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無線傳感器網絡數據收集模型與方案
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無線傳感器網絡數據收集模型與方案 版權信息
- ISBN：9787576101645
- 條形碼：9787576101645 ; 978-7-5761-0164-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
無線傳感器網絡數據收集模型與方案 內容簡介
無線傳感器網絡將虛擬的信息世界與真實的物理世界融合在一起，改變了人與自然交互的方式，在軍事國防、環境科學、醫療健康、空間探索、工農業自動化等許多領域有著非常廣泛的應用前景。部署無線傳感器網絡的主要目的就是收集所監測的環境信息，其上所有的應用與決策都是基于所收集到的數據來進行的。概括來說，數據收集過程就是從多個傳感器節點收集物理世界的感知數據，并*終傳輸至基站的過程，該過程是無線傳感器網絡中各種應用的核心與基礎。本書針對無線傳感器網絡中的數據收集問題，以提高網絡中數據收集操作的效率，降低系統資源的消耗為主要目標，分別從無線傳感器網絡結構優化、感知數據壓縮與重構、基于深度學習的編解碼結構設計等多個角度，詳細闡述了多種高效節能的無線傳感器網絡數據收集模型與方案。
無線傳感器網絡數據收集模型與方案 目錄
第1章緒論
1.1無線傳感器網絡概述
1.1.1無線傳感器網絡的結構和特點
1.1.2無線傳感器節點
1.1.3無線傳感器網絡的協議棧
1.1.4無線傳感器網絡的應用領域
1.2無線傳感器網絡的國內外研究現狀
1.3無線傳感器網絡中的關鍵技術
1.3.1數據收集.
1.3.2網絡拓撲控制
1.3.3網絡協議.
1.3.4無線通信技術
1.3.5網絡
1.3.6定位技術
1.3.7時間同步
1.3.8數據聚合
1.3.9其他研究領域
1.4本書組織結構
第2章基于近似小Steiner 樹的數據收集算法
2.1算法概述
2.2相關工作
2.3算法描述
2.4實驗分析
2.5本章小結
第3章 基于非平衡閾值的分布式數據收集方案
3.1方案概述
3.2相關工作
3.2.1壓縮感知理論
3.2.2迭代硬閾值算法
3.3方案描述
3.3.1基于非平衡閾值的分布式Top-K查詢算法
3.3.2分布式迭代硬閾值算法
3.4實驗分析
3.4.1能分析
3.4.2能對比
3.5本章小結
第4章基于優分簇的數據收集方案
4.1方案概述
4.2系統模型
4.3方案分析
4.3.1簇內能量消耗
4.3.2簇間能量消耗
4.3.3優分簇策略
4.4分簇數據收集算法
4.4.1基于偽希爾伯特曲線的簇頭連接算法
4.4.2分簇構建算法
4.5實驗分析
4.5.1能分析
4.5.2能對比
4.6本章小結
第5章大規模傳感網節能的數據收集方案
5.1方案概述
5.2相關工作
5.3系統模型
5.4大規模數據收集方案
5.4.1基于空間相關的分簇算法
5.4.2基于分簇的數據壓縮算法
5.4.3分簇數據重構算法
5.5實驗分析
5.5.1實驗設置
5.5.2數據收集能分析
5.5.3數據重構能分析
5.6本章小結
第6章基于聯合稀疏模型的數據收集算法
6.1算法概述
6.2相關工作
6.3同步子空間追蹤算法
6.3.1聯合稀疏模型
6.3.2算法設計
6.4實驗分析
6.4.1能分析
……
9.1方案概述
9.2相關工作
9.3方案描述
9.3.1模型訓練階段
9.3.2數據收集階段
9.4實驗分析
9.4.1數據的壓縮能
9.4.2數據的重構能
9.5本章小結
第10章基于對抗自編碼器的數據收集方案
10.1方案概述.
10.2相關工作
10.3方案描述
10.4實驗分析
10.4.1能分析
10.4.2能比較
10.5本章小結
參考文獻
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