声明
第1章 绪 论
1.1 引言
1.2 研究背景及意义
1.3 低能耗物联网中数据处理技术的国内外研究现状
1.3.1 基于时/空相关性的数据压缩算法
1.3.2 基于网络结构的数据压缩算法
1.3.3 低能耗物联网中的测距算法
1.4 论文主要研究内容与组织结构
1.4.1 论文的主要研究内容
1.4.2 论文的组织结构
第2章 低能耗物联网中数据处理相关理论及协议
2.1 物联网的系统架构
2.2 物联网的协议体系
2.3 低能耗物联网无线链路数据采集相关理论
2.3.1 矩阵补全技术溯源
2.3.2 典型矩阵补全模型
2.3.3 矩阵补全模型优化算法
2.4 低能耗物联网中的高精度测距
2.4.1 物联网中基于TOA估计的测距模型
2.4.2 能量检测接收机中基于最优门限选择的TOA估计
2.4.3 仿真结果与分析
2.5 低能耗物联网中数据处理的关键问题
本章小结
第3章 无线传感器网络中基于分簇的数据收集算法
3.1 概述
3.2 算法描述
3.2.1 网络模型及问题描述
3.2.2 基于分簇结构的数据收集算法
3.3 仿真结果与分析
1. 仿真环境
2. 仿真分析
本章小结
第4章 无线传感器网络中基于序列相关性的数据压缩算法
4.1 概述
4.2 数据存储格式及相关性描述
1. 感知数据存储格式
2. 压缩数据存储格式
3. 相关性描述
4.3 基于序列相关性的数据压缩算法
4.3.1 多属性数据相关性分组
4.3.2 分簇节点数据压缩
4.4 算法分析与仿真
4.4.1 评价模型
4.4.2 仿真分析
本章小结
第5章 无线传感器网络中基于矩阵补全的数据重构算法
5.1 概述
5.2 含噪矩阵补全问题建模
5.3 基于结构化噪声矩阵补全的数据重构算法
5.3.1 稀疏观测矩阵的构造
5.3.2 sink节点数据重构算法
5.4 仿真结果及分析
1. 仿真环境
2. 网络分簇
3. NDRA-SN算法的重构误差分析
本章小结
第6章 结论与展望
6.1 论文主要研究成果
6.2 研究展望
参考文献
附 录 缩略词表
作者简介及其在学期间所取得的科研成果
致谢
吉林大学;
