| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·论文研究背景 | 第9页 |
| ·论文的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与分析 | 第10-14页 |
| ·WSN的研究现状 | 第10-11页 |
| ·城市污水监测系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·数据融合技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 2 基于WSN的城市污水监测系统概述 | 第16-20页 |
| ·基于WSN的城市污水监测系统结构 | 第16页 |
| ·城市污水监测系统中WSN涉及的关键技术 | 第16-19页 |
| ·WSN中节点的选择方案 | 第16-17页 |
| ·系统能量管理 | 第17页 |
| ·远程任务调度及控制 | 第17-18页 |
| ·数据采样和收集 | 第18-19页 |
| ·高效的通信机制 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 无线传感器网络中的数据融合 | 第20-41页 |
| ·数据融合技术的数学基础 | 第20-24页 |
| ·邻居矩阵 | 第20-21页 |
| ·数据的相关性分析 | 第21-22页 |
| ·数据态势估计 | 第22页 |
| ·测量真值 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯估计 | 第23-24页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第24页 |
| ·数据融合概述 | 第24-27页 |
| ·无线传感器网络的数据融合 | 第24-26页 |
| ·数据融合的理论意义 | 第26页 |
| ·数据融合在无线传感器网络中的作用 | 第26页 |
| ·无线传感器网络数据融合的主要技术挑战 | 第26-27页 |
| ·数据融合的系统结构 | 第27-28页 |
| ·数据级的数据融合 | 第27-28页 |
| ·特征级的数据融合 | 第28页 |
| ·决策级的数据融合 | 第28页 |
| ·数据融合的核心技术 | 第28-29页 |
| ·数据格式转换 | 第29页 |
| ·数据相关性 | 第29页 |
| ·态势数据库存储 | 第29页 |
| ·融合计算处理 | 第29页 |
| ·不同场景下的数据融合方法 | 第29-32页 |
| ·基于物理模型的数据融合方法 | 第30页 |
| ·基于感知模型的数据融合方法 | 第30-31页 |
| ·基于特征的数据融合方法 | 第31-32页 |
| ·数据融合协议的介绍 | 第32-40页 |
| ·基于簇的数据融合协议 | 第33-36页 |
| ·基于链的数据融合协议 | 第36-39页 |
| ·基于树的数据融合协议 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于WSN的城市污水监测系统数据融合算法分析 | 第41-52页 |
| ·数据融合的定义及功能框架 | 第41-44页 |
| ·数据融合的定义及特点 | 第41-42页 |
| ·WSN中的数据融合预处理 | 第42-43页 |
| ·WSN中的数据融合功能框架 | 第43-44页 |
| ·典型数据融合算法分析与介绍 | 第44-48页 |
| ·均值融合算法 | 第44-45页 |
| ·递推估计融合算法 | 第45-46页 |
| ·自适应加权数据融合算法 | 第46-48页 |
| ·数据融合算法的确定 | 第48-50页 |
| ·根据应用类型 | 第48-49页 |
| ·根据数据的改变情况 | 第49页 |
| ·根据人为设定 | 第49-50页 |
| ·基于WSN的城市污水监测系统数据融合算法的性能指标 | 第50-51页 |
| ·网络能量消耗 | 第50-51页 |
| ·网络时延 | 第51页 |
| ·网络寿命 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 自适应加权数据融合算法的分析与实现 | 第52-72页 |
| ·采集的数据及其分布 | 第52-59页 |
| ·采集的温度数据及其分布 | 第52-55页 |
| ·采集的PH数据及其分布 | 第55-56页 |
| ·采集的溶解氧数据及其分布 | 第56-59页 |
| ·城市污水监测系统中的自适应加权数据融合算法 | 第59-62页 |
| ·城市污水监测系统中自适应加权数据融合算法的实现 | 第62-64页 |
| ·城市污水监测系统中自适应加权数据融合算法流程图 | 第62-63页 |
| ·城市污水监测温度数据的自适应加权数据融合代码 | 第63-64页 |
| ·调试运行后的融合结果及分析 | 第64-68页 |
| ·调试运行后的温度数据融合结果 | 第64-65页 |
| ·调试运行后的PH数据融合结果 | 第65-66页 |
| ·调试运行后的溶解氧数据融合结果 | 第66-67页 |
| ·数据融合结果分析 | 第67-68页 |
| ·融合前后的能耗问题分析 | 第68-70页 |
| ·融合算法的精度问题分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |