| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及进展 | 第11-13页 |
| ·WSN 研究现状 | 第11-12页 |
| ·数据融合技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文工作及组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 无线传感器网络与数据融合技术 | 第16-28页 |
| ·无线传感器网络概念 | 第16页 |
| ·无线传感器网络体系结构 | 第16-18页 |
| ·无线传感器网络节点结构 | 第16-17页 |
| ·无线传感器网络网络结构 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络的特征 | 第18-19页 |
| ·无线传感器网络应用领域 | 第19-20页 |
| ·无线传感器网络关键技术 | 第20-21页 |
| ·WSN 数据融合技术 | 第21-23页 |
| ·WSN 数据融合概念 | 第21页 |
| ·WSN 数据融合的作用 | 第21-22页 |
| ·WSN 数据融合分类 | 第22-23页 |
| ·WSN 数据融合算法 | 第23-27页 |
| ·应用层中的数据融合 | 第24-25页 |
| ·网络层中的数据融合 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于聚合度模型的 WSN 双簇头分簇路由协议 | 第28-34页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·系统模型 | 第29-30页 |
| ·网络模型 | 第29-30页 |
| ·无线通信能量消耗模型 | 第30页 |
| ·相关定义 | 第30页 |
| ·DCHP 协议 | 第30-33页 |
| ·簇的建立 | 第31-32页 |
| ·簇间多跳路由 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的改进数据融合算法 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·神经网络概述 | 第34-36页 |
| ·概念 | 第34页 |
| ·神经网络模型 | 第34-35页 |
| ·神经网络分类 | 第35-36页 |
| ·基于 BP 神经网络的数据融合 | 第36-43页 |
| ·BP 神经网络 | 第36-38页 |
| ·BP 学习算法权值调整规则 | 第38-40页 |
| ·基于 BP 的改进数据融合算法实现 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验仿真与结果分析 | 第44-50页 |
| ·网络仿真平台 | 第44-46页 |
| ·NS-2 介绍 | 第44-46页 |
| ·NS-2 工作流程 | 第46页 |
| ·仿真结果与分析 | 第46-49页 |
| ·仿真参数设置 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文及参与项目情况 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |