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无线传感器网络中考虑节能和精度的数据收集理论与方法

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第11-33页
    1.1 研究背景与意义第11-17页
        1.1.1 无线传感器网络概述第11-12页
        1.1.2 无线传感器网络特点第12-14页
        1.1.3 无线传感器网络应用第14-16页
        1.1.4 无线传感器网络周期性数据收集第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-31页
        1.2.1 无线传感器网络路由协议第17-19页
        1.2.2 几类基于数据传输的无线传感器网络路由协议第19-23页
        1.2.3 无线传感器网络节能策略第23-28页
        1.2.4 周期性数据收集节能技术第28-31页
    1.3 主要工作第31-32页
    1.4 论文结构第32-33页
2 分层的最小均方误差算法和数据传输协议第33-55页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 LMS预测算法第34-39页
        2.2.1 LMS滤波算法第34-38页
        2.2.2 LMS预测算法第38-39页
    2.3 HLMS预测算法第39-41页
    2.4 HLMS双向预测协议第41-45页
    2.5 最优解分析第45-47页
    2.6 HLMS预测算法的误差分析第47-49页
    2.7 仿真实验第49-53页
    2.8 本章小结第53-55页
3 基于分簇网络的数据预测、压缩与恢复第55-76页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 预测算法描述第56-61页
        3.2.1 网络模型第56-57页
        3.2.2 OSSLMS预测算法第57-61页
    3.3 采用主成分分析的数据压缩与恢复第61-65页
    3.4 通信成本与误差分析第65-67页
        3.4.1 通信成本分析第65-66页
        3.4.2 误差分析第66-67页
    3.5 仿真实验第67-74页
        3.5.1 仿真数据集第67-68页
        3.5.2 预测评估第68-71页
        3.5.3 通信成本第71-74页
        3.5.4 重建误差第74页
    3.6 本章小结第74-76页
4 基于结构保真度的周期性数据收集第76-97页
    4.1 引言第76-78页
    4.2 结构相似度指标第78-79页
    4.3 SFDC数据收集框架第79-86页
        4.3.1 簇的创建第79-81页
        4.3.2 选择簇头第81-82页
        4.3.3 基于SSIM的节点调度机制第82-84页
        4.3.4 数据收集第84-85页
        4.3.5 能量消耗第85-86页
    4.4 性能评估第86-95页
        4.4.1 真实数据集第86-92页
        4.4.2 合成数据集第92-95页
    4.5 本章小结第95-97页
5 结论与展望第97-99页
参考文献第99-108页
在校期间发表的论文、科研成果等第108-109页
致谢第109页

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