| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 WMSN覆盖问题研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 WMSN概述 | 第13-15页 |
| 1.2.2 WMSN关键技术 | 第15-16页 |
| 1.2.3 WMSN覆盖问题研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容与组织结构 | 第17-20页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 无线多媒体传感器网络覆盖技术 | 第20-33页 |
| 2.1 典型WMSN节点感知模型 | 第20-22页 |
| 2.1.1 二维感知模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 三维感知模型 | 第21-22页 |
| 2.2 典型WMSN覆盖理论 | 第22-26页 |
| 2.2.1 覆盖概念 | 第22-23页 |
| 2.2.2 覆盖问题分类 | 第23-26页 |
| 2.3 典型WMSN覆盖算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 粒子群优化算法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 虚拟势场算法 | 第28-30页 |
| 2.4 评价指标 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于节点重叠率的改进分布式覆盖优化算法 | 第33-47页 |
| 3.1 问题描述与系统模型 | 第33-35页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第33-34页 |
| 3.1.2 感知模型 | 第34-35页 |
| 3.2 经典分布式覆盖优化算法 | 第35-38页 |
| 3.3 基于OSRCEA的分布式覆盖增强算法 | 第38-43页 |
| 3.3.1 基于俯仰角的最优覆盖 | 第38-40页 |
| 3.3.2 基于尺寸系数的低复杂度判别机制 | 第40-41页 |
| 3.3.3 动态振荡改善机制 | 第41-43页 |
| 3.3.4 基于节点重叠率的改进分布式覆盖优化算法 | 第43页 |
| 3.4 算法仿真及实验结果分析 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于改进布谷鸟搜索的网络三维覆盖优化算法 | 第47-57页 |
| 4.1 经典的集中式覆盖优化算法 | 第47-49页 |
| 4.1.1 粒子群优化 | 第47-48页 |
| 4.1.2 布谷鸟搜索 | 第48-49页 |
| 4.2 基于部分自适应的布谷鸟搜索的覆盖优化算法设计 | 第49-53页 |
| 4.2.1 优胜劣汰的寻巢机制 | 第49-50页 |
| 4.2.2 发现概率自适应机制 | 第50-51页 |
| 4.2.3 搜索空间简化机制 | 第51-53页 |
| 4.2.4 基于改进布谷鸟搜索的网络三维覆盖优化算法 | 第53页 |
| 4.3 算法仿真与结果分析 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于改进布谷鸟优化的曲面三维覆盖增强算法设计 | 第57-67页 |
| 5.1 无线多媒体传感器网络复杂曲面三维覆盖 | 第57-58页 |
| 5.1.1 复杂曲面三维覆盖意义 | 第57页 |
| 5.1.2 复杂曲面三维覆盖问题 | 第57-58页 |
| 5.2 基于改进布谷鸟优化的山丘曲面三维覆盖增强算法的设计 | 第58-63页 |
| 5.2.1 针对复杂曲面的三维定位 | 第58-60页 |
| 5.2.2 监测区域的“化曲为平”机制 | 第60-62页 |
| 5.2.3 三维感知模型的判别机制 | 第62-63页 |
| 5.3 算法仿真与结果分析 | 第63-66页 |
| 5.3.1 传感器节点部署 | 第63-64页 |
| 5.3.2 性能评估与数据分析 | 第64-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |
