雾计算平台的软件构架分析与应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 雾计算研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 雾计算研究面临的挑战 | 第15页 |
| 1.4 论文主要研究工作及内容安排 | 第15-19页 |
| 2 雾计算分析 | 第19-25页 |
| 2.1 雾计算的框架 | 第19-20页 |
| 2.2 雾计算的特征 | 第20-22页 |
| 2.3 雾计算的应用 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 雾计算通用模型的设计 | 第25-31页 |
| 3.1 雾计算通用模型的设计 | 第25-28页 |
| 3.1.1 全面感知层 | 第25-26页 |
| 3.1.2 网络传输层 | 第26-27页 |
| 3.1.3 数据中心层 | 第27页 |
| 3.1.4 应用服务层 | 第27-28页 |
| 3.2 雾计算模型的数据流向 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 4 基于智能网关的雾计算数据预处理 | 第31-53页 |
| 4.1 引言 | 第31-32页 |
| 4.2 三网融合智能网关的设计 | 第32-35页 |
| 4.3 感知网络接入 | 第35-39页 |
| 4.3.1 网关sink模块组网 | 第36-37页 |
| 4.3.2 终端节点网络地址的实现与计算 | 第37-39页 |
| 4.4 异构网络转换 | 第39-42页 |
| 4.4.1 数据转换 | 第39-41页 |
| 4.4.2 数据上传 | 第41-42页 |
| 4.5 雾计算数据预处理 | 第42-46页 |
| 4.5.1 多传感器数据预处理分析 | 第42-43页 |
| 4.5.2 分布图异常值剔除算法 | 第43-44页 |
| 4.5.3 分批估计数据融合算法 | 第44-46页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第46-52页 |
| 4.6.1 测试环境 | 第46-47页 |
| 4.6.2 组网测试 | 第47-49页 |
| 4.6.3 数据传输测试 | 第49-50页 |
| 4.6.4 数据融合测试 | 第50-52页 |
| 4.6.5 实验分析 | 第52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于路由器的雾计算数据共享 | 第53-67页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 智慧云教室的建设案例 | 第53-56页 |
| 5.3 智慧云教室存在的问题 | 第56-57页 |
| 5.4 基于雾计算的智慧云教室 | 第57-60页 |
| 5.4.1 雾计算在智慧云教室中的作用 | 第57-58页 |
| 5.4.2 雾计算服务器的选择 | 第58页 |
| 5.4.3 雾计算的数据管理机制 | 第58-60页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第60-65页 |
| 5.5.1 实验方案 | 第60页 |
| 5.5.2 实验设置 | 第60-63页 |
| 5.5.3 实验结果与分析 | 第63-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
