| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 引言 | 第16-17页 |
| 1.2 研究背景 | 第17-19页 |
| 1.3 论文主要工作与贡献 | 第19-21页 |
| 1.4 论文结构 | 第21-24页 |
| 第二章 相关工作 | 第24-34页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 群智感知中环境监测 | 第25-27页 |
| 2.3 群智感知中高质量数据的时空覆盖 | 第27-29页 |
| 2.4 群智感知中稀疏感知数据场景 | 第29-31页 |
| 2.5 群智感知平台及参与者选择 | 第31-34页 |
| 第三章 基于时空分辨率感知的协同数据采集及多跳校准 | 第34-56页 |
| 3.1 引言 | 第34-36页 |
| 3.2 系统建模及问题形式化表述 | 第36-42页 |
| 3.2.1 系统建模 | 第36-39页 |
| 3.2.2 SCSP问题的形式化表述 | 第39-40页 |
| 3.2.3 SCSP问题的复杂性 | 第40-42页 |
| 3.3 在线贝叶斯协同数据校准 | 第42-47页 |
| 3.4 多跳协同数据校准判断及传感器路径选择 | 第47-50页 |
| 3.4.1 多跳协同数据校准判断 | 第47-49页 |
| 3.4.2 传感器路径选择算法 | 第49-50页 |
| 3.5 实验部分 | 第50-55页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第50-51页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第51-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于互信息最大化的协同采集及数据重建 | 第56-70页 |
| 4.1 引言 | 第56-58页 |
| 4.2 系统建模 | 第58-60页 |
| 4.3 数据重建及问题形式化表述 | 第60-63页 |
| 4.3.1 数据重建 | 第60-62页 |
| 4.3.2 SRPP问题形式化表述 | 第62-63页 |
| 4.4 SRPP问题的解决方案 | 第63-65页 |
| 4.5 仿真实验 | 第65-68页 |
| 4.5.1 实验参数设置 | 第65页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第65-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 基于深度学习与贝叶斯估计的迁移学习 | 第70-84页 |
| 5.1 引言 | 第70-73页 |
| 5.2 系统建模 | 第73-77页 |
| 5.2.1 数据预处理及特征提取 | 第73-76页 |
| 5.2.2 图像像素级深度预测及基于图像深度的滑动窗口 | 第76-77页 |
| 5.3 智能站点的知识库建立及知识迁移 | 第77-80页 |
| 5.3.1 基于深度的图片特征的线性回归 | 第77-78页 |
| 5.3.2 基于深度的贝叶斯估计 | 第78-80页 |
| 5.4 实验部分 | 第80-83页 |
| 5.4.1 实验分析 | 第81页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第81-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 基于群智感知系统的能耗优化的协同计算 | 第84-112页 |
| 6.1 引言 | 第84-86页 |
| 6.2 群智感知系统架构及协同计算信息流程 | 第86-90页 |
| 6.2.1 系统架构 | 第86-87页 |
| 6.2.2 协同计算信息流程 | 第87-90页 |
| 6.3 系统建模及问题形式化表述 | 第90-101页 |
| 6.3.1 设备到设备的定位 | 第90-95页 |
| 6.3.2 系统中不同角色功率建模 | 第95-97页 |
| 6.3.3 BSSP问题形式化表述 | 第97-98页 |
| 6.3.4 BSSP问题的复杂性 | 第98-101页 |
| 6.4 解决方案 | 第101-104页 |
| 6.5 实验结果 | 第104-111页 |
| 6.6 本章小结 | 第111-112页 |
| 第七章 总结和展望 | 第112-116页 |
| 附录A 缩略语表 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第130-132页 |
| 附录B 个人简历、获得的奖励及参加的项目 | 第132页 |