无线可充电传感器网络的充电效用优化研究 |
论文目录 | | | 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-9页 | | 1 绪论 | 第20-37页 | | 1.1 研究背景 | 第20-31页 | | 1.1.1 无线传感器网络概述 | 第20-21页 | | 1.1.2 无线电能传输技术概述 | 第21-23页 | | 1.1.3 无线可充电传感器网络概述 | 第23-25页 | | 1.1.4 无线可充电传感器网络充电效用优化问题 | 第25-31页 | | 1.2 研究现状 | 第31-33页 | | 1.2.1 静态充电器对无线可充电传感器网络的充电研究 | 第31-32页 | | 1.2.2 移动充电器对无线可充电传感器网络的充电研究 | 第32-33页 | | 1.3 本文的工作 | 第33-37页 | | 1.3.1 研究思路 | 第33-34页 | | 1.3.2 具体内容 | 第34-37页 | | 2 安全充电下功率不可调充电效用最大化问题 | 第37-67页 | | 2.1 引言 | 第37-39页 | | 2.2 问题描述 | 第39-42页 | | 2.2.1 系统模型与充电模型 | 第39-40页 | | 2.2.2 问题描述 | 第40-42页 | | 2.3 最优近似算法 | 第42-46页 | | 2.3.1 解决方案的工作流程 | 第42页 | | 2.3.2 激活充电器集合列表 | 第42-43页 | | 2.3.3 约束条件的导出,移除和MDK | 第43-44页 | | 2.3.4 算法描述和结果 | 第44-46页 | | 2.4 MEP计算 | 第46-61页 | | 2.4.1 主要结果 | 第46-48页 | | 2.4.2 算法概述 | 第48-49页 | | 2.4.3 e(d)的分段线性近似 | 第49-53页 | | 2.4.4 搜索空间离散化 | 第53-54页 | | 2.4.5 区域扩展 | 第54-56页 | | 2.4.6 带正则约束的Fermat-Weber问题 | 第56-61页 | | 2.5 仿真结果 | 第61-64页 | | 2.5.1 实验设置 | 第61页 | | 2.5.2 比较算法 | 第61-62页 | | 2.5.3 性能比较 | 第62-63页 | | 2.5.4 讨论 | 第63-64页 | | 2.6 实际实验 | 第64-66页 | | 2.6.1 实验平台 | 第65页 | | 2.6.2 调整算法描述 | 第65页 | | 2.6.3 实验结果 | 第65-66页 | | 2.7 本章小结 | 第66-67页 | | 3 安全充电下功率可调充电效用最大化问题 | 第67-88页 | | 3.1 引言 | 第67-68页 | | 3.2 问题描述 | 第68-70页 | | 3.2.1 引言 | 第68-69页 | | 3.2.2 问题形式化 | 第69-70页 | | 3.2.3 解决方案概述 | 第70页 | | 3.3 区域离散化和问题重构 | 第70-72页 | | 3.3.1 区域离散化 | 第70-72页 | | 3.3.2 问题重构 | 第72页 | | 3.3.3 区域离散化的分布式实现 | 第72页 | | 3.4 分布式冗余约束条件削减 | 第72-76页 | | 3.4.1 冗余约束条件削减方法介绍 | 第72-73页 | | 3.4.2 分布式冗余约束条件削减算法描述 | 第73-76页 | | 3.5 (1-∈)近似的分布式算法 | 第76-81页 | | 3.6 仿真结果 | 第81-85页 | | 3.6.1 参数设置 | 第82页 | | 3.6.2 基准算法设置 | 第82页 | | 3.6.3 性能比较 | 第82-84页 | | 3.6.4 讨论 | 第84-85页 | | 3.7 现场试验 | 第85-87页 | | 3.7.1 实验平台 | 第85-86页 | | 3.7.2 改进算法和比较算法 | 第86页 | | 3.7.3 实验结果 | 第86-87页 | | 3.8 本章小结 | 第87-88页 | | 4 充电效用最大化有向充电器布置问题 | 第88-109页 | | 4.1 引言 | 第88-89页 | | 4.2 问题描述 | 第89-93页 | | 4.2.1 网络模型 | 第89页 | | 4.2.2 单个充电器的充电模型 | 第89-91页 | | 4.2.3 多个充电器的充电模型 | 第91页 | | 4.2.4 充电效用模型 | 第91-92页 | | 4.2.5 问题定义 | 第92-93页 | | 4.3 近似算法 | 第93-105页 | | 4.3.1 设计概述 | 第93-95页 | | 4.3.2 区域离散化 | 第95-97页 | | 4.3.3 覆盖支配集(Coverage Dominating Set,CDS)抽取 | 第97-103页 | | 4.3.4 问题重构 | 第103-105页 | | 4.4 仿真实验 | 第105-108页 | | 4.4.1 参数设置 | 第105页 | | 4.4.2 基准算法 | 第105-106页 | | 4.4.3 性能比较 | 第106-108页 | | 4.5 本章小结 | 第108-109页 | | 5 移动节点能量供应质量问题 | 第109-138页 | | 5.1 引言 | 第109-111页 | | 5.2 问题描述 | 第111-114页 | | 5.2.1 网络模型,移动模型和能量消耗模型 | 第111-112页 | | 5.2.2 充电模型 | 第112页 | | 5.2.3 能量供给质量概念 | 第112-113页 | | 5.2.4 问题描述 | 第113-114页 | | 5.3 单个充电器的一维情况 | 第114-129页 | | 5.3.1 下界分析 | 第115-116页 | | 5.3.2 上界分析 | 第116-129页 | | 5.4 多个充电器的一维情况 | 第129-131页 | | 5.5 多个充电器的二维情况 | 第131-133页 | | 5.6 仿真结果 | 第133-137页 | | 5.6.1 单个充电器的一维情况 | 第133-135页 | | 5.6.2 多个充电器的一维情况 | 第135-137页 | | 5.6.3 多个充电器的二维情况 | 第137页 | | 5.7 本章小结 | 第137-138页 | | 6 随机事件监测质量最大化问题 | 第138-158页 | | 6.1 引言 | 第138-139页 | | 6.2 问题描述 | 第139-143页 | | 6.2.1 网络模型 | 第139-141页 | | 6.2.2 事件监测模型 | 第141-143页 | | 6.2.3 问题形式化 | 第143页 | | 6.2.4 解决方案路线图 | 第143页 | | 6.3 理论分析 | 第143-152页 | | 6.3.1 问题难度分析 | 第144页 | | 6.3.2 R-MQCSP问题重构 | 第144-147页 | | 6.3.3 R-MQCSP近似算法 | 第147-150页 | | 6.3.4 MQCSP近似算法 | 第150-152页 | | 6.4 性能验证 | 第152-157页 | | 6.4.1 参数设置 | 第152-153页 | | 6.4.2 R-MQCSP算法性能验证 | 第153-154页 | | 6.4.3 MQCSP算法的性能验证 | 第154-156页 | | 6.4.4 与已有工作性能比较 | 第156-157页 | | 6.5 本章小结 | 第157-158页 | | 7 移动充电器数目最小化问题 | 第158-178页 | | 7.1 引言 | 第158-159页 | | 7.2 问题描述 | 第159-163页 | | 7.2.1 网络模型 | 第159-160页 | | 7.2.2 充电模型 | 第160-161页 | | 7.2.3 MC的能量消耗模型 | 第161-162页 | | 7.2.4 问题描述 | 第162-163页 | | 7.3 理论结果和近似算法 | 第163-172页 | | 7.3.1 MinMCP难度分析 | 第163-164页 | | 7.3.2 解决方案路线图 | 第164页 | | 7.3.3 MinMCP-R近似算法 | 第164-165页 | | 7.3.4 MinMCP-R近似算法分析 | 第165-168页 | | 7.3.5 MinMCP近似算法 | 第168-170页 | | 7.3.6 MinMCP近似算法分析 | 第170-171页 | | 7.3.7 MinMCP改进算法 | 第171-172页 | | 7.4 仿真结果 | 第172-176页 | | 7.4.1 参数设置 | 第172页 | | 7.4.2 基准算法设置 | 第172-173页 | | 7.4.3 性能评估 | 第173-176页 | | 7.5 本章小结 | 第176-178页 | | 8 总结与展望 | 第178-181页 | | 8.1 全文总结 | 第178-180页 | | 8.2 研究展望 | 第180-181页 | | 致谢 | 第181-182页 | | 攻读博士期间发表的论文和参加的项目 | 第182-186页 | | 参考文献 | 第186-193页 |
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