| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 无线传感器网络 | 第13-17页 |
| 1.2.1 发展历程 | 第13-14页 |
| 1.2.2 无线传感器网络的特点 | 第14-16页 |
| 1.2.3 无线传感器网络的结构 | 第16-17页 |
| 1.3 无线传感器网络领域的研究现状与热点 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究现状的概述 | 第17-18页 |
| 1.3.2 数据聚融的研究 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究的问题及组织结构 | 第19-21页 |
| 1.4.1 本文研究的问题 | 第19-20页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小节 | 第21-23页 |
| 第2章 网络模型及理论基础 | 第23-39页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 节点挂起 | 第23-25页 |
| 2.2.1 节点进入挂起状态的因素 | 第23-24页 |
| 2.2.2 节点挂起 | 第24-25页 |
| 2.3 网络模型的构建 | 第25-28页 |
| 2.3.1 模型构建 | 第25页 |
| 2.3.2 问题定义 | 第25-26页 |
| 2.3.3 ε-估计 | 第26-28页 |
| 2.4 数学基础 | 第28-37页 |
| 2.4.1 聚集和的估计器 | 第29-32页 |
| 2.4.2 计数值的估计器 | 第32-33页 |
| 2.4.3 平均值的估计器 | 第33-37页 |
| 2.5 本章小节 | 第37-39页 |
| 第3章 基于可信度的数据聚融算法 | 第39-51页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 聚集和操作下的可信度的下限η的求解 | 第39-43页 |
| 3.3 计数值操作下的可信度的下限η的求解 | 第43-45页 |
| 3.4 平均值操作下的可信度的下限η的求解 | 第45-48页 |
| 3.5 BRDFA算法的主要步骤 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小节 | 第49-51页 |
| 第4章 特例下BRDFA算法的研究 | 第51-55页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 求解特例下聚集和与平均值操作的可信度的下限η | 第51-53页 |
| 4.3 特例下BRDFA算法的主要步骤 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小节 | 第54-55页 |
| 第5章 BRDFA算法评估 | 第55-79页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 通用网络模型下的算法评估 | 第55-74页 |
| 5.2.1 算法有效性的验证 | 第55-65页 |
| 5.2.1.1 聚集和操作下算法有效性的验证 | 第56-59页 |
| 5.2.1.2 计数值操作下算法有效性的验证 | 第59-62页 |
| 5.2.1.3 平均值操作下算法有效性的验证 | 第62-65页 |
| 5.2.2 q对近似聚集结果可信性的影响 | 第65-67页 |
| 5.2.3 q与网络能耗间的关系 | 第67-68页 |
| 5.2.4 可信度的下限η与网络能耗间的关系 | 第68-74页 |
| 5.3 特例网络模型下的算法评估 | 第74-78页 |
| 5.3.1 m_t对近似聚集结果可信性的影响 | 第74-75页 |
| 5.3.2 m_t与网络能耗间的关系 | 第75-76页 |
| 5.3.3 可信度的下限η与网络能耗间的关系 | 第76-78页 |
| 5.4 本章小节 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第91页 |