| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容与设计指标 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 设计指标 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织 | 第18-20页 |
| 第二章 多传感器数据融合原理及数据不完善性分析 | 第20-26页 |
| 2.1 数据融合基本原理 | 第20-24页 |
| 2.1.1 数据融合的定义 | 第21页 |
| 2.1.2 数据融合的模型 | 第21-23页 |
| 2.1.3 数据融合的主要方法 | 第23-24页 |
| 2.2 多传感器数据不完善性分析 | 第24-25页 |
| 2.2.1 多传感器数据不完善性 | 第24-25页 |
| 2.2.2 不完善性数据处理方法 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 通信基站节能系统多传感器设计与实现 | 第26-36页 |
| 3.1 基站多传感器节能系统概述 | 第26-28页 |
| 3.2 基站节能系统中多传感器硬件设计与实现 | 第28-33页 |
| 3.2.1 物理环境监测传感器硬件设计 | 第29-32页 |
| 3.2.2 电能消耗监测传感器硬件设计 | 第32-33页 |
| 3.3 基站节能系统中多传感器软件设计 | 第33-35页 |
| 3.3.1 物理环境监测传感器软件设计 | 第33-35页 |
| 3.3.2 电能消耗监测传感器软件设计 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 通信基站节能系统中多传感器数据融合方法研究 | 第36-52页 |
| 4.1 基站多传感器不完善数据分析 | 第36-40页 |
| 4.1.1 基站多传感器数据存在的问题 | 第36-38页 |
| 4.1.2 基于格拉布斯准则的异常数据预处理 | 第38-40页 |
| 4.2 通信基站节能系统中多传感器数据融合算法 | 第40-42页 |
| 4.2.1 基于平均值的数据融合算法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于动态权值的数据融合算法 | 第41-42页 |
| 4.3 多因子智能控制算法设计与实现 | 第42-51页 |
| 4.3.1 多因子智能控制算法设计 | 第42-48页 |
| 4.3.2 多因子智能控制算法实测结果分析 | 第48-50页 |
| 4.3.3 基站能耗分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于线性估计的话务量数据融合方法研究 | 第52-70页 |
| 5.1 自适应节能时间计算方法概述 | 第52-54页 |
| 5.2 自适应节能时间计算方法设计 | 第54-60页 |
| 5.2.1 基于指数加权滑动平均的话务量预测算法 | 第54-56页 |
| 5.2.2 节能时间筛选算法 | 第56-59页 |
| 5.2.3 节能时间微调算法 | 第59-60页 |
| 5.3 固定节能时间算法测试及其结果分析 | 第60-65页 |
| 5.3.1 测试环境概述 | 第60-61页 |
| 5.3.2 测试结果分析 | 第61-65页 |
| 5.4 自适应节能时间计算方法仿真及其结果分析 | 第65-68页 |
| 5.4.1 仿真环境与参数 | 第65-66页 |
| 5.4.2 仿真结果与分析 | 第66-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第78页 |