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无线传感器网络高能效数据收集算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-16页
缩略语对照表第16-21页
第一章 绪论第21-35页
    1.1 研究背景及意义第21-23页
    1.2 无线传感器网络数据收集相关技术第23-32页
        1.2.1 基于数据聚合的路由技术第23-28页
        1.2.2 移动基站技术第28-30页
        1.2.3 基于小波的数据处理技术第30-32页
    1.3 本文的研究内容与结构安排第32-35页
第二章 基于数据聚合的状态感知自适应路由算法研究第35-49页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 研究动机第36页
    2.3 基于数据聚合的状态感知自适应路由算法第36-41页
        2.3.1 跳树建立阶段第37页
        2.3.2 簇形成阶段第37-38页
        2.3.3 路径建立阶段第38页
        2.3.4 跳树更新阶段第38-41页
        2.3.5 路由维护阶段第41页
    2.4 算法分析与仿真实验第41-47页
        2.4.1 算法分析第41-43页
        2.4.2 仿真实验第43-47页
    2.5 本章小结第47-49页
第三章 基于簇与跳树的高能效单移动基站算法研究第49-71页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 假设、指示器及符号第50-51页
        3.2.1 假设第50页
        3.2.2 指示器及符号第50-51页
    3.3 基于簇与跳树的高能效单移动基站算法第51-60页
        3.3.1 全网跳树建立第51-52页
        3.3.2 簇维护第52-55页
        3.3.3 移动基站的准最优位置计算第55-57页
        3.3.4 移动基站路线计算第57-59页
        3.3.5 数据传输与路由维护第59-60页
    3.4 算法分析和仿真实验第60-69页
        3.4.1 算法分析第60-63页
        3.4.2 仿真实验第63-69页
    3.5 本章小结第69-71页
第四章 基于数据聚合与双基站的路由算法研究第71-87页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 研究动机第72页
    4.3 基于数据聚合与双基站的路由算法第72-76页
        4.3.1 簇建立阶段第72-74页
        4.3.2 路由更新阶段第74-75页
        4.3.3 辅助基站移动阶段第75-76页
        4.3.4 数据传输阶段第76页
    4.4 算法分析与仿真实验第76-84页
        4.4.1 算法分析第76-78页
        4.4.2 仿真实验第78-84页
    4.5 本章小结第84-87页
第五章 优化Haar小波数据压缩性能的数据预处理算法研究第87-101页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 优化Haar小波数据压缩性能的数据预处理算法第88-90页
        5.2.1 相关符号第88页
        5.2.2 簇成员行为第88-89页
        5.2.3 簇头行为第89-90页
    5.3 算法分析与仿真实验第90-99页
        5.3.1 算法分析第90-94页
        5.3.2 仿真实验第94-99页
    5.4 本章小结第99-101页
第六章 基于形态学操作的分布式数据收集算法研究第101-119页
    6.1 引言第101-102页
    6.2 背景与动机第102-104页
        6.2.1 形态学操作第102-103页
        6.2.2 研究动机第103-104页
    6.3 基于形态学操作的分布式数据收集算法第104-110页
        6.3.1 边缘与主干节点判断第104-105页
        6.3.2 结构邻居获取第105页
        6.3.3 事件信息传递第105-107页
        6.3.4 事件域主干节点获取第107-109页
        6.3.5 事件区域恢复第109页
        6.3.6 DMOA算法第109-110页
    6.4 算法分析与仿真实验第110-118页
        6.4.1 算法分析第110-113页
        6.4.2 仿真实验第113-118页
    6.5 本章小结第118-119页
第七章 结束语第119-121页
    7.1 全文总结第119-120页
    7.2 后续工作展望第120-121页
参考文献第121-133页
致谢第133-135页
作者简介第135页

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