摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第14-25页 |
1.1 课题来源 | 第14页 |
1.2 课题背景 | 第14-16页 |
1.3 K 覆盖问题的研究现状 | 第16-19页 |
1.4 无线传感器网络数据融合式采集的研究现状 | 第19-23页 |
1.4.1 传统数据融合式采集的研究现状 | 第19-21页 |
1.4.2 基于压缩感知的网内数据融合式采集的研究现状 | 第21-23页 |
1.5 本文的主要内容及章节安排 | 第23-25页 |
第2章 基于N人扑克牌博弈算法的无线传感器网络K 覆盖问题求解 | 第25-57页 |
2.1 引言 | 第25-26页 |
2.2 问题及模型描述 | 第26-29页 |
2.3 N人扑克牌博弈算法 | 第29-32页 |
2.3.1 算法执行的前提 | 第29页 |
2.3.2 算法详述 | 第29-32页 |
2.4 算法性能分析 | 第32-39页 |
2.4.1 覆盖博弈的最优性分析 | 第32-37页 |
2.4.2 收敛速度与消息复杂度分析 | 第37-39页 |
2.5 仿真 | 第39-47页 |
2.5.1 覆盖性能 | 第39-41页 |
2.5.2 收敛速度 | 第41-43页 |
2.5.3 鲁棒性能 | 第43-46页 |
2.5.4 网络设计 | 第46-47页 |
2.6 实验 | 第47-55页 |
2.6.1 小规模网络实验 | 第48-50页 |
2.6.2 大规模网络实验 | 第50-54页 |
2.6.3 仿真与真实环境的比较 | 第54-55页 |
2.7 本章小结 | 第55-57页 |
第3章 基于贪婪博弈算法的异构无线传感器网络K 覆盖问题求解 | 第57-89页 |
3.1 引言 | 第57页 |
3.2 问题及模型描述 | 第57-65页 |
3.2.1 HWSNs的覆盖博弈模型 | 第57-60页 |
3.2.2 WSNs的异构模型 | 第60-65页 |
3.3 贪婪博弈算法 | 第65-71页 |
3.3.1 算法的先决条件 | 第65-66页 |
3.3.2 算法详述 | 第66-71页 |
3.4 GGAs的收敛性分析 | 第71-74页 |
3.5 仿真 | 第74-88页 |
3.5.1 覆盖性能 | 第74-77页 |
3.5.2 收敛速度 | 第77-79页 |
3.5.3 鲁棒性 | 第79-85页 |
3.5.4 网络设计 | 第85-88页 |
3.6 本章小结 | 第88-89页 |
第4章 无线传感器网络的压缩感知量测矩阵设计 | 第89-119页 |
4.1 引言 | 第89页 |
4.2 问题描述 | 第89-93页 |
4.3 量测矩阵构造算法 | 第93-99页 |
4.3.1 算法的评价指标 | 第93-94页 |
4.3.2 算法详述 | 第94-99页 |
4.4 性能分析 | 第99-103页 |
4.5 仿真 | 第103-112页 |
4.5.1 基于不同矩阵优化算法的OMP信号重构 | 第103-106页 |
4.5.2 MMCA对不同类型量测矩阵的优化 | 第106-110页 |
4.5.3 基于MMCA的CS数据压缩采集与传统方式的性能比较 | 第110-112页 |
4.6 实验 | 第112-117页 |
4.7 本章小结 | 第117-119页 |
第5章 基于K 覆盖的无线传感器网络数据压缩采集与重构 | 第119-135页 |
5.1 引言 | 第119-120页 |
5.2 问题及模型描述 | 第120-123页 |
5.2.1 混合CS数据融合模型 | 第120-122页 |
5.2.2 扩散小波稀疏矩阵模型 | 第122-123页 |
5.3 最优数据融合树算法 | 第123-125页 |
5.3.1 算法的先决条件 | 第123-125页 |
5.3.2 算法详述 | 第125页 |
5.4 最优数据融合树算法的计算复杂度 | 第125-127页 |
5.5 仿真 | 第127-134页 |
5.5.1 稀疏矩阵的性能比较 | 第127-128页 |
5.5.2 数据压缩融合性能比较 | 第128-132页 |
5.5.3 基于K 覆盖和混合 CS 融合的数据重构 | 第132-134页 |
5.6 本章小结 | 第134-135页 |
结论 | 第135-138页 |
参考文献 | 第138-148页 |
附录A 符号与标记 | 第148-149页 |
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第149-152页 |
致谢 | 第152-153页 |
个人简历 | 第153页 |