| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 符号对照表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-33页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.1 无线传感器网络技术的发展及其存在的关键问题 | 第15-16页 |
| 1.1.2 本论文考虑的无线传感器网络关键问题 | 第16-17页 |
| 1.2 压缩感知的基本理论及其在无线传感器网络中的应用 | 第17-26页 |
| 1.2.1 压缩感知的基本理论 | 第17-20页 |
| 1.2.2 膨胀图的基本理论及其与压缩感知的关系 | 第20-21页 |
| 1.2.3 基于压缩感知的数据收集算法简介 | 第21-26页 |
| 1.3 与本论文研究内容相关的研究现状 | 第26-28页 |
| 1.4 本论文的研究目标 | 第28-29页 |
| 1.5 本论文的主要贡献 | 第29-30页 |
| 1.6 本论文的组织结构 | 第30-33页 |
| 第二章 基于多节点协作通信的随机游走算法 | 第33-47页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 网络模型 | 第34-35页 |
| 2.3 CMIMO-RW算法 | 第35-41页 |
| 2.3.1 CMIMO-RW算法的具体描述 | 第35-36页 |
| 2.3.2 多节点协作传输和参数的联合优化 | 第36-41页 |
| 2.4 基于CMIMO-RW的数据收集算法 | 第41-42页 |
| 2.5 性能评估 | 第42-46页 |
| 2.5.1 仿真参数 | 第42-43页 |
| 2.5.2 仿真结果 | 第43-46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于非平衡膨胀图的压缩感知数据收集算法 | 第47-67页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 HEED分簇算法与稀疏表示矩阵 | 第48-50页 |
| 3.2.1 HEED分簇算法 | 第48-49页 |
| 3.2.2 稀疏表示矩阵 | 第49-50页 |
| 3.3 UE-CSDG算法 | 第50-54页 |
| 3.3.1 UE-CSDG算法的概述 | 第50-52页 |
| 3.3.2 UE-CSDG算法的具体描述 | 第52-54页 |
| 3.4 测量矩阵的表示与分析 | 第54-58页 |
| 3.4.1 测量矩阵的表示 | 第54-56页 |
| 3.4.2 非平衡膨胀图与测量矩阵的关系 | 第56-58页 |
| 3.5 性能评估 | 第58-65页 |
| 3.5.1 精确恢复概率和能耗模型 | 第58-59页 |
| 3.5.2 基于稀疏数据的仿真 | 第59-61页 |
| 3.5.3 基于可压缩数据的仿真 | 第61-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于空-时相关性的压缩感知数据收集算法 | 第67-79页 |
| 4.1 引言 | 第67-68页 |
| 4.2 网络模型 | 第68-69页 |
| 4.3 ST-CSDG算法—随机行向量组成测量矩阵 | 第69-72页 |
| 4.3.1 ST-CSDG算法的具体描述 | 第69-71页 |
| 4.3.2 随机行向量组成的测量矩阵 | 第71-72页 |
| 4.4 改进的ST-CSDG算法—随机矩阵组成测量矩阵 | 第72-75页 |
| 4.4.1 ST-CSDG算法的具体描述 | 第72-74页 |
| 4.4.2 随机矩阵组成的测量矩阵 | 第74-75页 |
| 4.5 性能评估 | 第75-78页 |
| 4.5.1 仿真参数 | 第75页 |
| 4.5.2 仿真结果 | 第75-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 噪声环境下压缩感知恢复算法的误差分析和改进 | 第79-99页 |
| 5.1 引言 | 第79-81页 |
| 5.2 噪声环境下恢复误差上界 | 第81-91页 |
| 5.2.1 噪声环境下压缩感知模型 | 第81-82页 |
| 5.2.2 测量矩阵的性质 | 第82-83页 |
| 5.2.3 l_1优化算法的恢复误差上界 | 第83-86页 |
| 5.2.4 贪婪迭代算法的恢复误差上界 | 第86-87页 |
| 5.2.5 性能评估 | 第87-91页 |
| 5.3 AM-BPDN算法 | 第91-97页 |
| 5.3.1 自回归模型的建立 | 第91-92页 |
| 5.3.2 自回归模型参数的解法 | 第92页 |
| 5.3.3 AM-BPDN算法 | 第92-93页 |
| 5.3.4 AM-BPDN算法的解法 | 第93页 |
| 5.3.5 性能评估 | 第93-97页 |
| 5.4 本章小结 | 第97-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-103页 |
| 6.1 本论文的研究内容与创新点 | 第99-100页 |
| 6.2 对未来研究工作的展望 | 第100-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 附录A 定理3.1的推导 | 第111-115页 |
| A.1 定理3.1的推导 | 第111-115页 |
| 附录B 定理5.1以及定理5.2的推导 | 第115-123页 |
| B.1 定理5.1的推导 | 第115-117页 |
| B.2 定理5.2的推导 | 第117-120页 |
| B.3 定理5.3的推导 | 第120-123页 |
| 附录C 缩略语表 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125-127页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第127页 |
