无线传感器网络中基于空间相关性的数据融合算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 数据融合技术的研究现状及分析 | 第9-12页 |
| 1.2.1 数据融合技术概述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 冗余节点在数据融合技术中的应用 | 第10页 |
| 1.2.3 基于空间相关性的数据融合技术 | 第10-11页 |
| 1.2.4 数据融合技术的性能指标 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 传感器感知模型与数据相关特性研究 | 第12页 |
| 1.3.2 无线传感器网络冗余节点判别算法研究 | 第12页 |
| 1.3.3 基于空间相关性的数据融合算法研究 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构及章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 传感器感知模型与数据相关特性研究 | 第14-27页 |
| 2.1 传感器节点感知模型及其应用 | 第14-21页 |
| 2.1.1 全向感知模型 | 第14-16页 |
| 2.1.2 有向感知模型 | 第16-18页 |
| 2.1.3 传感器感知模型的分析与应用 | 第18-21页 |
| 2.2 无线传感器网络中数据相关特性 | 第21-26页 |
| 2.2.1 无线传感器网络的结构与相关性模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于空间的事件相关度 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于时间的事件相关度 | 第24-25页 |
| 2.2.4 数据相关特性的对比分析与讨论 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于网格覆盖模型的冗余节点判别算法 | 第27-44页 |
| 3.1 简介 | 第27-28页 |
| 3.2 相关工作 | 第28-30页 |
| 3.3 基于网格覆盖模型的冗余节点判别算法 | 第30-36页 |
| 3.3.1 模型假设 | 第30-31页 |
| 3.3.2 算法框架图 | 第31页 |
| 3.3.3 算法基本原理 | 第31-34页 |
| 3.3.4 节点调度机制 | 第34-36页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第36-43页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第36-38页 |
| 3.4.2 IBRL数据实验对比和讨论 | 第38-41页 |
| 3.4.3 LUCE数据实验对比和讨论 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于空间相关度的周期性数据融合算法 | 第44-71页 |
| 4.1 简介 | 第44-45页 |
| 4.2 网络模型与环境 | 第45页 |
| 4.3 基于空间相关度的周期性数据融合算法 | 第45-57页 |
| 4.3.1 算法架构图 | 第45-46页 |
| 4.3.2 节点空间相关度 | 第46-48页 |
| 4.3.3 相关区域分簇算法 | 第48-52页 |
| 4.3.4 周期时间相关性的数据预测算法 | 第52-56页 |
| 4.3.5 基于冗余节点的节能传输 | 第56-57页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第57-70页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第57-60页 |
| 4.4.2 IBRL数据集实验结果和讨论 | 第60-66页 |
| 4.4.3 LUCE数据集实验结果和讨论 | 第66-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第71页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79页 |
