| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| List of Abbreviations | 第11-13页 |
| 1 Introduction | 第13-29页 |
| 1.1 Wireless Sensor Networks | 第13页 |
| 1.2 Types of WSNs | 第13-14页 |
| 1.2.1 Terrestrial WSNs | 第13-14页 |
| 1.2.2 Underground WSNs | 第14页 |
| 1.2.3 Underwater WSNs | 第14页 |
| 1.3 WSNs Applications | 第14-17页 |
| 1.3.1 Forest Fire | 第14页 |
| 1.3.2 Water Quality | 第14-15页 |
| 1.3.3 Vehicle Tracking | 第15页 |
| 1.3.4 Health Care | 第15-16页 |
| 1.3.5 Defense | 第16页 |
| 1.3.6 Defense | 第16-17页 |
| 1.4 Objects Detection and Localization in WSNs | 第17-18页 |
| 1.5 Planarization Algorithms | 第18-20页 |
| 1.6 Spatial Interpolation Methods | 第20-21页 |
| 1.7 Data Prioritization | 第21页 |
| 1.8 Scheduling Data Packets | 第21-22页 |
| 1.9 Motivation | 第22-24页 |
| 1.10 Problem Statement | 第24-25页 |
| 1.11 Main Contributions/Research Achievements | 第25-27页 |
| 1.12 Thesis Structure | 第27-29页 |
| 2 Literature Review | 第29-43页 |
| 2.1 Congestion in Wireless Sensor Networks | 第29-36页 |
| 2.1.1 Source Hotspot | 第30-31页 |
| 2.1.2 Sink Hotspot | 第31页 |
| 2.1.3 Intersection Hotspot | 第31-36页 |
| 2.2 Continuous Objects Detection | 第36-39页 |
| 2.3 Edge Computing in Industrial Environment | 第39-43页 |
| 3 Consistent Data Collection with the Occurrence of Continuous Objects in IoT | 第43-67页 |
| 3.1 Energy Model | 第45-46页 |
| 3.2 Congestion in Wireless Sensor Network | 第46-48页 |
| 3.2.1 Hotspot Near the Source Node | 第47页 |
| 3.2.2 Hotspot Near the Sink Node | 第47页 |
| 3.2.3 Intersection Hotspot | 第47-48页 |
| 3.3 Model and Problem Presentaiton | 第48-49页 |
| 3.4 Topology conservation | 第49页 |
| 3.5 Preliminary Congestion Control Stage | 第49-51页 |
| 3.6 Representative Boundary Nodes Identification and Congestion Control | 第51-52页 |
| 3.7 Accurate Boundary Nodes Selection | 第52-55页 |
| 3.8 Alternate Parent Node Route Selection | 第55-56页 |
| 3.9 Scheduling Data Packets | 第56-58页 |
| 3.10 Link Capacity Calculation and Data Transmission | 第58-59页 |
| 3.11 Performance Evaluation and Implementation | 第59-65页 |
| 3.12 Conclusion | 第65-67页 |
| 4 Continuous Objects Detection and Localization | 第67-87页 |
| 4.1 Planarization Algorithms | 第68-71页 |
| 4.1.1 Relative Neighborhood Graph(RNG) | 第70页 |
| 4.1.2 Gabriel Graph(GG) | 第70-71页 |
| 4.1.3 Yao Graph(YG) | 第71页 |
| 4.1.4 K-localized Delaunay graph(LDel)k | 第71页 |
| 4.2 Spatial Interpolation Methods | 第71-72页 |
| 4.3 Types of Objects | 第72-73页 |
| 4.4 Boundary Detection and Face Area Localization of a Continuous Objects | 第73-74页 |
| 4.5 Boundary Faces Refinement and Accurate Sensory Data Estimation | 第74-75页 |
| 4.6 Accurate boundary nodes selection | 第75-76页 |
| 4.7 Nodes Self-Scheduling Scheme | 第76-78页 |
| 4.8 Performance Evaluation and Implementation | 第78页 |
| 4.9 Boundary Face Area and Face Nodes Comparison | 第78-80页 |
| 4.10 Boundary Area Size Variation | 第80-82页 |
| 4.11 Energy Consumption | 第82-83页 |
| 4.12 Energy Consumption for Different Network Size | 第83-84页 |
| 4.13 Total Number of Massages | 第84-86页 |
| 4.14 Conclusion | 第86-87页 |
| 5 Efficient Edge Nodes Reconfiguration and Selection | 第87-105页 |
| 5.1 System Mode | 第89-90页 |
| 5.2 Edge Nodes Reconfiguration | 第90-93页 |
| 5.3 Edge Nodes Selection | 第93-96页 |
| 5.3.1 Shortest Estimated Buffer First(SEBF) | 第93-94页 |
| 5.3.2 Shortest Estimated Latency First (SELF) | 第94-95页 |
| 5.3.3 Random Selection(RS) | 第95-96页 |
| 5.4 Performance Evaluation and Implementation | 第96-97页 |
| 5.5 Edge Nodes Reconfiguration | 第97-99页 |
| 5.6 Edge Nodes Selection | 第99-104页 |
| 5.7 Conclusion | 第104-105页 |
| 6 Conclusion | 第105-109页 |
| 7 References | 第109-117页 |
| Acknowledgement | 第117-118页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第118-121页 |
| 学位论文数据集 | 第121页 |
