     ·算法基本思想第53页
     ·缓存占用率拥塞检测第53-55页
     ·压缩感知速率调整策略第55-56页
     ·仿真实验与分析第56-64页
   ·WSN节点ARIMA流量预测建模第64-69页
     ·ARIMA流量预测理论第65-66页
     ·节点ARIMA流量预测建模第66-69页
   ·ARIMA流量预测拥塞控制算法第69-80页
     ·算法基本思想第70-71页
     ·节点ARIMA拥塞预测第71页
     ·局部与全局拥塞控制策略第71-73页
     ·仿真实验与分析第73-80页
   ·本章小结第80-81页
第4章 智能用电业务分级的WSN自适应功率控制研究第81-96页
   ·引言第81页
   ·WSN功率控制理论依据分析第81-83页
     ·无线传感器网络能耗模型第81-82页
     ·节点功率控制理论分析第82-83页
   ·用电业务功率控制必要性分析第83-89页
     ·用电业务QoS影响分析第83-86页
     ·用电通信网络拓扑影响分析第86-89页
   ·WSN业务分级自适应功率控制算法第89-92页
     ·算法基本思路第89-90页
     ·业务分级自适应功率控制建模第90-91页
     ·功率控制算法实现第91-92页
   ·算法仿真与分析第92-95页
   ·本章小结第95-96页
第5章 智能用电区域能量混合势能场路由优化研究第96-109页
   ·引言第96页
   ·用电通信网络拓扑势能场建模可行性分析第96-98页
   ·WSN路由优化联合驱动势能场建模第98-102页
     ·物理势能场构建基本原理第98-99页
     ·WSN节点单一势能场定义第99-101页
     ·联合驱动势能场构建第101-102页
   ·区域能量混合势能场路由优化算法第102-104页
     ·算法基本思想第102页
     ·势能场路由选择策略第102-103页
     ·算法实现第103-104页
   ·算法仿真与分析第104-108页
     ·参数Beta性能分析第104-105页
     ·路由优化性能分析第105-108页
   ·本章小结第108-109页
第6章 总结与展望第109-111页
   ·论文工作总结第109-110页
   ·今后工作展望第110-111页
参考文献第111-120页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第120-121页
攻读博士学位期间参加的科研工作第121-122页
致谢第122-123页
作者简介第123页

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