| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 本文研究的背景和意义 | 第17-23页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第23-26页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第26-28页 |
| 1.4 课题来源和论文结构安排 | 第28-31页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第28-29页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第29-31页 |
| 第2章 基于物联网的铀尾矿库周边环境目标检测 | 第31-43页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 放射性污染目标检测模型 | 第32-35页 |
| 2.2.1 铀尾矿库监测网络模型 | 第32-33页 |
| 2.2.2 决策融合目标检测模型 | 第33-35页 |
| 2.3 分布式分簇决策融合目标检测方法 | 第35-38页 |
| 2.3.1 分布式分簇决策融合算法 | 第35-36页 |
| 2.3.2 阈值选择 | 第36-37页 |
| 2.3.3 检测概率 | 第37-38页 |
| 2.4 性能评估 | 第38-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-43页 |
| 第3章 面向铀尾矿库周边环境监测的物联网覆盖盲区检测 | 第43-64页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 放射性污染监测物联网覆盖盲区检测模型 | 第44-51页 |
| 3.2.1 物联网覆盖盲区问题 | 第44-47页 |
| 3.2.2 可信信息覆盖模型 | 第47-49页 |
| 3.2.3 节点能量消耗模型 | 第49页 |
| 3.2.4 网络和系统模型 | 第49-51页 |
| 3.3 可信信息覆盖盲区检测问题 | 第51页 |
| 3.4 CICHD问题的解决方案 | 第51-57页 |
| 3.4.1 CHD方案 | 第52-54页 |
| 3.4.2 CHDRE方案 | 第54-57页 |
| 3.5 性能评估 | 第57-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 面向铀尾矿库周边环境监测的物联网覆盖盲区局域化检测. | 第64-79页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 放射性污染监测物联网覆盖盲区局域化检测 | 第64-66页 |
| 4.2.1 网络和系统模型 | 第64-66页 |
| 4.2.2 LCICHD问题 | 第66页 |
| 4.3 LCICHD问题的解决方案 | 第66-72页 |
| 4.3.1 LCHD方案 | 第66-68页 |
| 4.3.2 LCHDRL方案 | 第68-72页 |
| 4.4 性能评估 | 第72-77页 |
| 4.4.1 仿真设置 | 第72-73页 |
| 4.4.2 仿真结果 | 第73-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 基于物联网的铀尾矿库周边环境监测覆盖盲区修复 | 第79-104页 |
| 5.1 引言 | 第79-80页 |
| 5.2 放射性污染监测物联网覆盖盲区修复 | 第80-90页 |
| 5.2.1 物联网覆盖盲区修复 | 第80-85页 |
| 5.2.2 网络和系统模型 | 第85-86页 |
| 5.2.3 MCICHH问题 | 第86-88页 |
| 5.2.4 MCICHH问题的NP-完全性证明 | 第88-90页 |
| 5.3 MCICHH问题的解决方案 | 第90-97页 |
| 5.3.1 C-MCICHH方案 | 第90-94页 |
| 5.3.2 D-MCICHH方案 | 第94-97页 |
| 5.4 性能评估 | 第97-103页 |
| 5.5 本章小结 | 第103-104页 |
| 第6章 总结与展望 | 第104-108页 |
| 6.1 全文总结 | 第104-107页 |
| 6.2 展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-118页 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
