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无线传感器网络安全及数据融合技术研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
英文缩略语表第15-18页
1 绪论第18-28页
    1.1 背景和意义第18-21页
        1.1.1 研究背景第18-20页
        1.1.2 选题意义第20-21页
    1.2 WSN的研究现状第21-25页
    1.3 论文主要工作和组织结构第25-28页
        1.3.1 论文主要工作第25-26页
        1.3.2 论文组织结构第26-28页
2 无线传感器网络数据融合技术第28-54页
    2.1 WSN的体系结构第28-33页
    2.2 数据融合技术第33-43页
        2.2.1 数据融合的作用第35-36页
        2.2.2 功能模型第36-38页
        2.2.3 应用分类第38-43页
    2.3 数据融合技术的研究现状第43-54页
        2.3.1 数据融合算法类型第43-44页
        2.3.2 数据融合方法第44-51页
        2.3.3 当前技术分析第51-54页
3 异构网络数据融合中一种有效的敏感事件检测方法第54-86页
    3.1 引言第54-56页
    3.2 相关技术第56-57页
    3.3 基于数据融合的异构网络事件检测方法第57-73页
        3.3.1 异构网络的特征第57-58页
        3.3.2 异构网络模型第58-60页
        3.3.3 异构网络的能耗第60-64页
        3.3.4 异构网络的拓扑结构第64-69页
        3.3.5 异构网络数据融合方法第69-73页
    3.4 传感器网络事件检测方法第73-78页
        3.4.1 事件的定义及分类第73-74页
        3.4.2 事件检测方案设计第74-78页
    3.5 实验仿真第78-84页
    3.6 本章小结第84-86页
4 基于最优权重分配的无线传感器数据融合算法第86-102页
    4.1 引言第86-87页
    4.2 分布式无线传感器网络K-means聚类算法第87-92页
        4.2.1 k均值聚类方法第87-91页
        4.2.2 分布式数据处理(DKMC)第91-92页
    4.3 基于最优权重分配的数据融合算法第92-97页
        4.3.1 算法第92-95页
        4.3.2 方差估值第95-97页
    4.4 仿真实验第97-101页
        4.4.1 算法性能实验第97页
        4.4.2 算法开销比较第97-99页
        4.4.3 最优权重分配算法应用于温度监测的实例第99-101页
    4.5 本章小结第101-102页
5 基于改进聚合树模型的低能耗数据融合算法第102-118页
    5.1 引言第102-104页
    5.2 网络模型第104-105页
        5.2.1 数据融合树第104-105页
        5.2.2 融合度第105页
    5.3 基于融合树支持度的数据融合第105-112页
        5.3.1 组播树的构建第106-107页
        5.3.2 消息洪泛第107-110页
        5.3.3 改进的支持度矩阵第110-111页
        5.3.4 数据融合处理第111-112页
    5.4 性能评价第112-116页
        5.4.1 时间复杂度分析第112-113页
        5.4.2 能量消耗第113-114页
        5.4.3 融合结果比较第114-116页
    5.5 本章小结第116-118页
6 基于直觉模糊信息的WSN安全评估模型第118-126页
    6.1 引言第118页
    6.2 模糊理论及相关函数第118-121页
    6.3 基于直觉模糊信息的安全评估模型第121-122页
    6.4 实例分析第122-124页
    6.5 本章小结第124-126页
7 总结与展望第126-128页
    7.1 本文工作总结第126-127页
    7.2 工作展望第127-128页
参考文献第128-140页
作者简历第140-144页
学位论文数据集第144页

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