凸优化理论在无线传感器网络效用与节能方面的应用研究

【摘要】： 【关键词】：
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 研究内容和主要工作13
• 1.4 论文组织结构13-15
• 第二章 无线传感器网络概述15-26
• 2.1 无线传感器网络简介15-19
• 2.1.1 WSN的体系结构15-16
• 2.1.2 WSN的节点结构及能耗分析16-18
• 2.1.3 WSN的特征18-19
• 2.2 WSN节能研究概况19-25
• 2.2.1 基于硬件设计的节能研究20
• 2.2.2 基于拓扑控制的节能研究20-21
• 2.2.3 基于介质访问控制(MAC)协议的节能研究21-22
• 2.2.4 基于路由的节能研究22-24
• 2.2.5 基于数据融合的节能研究24-25
• 2.2.6 基于节点移动技术的节能研究25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 基于NUM框架思想概述26-47
• 3.1 凸优化26-34
• 3.1.1 相关基本概念26-27
• 3.1.2 一阶条件与二阶条件27
• 3.1.3 凸优化问题的定义27-28
• 3.1.4 Lagrange对偶理论28-31
• 3.1.5 互补松弛性与KKT最优性条件31-33
• 3.1.6 梯度投影迭代法与次梯度投影迭代法简述33-34
• 3.2 NUM分解理论概述34-39
• 3.2.1 直接原分解(Direct Primal Decomposition)与直接对偶分解(Direct DualDecomposition)35-37
• 3.2.2 间接原分解(Direct Primal Decomposition)与间接对偶分解(DirectDual Decomposition)37-38
• 3.2.3 多层原分解(Multilevel Primal Decomposition)与对偶分解(MultilevelDual Decomposition)38-39
• 3.3 NUM框架思想概述39-42
• 3.4 基于NUM框架对偶分解应用实例42-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 联合WSN效用与寿命的分布式优化算法研究47-75
• 4.1 系统模型47-56
• 4.1.1 研究场景描述47-48
• 4.1.2 Ad Hoc网络资源约束48-50
• 4.1.3 MAC约束50-52
• 4.1.4 网络效用建模52-53
• 4.1.5 网络寿命建模53-56
• 4.1.6 网络效用与寿命联合优化模型56
• 4.2 部分分布式模型56-59
• 4.2.1 对偶分解57-58
• 4.2.2 部分分布式算法基本步骤描述58-59
• 4.3 完全分布式模型59-63
• 4.3.1 对偶分解60-62
• 4.3.2 完全分布式算法基本步骤描述62-63
• 4.4 仿真及结果分析63-74
• 4.4.1 实验环境构建63-64
• 4.4.2 PDA算法的仿真结果与分析64-68
• 4.4.3 CDA算法的仿真结果与分析68-71
• 4.4.4 PDA算法与CDA算法中权值对Sensor节点速率控制的影响71-72
• 4.4.5 链路错误率对WSN性能的影响72-74
• 4.5 本章小结74-75
• 第五章 基于延迟与数据融合的WSN寿命最大化路由改进算法75-84
• 5.1 背景知识76-77
• 5.2 数据融合模型77-78
• 5.3 基于延迟与数据融合的WSN寿命最大化路由改进模型78-79
• 5.4 基于延迟与数据融合的WSN寿命最大化路由改进算法79-80
• 5.5 仿真及结果分析80-83
• 5.6 本章小结83-84
• 第六章 总结与展望84-86
• 6.1 全文总结84-85
• 6.2 进一步的研究工作85-86
• 参考文献86-96
• 致谢96

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