傳感器網絡的計算幾何方法

第1章 緒論
1．1 傳感器網絡
1．2 傳感器網絡的計算幾何方法
1．2．1 邊界識別
1．2．2 骨架提取
1．2．3 網絡分解
1．3 傳感器網絡計算幾何方法的應用
1．3．1 網絡定位
1．3．2 網絡路由
1．3．3 網絡導航
1．3．4 信息存儲與檢索
參考文獻
第一篇 二維傳感器網絡的骨架提取
第2章 基于完全邊界信息的骨架提取
2．1 骨架與角點
2．1．1 骨架
2．1．2 角點
2．2 基于邊界劃分的骨架提取算法
2．2．1 角點識別與邊界劃分
2．2．2 骨架節(jié)點識別
2．2．3 骨架弦與粗糙骨架
2．2．4 優(yōu)化骨架
2．3 算法分析
2．3．1 算法復雜度
2．3．2 多尺度骨架
2．3．3 無角點的骨架提取
2．3．4 基于骨架的網絡分割
2．3．5 基于骨架的路由協議j
2．4 仿真實驗
參考文獻
第3章 基于距離變換的骨架提取
3．1 距離變換
3．2 基于距離變換的骨架定義
3．3 DIST算法
3．3．1 距離變換的建立
3．3．2 關鍵骨架節(jié)點識別
3．3．3 粗糙骨架
3．3．4 優(yōu)化骨架
3．4 骨架在邊界識別和網絡分解中的應用
3．4．1 基于骨架的邊界識別
3．4．2 基于骨架的網絡分解
3．5 算法評價
3．5．1 實驗配置
3．5．2 基于骨架的路由協議性能評價
3．5．3 仿真實驗結果
3．6 算法分析與討論．
3．6．1 復雜度分析
3．6．2 邊界不完全程度對DIST算法的影響及參數選擇
3．6．3 算法正確性的有關證明
參考文獻
第4章 無邊界信息的骨架提取
4．1 基于中心度的骨架識別
4．1．1 連續(xù)情形下的骨架性質
4．1．2 傳感器網絡的骨架節(jié)點識別
4．1．3 算法實現
4．1．4 仿真實驗
4．1．5 討論
4．2 基于網絡Reeb圖的骨架提取
4．2．1 連續(xù)域中的骨架性質
4．2．2 無線傳感器網絡的骨架識別
4．2．3 算法實現
4．2．4 仿真實驗
參考文獻
第二篇 三維傳感器網絡的線骨架與面骨架
第5章 三維傳感器網絡的線骨架提取
5．1 理論基礎
5．1．1 二維/三維物體的線骨架性質
5．1．2 二維/三維物體線骨架識別
5．1．3 線骨架點的重要度
5．2 傳感器網絡的線骨架提取通用算法
5．2．1 骨架點識別
5．2．2 重要度計算與骨架樹構建
5．2．3 骨架優(yōu)化
5．2．4 復雜網絡的骨架提取
5．2．5 復雜度分析
5．3 三維傳感器網絡中基于線骨架的路由協議
5．4 仿真實驗
5．4．1 實驗配置
5．4．2 實驗結果分析
參考文獻
第6章 三維傳感器網絡的面骨架提取及其在數據存儲中的應用
6．1 分布式存儲算法
6．2 面骨架
6．2．1 連續(xù)域中的面骨架
6．2．2 傳感器網絡的面骨架
6．3 算法描述
6．3．1 面骨架節(jié)點識別
6．3．2 面骨架的建立
6．3．3 復雜度分析
6．3．4 網絡動態(tài)對算法的影響
6．4 面骨架的應用
6．4．1 基于面骨架的數據存儲與檢索協議
6．4．2 基于面骨架的線骨架提取
6．5 仿真實驗
6．5．1 對網絡形狀的魯棒性
6．5．2 對網絡密度的穩(wěn)健性
6．5．3 算法在非均勻分布網絡中的性能
6．5．4 算法在QUDG模型下的性能
6．5．5 算法在動態(tài)網絡中的性能
6．5．6 面骨架在數據存儲中的應用
參考文獻
第三篇 二維傳感器網絡的凸分解
第7章 基于凸分解的定位算法
7．1 網絡近似凸分解與定位
7．1．1 近似凸分解
7．1．2 網絡凹度與定位的關系
7．1．3 傳感器網絡的凹度
7．2 ACDI。：基于網絡近似凸分解的定位算法
7．2．1 凹/凸點識別與邊界劃分
7．2．2 網絡近似凸分解
7．2．3 局部坐標圖
7．2．4 全局坐標圖
7．3 實驗分析
7．3．1 不同網絡場景下的算法性能
7．3．2 通信模型對ACDL算法的影響．
7．3．3 網絡節(jié)點分布對AcDL算法的影響
7．3．4 ACDL算法對參數的敏感性分析
7．3．5 ACDL算法對網絡密度的敏感性分析
7．3．6 低密度網絡下的算法性能比較
參考文獻