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时空相关性在无线传感器网络数据融合应用中的研究

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时空相关性在无线传感器网络数据融合应用中的研究
论文目录
 
摘要第1-10页
Abstract第10-12页
第一章 绪论第12-22页
  · 选题背景和意义第12-13页
  · 课题研究现状和发展趋势第13-18页
    · WSNs 中数据融合技术的研究进展第13-14页
    · 时空相关性在数据融合应用中的研究进展第14-18页
  · 论文工作及论文结构第18-22页
    · 论文主要内容第18-19页
    · 论文主要创新点第19-20页
    · 论文组织结构第20-22页
第二章 WSNs数据融合时空相关性分析第22-36页
  · 时空相关性定义第22-23页
  · 数据融合模型第23-24页
  · 点源信号的时空相关性模型第24-31页
    · 点源信号模型第24-26页
    · 点源信号的时间相关性模型第26-27页
    · 点源信号的空间相关性模型第27-28页
    · 点源信号的时空相关性模型第28-31页
  · 点源信号时空相关性分析第31-35页
  · 本章小结第35-36页
第三章 VSS--能量高效的数据融合算法第36-49页
  · 应用于WSNs 路由技术中的数据融合技术第36-38页
    · 基于分簇的路由算法第36-38页
    · 基于分簇思想的自适应采样算法第38页
  · 基于空间相关性分簇机制研究第38-42页
    · 网络结构第38-39页
    · 虚拟簇定义第39-40页
    · 虚拟簇形成第40-42页
  · 基于时空相关性采样机制研究第42-45页
    · 虚拟采样算法第42-44页
    · 最小均方估计第44-45页
  · 实验结果及分析第45-48页
    · 融合结果分析第45-46页
    · 能源消耗分析第46-48页
  · 本章小结第48-49页
第四章 基于时空相关性WSNs自适应数据融合算法研究第49-62页
  · 时空融合模式第49-51页
  · 基于时间相关性自适应数据融合算法研究第51-53页
    · 采样状态转换第51-52页
    · 采样频率自适应调整算法第52-53页
  · 基于空间相关性自适应数据融合算法研究第53-57页
    · 空间融合模式第53-54页
    · 空间状态转换第54-55页
    · 空间融合度自适应调整算法第55-57页
  · 实验结果及分析第57-61页
  · 本章小结第61-62页
第五章 基于空间相关性的主动缓冲管理算法第62-72页
  · 问题描述第62-64页
    · 基于空间相关性研究主动缓冲管理算法的意义第62-63页
    · 典型主动缓冲管理算法简介第63-64页
  · 系统模型第64-65页
    · 网络模型第64页
    · 缓冲模型第64-65页
  · 基于空间相关性的主动缓冲管理算法研究第65-69页
    · 计算队列丢失数据包的概率第65-66页
    · 选择丢弃数据包第66-67页
    · 基于空间相关性主动缓冲管理算法第67-69页
  · 实验结果及分析第69-71页
  · 本章小结第71-72页
第六章 结论与展望第72-74页
  · 研究工作总结第72-73页
  · 下一步工作展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
作者在学期间取得的学术成果第80 页

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