| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 无线传感器网络概述 | 第10-13页 |
| 1.1.1 无线传感器网络发展历程 | 第10页 |
| 1.1.2 无线传感器网络体系结构 | 第10-12页 |
| 1.1.3 无线传感器网络主要特征及关键技术 | 第12-13页 |
| 1.2 无线传感器网络路由协议研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 无线传感器网络数据融合技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 课题研究内容及意义 | 第15页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 神经网络与WSN相关技术 | 第16-22页 |
| 2.1 神经网络概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 神经网络基本模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 神经网络主要特征 | 第18页 |
| 2.2 神经网络在WSN中的应用 | 第18-21页 |
| 2.2.1 神经网络学习算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 神经网络在WSN中的应用现状 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于神经网络的分簇路由协议及数据融合算法设计 | 第22-48页 |
| 3.1 问题的提出 | 第22-23页 |
| 3.2 基于竞争型神经网络的分簇路由协议的设计 | 第23-34页 |
| 3.2.1 竞争型神经网络 | 第23-25页 |
| 3.2.2 LEACH路由协议 | 第25-29页 |
| 3.2.3 基于Hamming网络的CNN-LEACH路由协议 | 第29-34页 |
| 3.3 基于BP神经网络的数据融合模型的设计 | 第34-45页 |
| 3.3.1 BP神经网络 | 第34-37页 |
| 3.3.2 基于BP网络的SMPSO-BP算法 | 第37-44页 |
| 3.3.3 基于SMPSO-BP算法的数据融合模型 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-48页 |
| 第4章 基于NS2平台的WSN数据融合的仿真实现 | 第48-66页 |
| 4.1 NS2仿真平台 | 第48-53页 |
| 4.1.1 NS2简介 | 第48-49页 |
| 4.1.2 NS2的组成结构 | 第49-51页 |
| 4.1.3 NS2的仿真原理及过程 | 第51-53页 |
| 4.2 WSN数据融合在NS2中的仿真实现 | 第53-65页 |
| 4.2.1 WSN模型创建 | 第53-57页 |
| 4.2.2 CNN-LEACH协议分簇过程实现 | 第57-60页 |
| 4.2.3 基于SMPSO-BP算法的数据融合过程实现 | 第60-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 仿真实验及结果分析 | 第66-74页 |
| 5.1 实验场景参数 | 第66-67页 |
| 5.2 仿真结果与分析 | 第67-72页 |
| 5.2.1 收敛性对比 | 第67-69页 |
| 5.2.2 网络中存活节点个数对比 | 第69-70页 |
| 5.2.3 网络中能耗对比 | 第70-71页 |
| 5.2.4 网络中数据通信量对比 | 第71-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 未来展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第82页 |
