| 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 |