| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 本文工作 | 第10页 |
| 1.3 章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 CPS基本概念 | 第12-21页 |
| 2.1 CPS网络 | 第12-18页 |
| 2.1.1 CPS网络定义 | 第12-13页 |
| 2.1.2 CPS网络架构 | 第13-15页 |
| 2.1.3 CPS网络研究现状及发展前景 | 第15-16页 |
| 2.1.4 CPS与嵌入式系统、传感网、物联网的区别和联系 | 第16-18页 |
| 2.2 自组织CPS系统 | 第18-20页 |
| 2.2.1 自组织网络简述 | 第18页 |
| 2.2.2 自组织CPS系统特性 | 第18-19页 |
| 2.2.3 自组织网络研究热点 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 多源信息融合 | 第21-32页 |
| 3.1 多源信息融合综述 | 第21-24页 |
| 3.1.1 一般概念与定义 | 第21-22页 |
| 3.1.2 主要优势及技术方法 | 第22-24页 |
| 3.2 发展及研究热点 | 第24-25页 |
| 3.3 算法分类及典型融合算法 | 第25-30页 |
| 3.3.1 多属性融合算法分类 | 第26-28页 |
| 3.3.2 基于贝叶斯统计理论的信息融合 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 时空-属性相关性融合算法STAC | 第32-44页 |
| 4.1 预备知识 | 第32-35页 |
| 4.1.1 概念格理论 | 第32-34页 |
| 4.1.2 加权贝叶斯决策理论 | 第34-35页 |
| 4.2 STAC融合算法实现 | 第35-43页 |
| 4.2.1 自组织CPS系统结构及功能 | 第36-37页 |
| 4.2.2 基于时空相关的融合 | 第37-39页 |
| 4.2.3 基于属性相关的融合 | 第39-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 STAC算法仿真与性能分析 | 第44-55页 |
| 5.1 NS2仿真平台 | 第44-47页 |
| 5.1.1 NS2简介 | 第44-45页 |
| 5.1.2 NS2构成 | 第45-46页 |
| 5.1.3 NS2协议仿真流程 | 第46-47页 |
| 5.2 仿真场景设计 | 第47-51页 |
| 5.2.1 自组织CPS系统仿真模型 | 第47-49页 |
| 5.2.2 STAC算法相关参数设置 | 第49-51页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第51-54页 |
| 5.3.1 事件决策准确率 | 第52-53页 |
| 5.3.2 闭环控制性能 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录1 STAC在NS2中的实现 | 第61-62页 |
| 附录2 训练学习部分程序 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67页 |