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第1章 绪论1

1.1无线传感器网络部署1

1.2无线传感器网络分析2

1.2.1无线传感器网络的特点2

1.2.2无线传感器网络的关键技术4

1.2.3无线传感器网络的应用4

1.2.4无线传感器网络覆盖分类5

1.3传感器网络覆盖控制7

1.3.1休眠调度机制7

1.3.2移动节点调节机制7

1.3.3无线传感器网络部署问题研究现状8

1.4数据融合10

1.4.1数据融合的意义10

1.4.2常用的数据融合方法10

参考文献12

第一篇 基于信息融合的水下传感器网络部署17

第2章 水下传感器网络部署问题研究进展17

2.1水下传感器网络部署17

2.2水下传感器网络节点部署研究进展17

2.3水下传感器网络的通信方式20

2.4本章小结21

参考文献21

第3章 基于深度信息的水下传感器网络部署算法24

3.1引言24

3.2相关知识25

3.2.1水下传感器网络节点25

3.2.2水下传感器节点感知模型26

3.2.3水下传感器覆盖率的计算26

3.3部署算法描述27

3.3.1基本假设27

3.3.2算法步骤27

3.3.3算法流程图28

3.4仿真分析29

3.4.1层次划分30

3.4.2水下目标分布30

3.4.3工作状态的水下传感器节点概率31

3.4.4检测概率仿真分析31

3.4.5水下传感器节点数目分析32

3.4.6生存时间仿真分析33

3.5本章小结34

参考文献35

第4章 水下传感器网络表面区域高效部署36

4.1引言36

4.2水下传感器网络结构37

4.2.1水下传感器网络结构38

4.2.2水下传感器节点38

4.2.3水下传感器节点通信方式39

4.3节点动态分析39

4.4表面部署区域分析41

4.4.1给定区域部署41

4.4.2目标区域深度与部署的关系42

4.5本章小结43

参考文献43

第5章 光学声学通信混合水下传感器网络的分布式部署45

5.1引言45

5.2混合水下传感器网络部署结构46

5.3混合水下传感器网络节点部署算法49

5.4仿真分析49

5.4.1节点数目分析49

5.4.2检测概率分析51

5.4.3延时时间分析51

5.4.4网络生存时间分析52

5.5本章小结53

参考文献53

第6章 基于信度势场算法的水下传感器网络部署算法55

6.1引言55

6.2背景知识与相关定义56

6.2.1 D-S证据理论基础56

6.2.2被动声呐节点的概率感知模型56

6.2.3相关定义58

6.3基于信度势场算法的水下传感器网络部署58

6.3.1基于改进D-S证据理论的数据融合模型58

6.3.2水下传感器网络的k-信度覆盖分析59

6.3.3基于信度势场算法的节点部署算法60

6.4仿真实验与结果分析62

6.4.1仿真实验参数设置62

6.4.2仿真结果分析62

6.5本章小结66

参考文献66

第7章 基于模糊数据融合的水下传感器网络部署算法68

7.1基于模糊数据融合的传感器网络节点部署策略69

7.1.1相关定义69

7.1.2数据融合模型71

7.1.3基于模糊模型的节点部署算法72

7.2仿真分析73

7.2.1仿真设置73

7.2.2结果与分析73

7.3本章小结76

参考文献76

第8章 基于有机小分子模型的水下传感器网络部署算法78

8.1数学模型与假设79

8.2感知单元模型81

8.3基于有机小分子模型的传感器网络节点部署策略82

8.4仿真分析83

8.4.1仿真设置83

8.4.2仿真结果与分析83

8.5本章小结85

参考文献86

第二篇 基于信息融合的有向传感器网络部署91

第9章 有向传感器网络覆盖部署91

9.1有向传感器网络91

9.1.1有向传感器网络简介91

9.1.2节点感知模型91

9.1.3节点通信模型95

9.2有向传感器网络的典型运行机制97

9.2.1休眠唤醒调度机制97

9.2.2节点运动方式98

9.2.3虚拟力原理98

9.3有向传感器覆盖部署99

9.4本章小结100

参考文献100

第10章 基于概率感知模型的有向传感器网络覆盖算法104

10.1引言104

10.2感知模型105

10.2.1有向传感器概率感知模型105

10.2.2覆盖模型107

10.3基于概率感知模型的有向传感器网络覆盖算法108

10.3.1算法假设108

10.3.2标准工作方向108

10.3.3工作节点数量估算112

10.3.4算法描述112

10.4仿真分析115

10.5本章小结118

参考文献118

第11章 视频传感器网络路径覆盖改进算法120

11.1引言120

11.2感知模型121

11.2.1概率感知模型121

11.2.2计算等效质心122

11.2.3目标轨迹123

11.2.4覆盖模型123

11.3基于概率感知模型的视频传感器网络路径覆盖增强算法125

11.3.1算法设定125

11.3.2虚拟力受力分析125

11.3.3算法描述127

11.4仿真分析128

11.5本章小结131

参考文献132

第12章 有向传感器网络强栅栏覆盖算法133

12.1引言133

12.2问题描述134

12.2.1感知模型134

12.2.2数据融合模型135

12.2.3有向传感器网络栅栏覆盖分析136

12.3有向传感器网络栅栏覆盖算法139

12.3.1粒子群算法在栅栏覆盖中的应用分析139

12.3.2问题分析140

12.4算法描述141

12.4.1算法假设141

12.4.2算法步骤141

12.4.3算法收敛性分析142

12.5仿真分析143

12.6本章小结147

参考文献147

第三篇 基于信息融合的异构传感器网络节点部署151

第13章 异构无线传感器网络151

13.1异构传感网络简介151

13.2异构传感网络特点152

13.3异构无线传感器网络部署152

13.4本章小结153

参考文献153

第14章 感知数据类型异构的传感器网络覆盖控制155

14.1引言155

14.2预备知识156

14.2.1节点模型156

14.2.2 D-S理论156

14.2.3三角融合网格157

14.2.4相关定义157

14.3问题分析157

14.4算法步骤158

14.5仿真实验分析159

14.5.1部署效果159

14.5.2覆盖效果159

14.5.3网络冗余度161

14.5.4网络运行时间161

14.6本章小结162

参考文献162

第15章 基于粗糙集的水下异构传感器网络节点部署164

15.1引言164

15.2异构传感器网络模型165

15.2.1磁感知节点模型165

15.2.2数据融合模型166

15.3基于粗糙集势场的节点部署策略168

15.3.1截面部署168

15.3.2每层最佳节点数目168

15.3.3不同网络层轮替工作模式170

15.4算法描述170

15.5仿真分析171

15.5.1覆盖效果172

15.5.2多层传感器网络覆盖效果173

15.5.3与立体覆盖效果对比173

15.5.4特殊情况覆盖效果174