| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第19-45页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第19-22页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第19-21页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第21-22页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第22-40页 |
| 1.2.1 移动汇聚的能效优化 | 第23-28页 |
| 1.2.2 低功率无线传能的能效优化 | 第28-35页 |
| 1.2.3 能效相关的入侵检测方法 | 第35-39页 |
| 1.2.4 存在的问题与不足 | 第39-40页 |
| 1.3 论文的主要创新点和结构安排 | 第40-45页 |
| 1.3.1 论文主要内容与创新点 | 第40-43页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第43-45页 |
| 第二章 适用于移动汇聚节点轨迹受限场景的能效优化方法 | 第45-73页 |
| 2.1 引言 | 第45页 |
| 2.2 移动汇聚节点轨迹受限网络模型描述与分析 | 第45-52页 |
| 2.2.1 基本网络模型描述 | 第45-48页 |
| 2.2.2 方格化网络模型扩展描述与分析 | 第48-49页 |
| 2.2.3 能景消耗模型分析 | 第49-52页 |
| 2.3 DEON优化方法中的节点方格匹配问题 | 第52-59页 |
| 2.3.1 问题建模与最优化描述 | 第52-55页 |
| 2.3.2 具有人工干预的启发式遗传算法设计 | 第55-59页 |
| 2.4 基于方格模型的路由发现算法设计 | 第59-62页 |
| 2.5 仿真验证与结果分析 | 第62-72页 |
| 2.5.1 仿真参数设置 | 第62-64页 |
| 2.5.2 算法复杂度分析 | 第64页 |
| 2.5.3 启发式遗传算法性能分析 | 第64-65页 |
| 2.5.4 DEON方法对静态汇聚节点能效的影响 | 第65-66页 |
| 2.5.5 DEON方法对网络寿命的影响 | 第66-68页 |
| 2.5.6 DEON方法对网络能耗效率的影响 | 第68-69页 |
| 2.5.7 DEON方法对网络鲁棒性的影响 | 第69-70页 |
| 2.5.8 GSPT路由算法可靠性分析 | 第70-72页 |
| 2.6 小结 | 第72-73页 |
| 第三章 适用于无线信息与能量同传场景的能效优化方法 | 第73-91页 |
| 3.1 引言 | 第73页 |
| 3.2 无线信息与能量同传网络模型描述与分析 | 第73-76页 |
| 3.2.1 能量消耗模型分析 | 第74-75页 |
| 3.2.2 能量采集模型分析 | 第75-76页 |
| 3.3 ETTO能效优化方法中的传能时隙分配问题 | 第76-83页 |
| 3.3.1 问题建模与最优化描述 | 第76-79页 |
| 3.3.2 集中式节点能耗分析方法设计 | 第79-81页 |
| 3.3.3 基于节点能耗分布的启发式算法设计 | 第81-83页 |
| 3.4 仿真验证与结果分析 | 第83-89页 |
| 3.4.1 仿真参数设置 | 第83-85页 |
| 3.4.2 算法复杂度分析 | 第85页 |
| 3.4.3 ETTO方法对网络寿命的影响 | 第85-87页 |
| 3.4.4 ETTO方法对能量利用率的影响 | 第87-88页 |
| 3.4.5 ETTO方法对数据汇聚总量的影响 | 第88-89页 |
| 3.5 小结 | 第89-91页 |
| 第四章 适用于专用无线传能场景的能效优化方法 | 第91-109页 |
| 4.1 引言 | 第91页 |
| 4.2 专用无线传能网络模型描述与分析 | 第91-92页 |
| 4.3 DORN能效优化方法中的传能节点部署决策问题 | 第92-102页 |
| 4.3.1 方格数据流量强度指数 | 第93-94页 |
| 4.3.2 问题建模与最优化描述 | 第94-96页 |
| 4.3.3 基于Q Learning的决策优化算法设计 | 第96-102页 |
| 4.4 仿真验证与结果分析 | 第102-108页 |
| 4.4.1 仿真参数设置 | 第102-103页 |
| 4.4.2 算法复杂度分析 | 第103页 |
| 4.4.3 DORN方法对网络寿命的影响 | 第103-105页 |
| 4.4.4 DORN方法对第一个枯竭节点寿命的影响 | 第105-106页 |
| 4.4.5 DORN方法对数据汇聚总量的影响 | 第106-108页 |
| 4.5 小结 | 第108-109页 |
| 第五章 节点恶意行为的检测与能效优化方法 | 第109-131页 |
| 5.1 引言 | 第109-110页 |
| 5.2 恶意行为对信息与能效影响分析 | 第110-112页 |
| 5.2.1 信息与能效面临的威胁与对策 | 第110-112页 |
| 5.2.2 混合式入侵检测与能效优化方法HIEO | 第112页 |
| 5.3 HIEO方法中集中式恶意行为检测与定位问题 | 第112-119页 |
| 5.3.1 恶意行为模型与问题描述 | 第112-113页 |
| 5.3.2 恶意行为检测算法设计 | 第113-116页 |
| 5.3.3 恶意节点定位算法设计 | 第116-119页 |
| 5.4 HIEO方法中分布式节点能效优化方法 | 第119-122页 |
| 5.4.1 能耗模型与方法描述 | 第119-120页 |
| 5.4.2 基于方格模型的路由表 | 第120-121页 |
| 5.4.3 基于方格模型的管道节点选择算法设计 | 第121-122页 |
| 5.5 仿真验证与结果分析 | 第122-129页 |
| 5.5.1 仿真参数设置与假设 | 第122-124页 |
| 5.5.2 算法复杂度分析 | 第124页 |
| 5.5.3 HIEO方法对数据汇聚能效的影响 | 第124-127页 |
| 5.5.4 HIEO方法恶意行为检测与定位性能分析 | 第127-128页 |
| 5.5.5 HIEO方法对无效数据汇聚量的影响 | 第128-129页 |
| 5.6 小结 | 第129-131页 |
| 第六章 总结与展望 | 第131-135页 |
| 6.1 论文总结 | 第131-132页 |
| 6.2 工作展望 | 第132-135页 |
| 参考文献 | 第135-145页 |
| 附录1 缩略语表 | 第145-147页 |
| 致谢 | 第147-149页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第149页 |
