压缩感知理论在WSN数据收集中的应用研究



压缩感知理论在WSN数据收集中的应用研究

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压缩感知理论在WSN数据收集中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5页
第一章绪论	第9-16页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 压缩感知理论	第11页
1.2.2 CS在 WSN数据收集中的应用	第11-13页
1.3 论文研究内容	第13-14页
1.4 论文结构安排	第14-16页
第二章基于CS的 WSN数据收集应用分析	第16-24页
2.1 无线传感器网络相关理论研究	第16-19页
2.1.1 无线传感器网络技术分析	第16-17页
2.1.2 路由协议分析	第17-19页
2.2 问题描述及解决方案分析	第19-23页
2.2.1 问题描述	第19-20页
2.2.2 压缩感知应用于WSN的优势分析	第20-23页
2.3 本章小结	第23-24页
第三章基于CS的 WSN数据收集技术理论研究	第24-40页
3.1 LEACH分簇路由算法	第24-26页
3.2 压缩感知理论研究与分析	第26-39页
3.2.1 信号稀疏化	第27-29页
3.2.2 观测矩阵	第29-31页
3.2.3 重构算法	第31-33页
3.2.4 压缩感知算法分析及实验验证	第33-39页
3.3 本章小结	第39-40页
第四章基于CS的 WSN数据压缩收集方案设计与仿真	第40-60页
4.1 压缩数据收集关键问题分析	第40-41页
4.2 基于剩余能量与距离反馈的动态路由算法LEACH-I	第41-46页
4.2.1 LEACH路由算法优缺点分析	第41页
4.2.2 LEACH网络与能耗模型	第41-42页
4.2.3 已有的LEACH改进方案	第42-44页
4.2.4 LEACH-I路由算法设计	第44-46页
4.3 CS融合于LEACH-I路由流程设计	第46-51页
4.3.1 核心理论分析	第46-47页
4.3.2 数据收集流程设计	第47-50页
4.3.3 基于随机稀疏投影的观测矩阵	第50-51页
4.4 方案优势分析	第51页
4.5 仿真实验和结果分析	第51-58页
4.5.1 实验数据来源	第51-52页
4.5.2 仿真参数设置	第52-53页
4.5.3 实验结果分析	第53-58页
4.6 本章小结	第58-60页
第五章稀疏度自适应重构算法设计与验证	第60-67页
5.1 最小7)0范数的信号重构算法	第60-62页
5.1.1 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法	第60-61页
5.1.2 稀疏自适应匹配追踪(SAMP)算法	第61-62页
5.2 ISAMP算法描述	第62-63页
5.2.1 支撑集回溯优化与原子的选择	第63页
5.2.2 稀疏性自适应分析	第63页
5.3 ISAMP算法实现步骤	第63-64页
5.4 实验验证及分析	第64-66页
5.5 本章小结	第66-67页
总结与展望	第67-69页
总结	第67-68页
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页

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