论文目录 | |
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 数能一体化网络研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 针对低功耗物联网设备的MAC层协议研究 | 第13-15页 |
| 1.2.3 面向数能一体化网络的MAC层协议研究 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文的主要创新点 | 第17页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 针对无线数能同传技术的MAC层协议研究 | 第19-34页 |
| 2.1 IEEE802.15.4 协议简介 | 第19-20页 |
| 2.1.1 IEEE802.15.4 网络简介 | 第19-20页 |
| 2.1.2 IEEE802.15.4 协议结构 | 第20页 |
| 2.2 IEEE802.15.4 MAC层基本帧结构 | 第20-23页 |
| 2.3 IEEE802.15.4 协议MAC层信道接入机制 | 第23-30页 |
| 2.3.1 超帧周期结构 | 第24-25页 |
| 2.3.2 CAP阶段信道接入机制 | 第25-27页 |
| 2.3.3 CAP阶段的通信吞吐量分析 | 第27-28页 |
| 2.3.4 CAP阶段能量消耗分析 | 第28页 |
| 2.3.5 CFP阶段信道接入机制 | 第28-30页 |
| 2.4 IEEE802.15.4 MAC层数据传输机制 | 第30-31页 |
| 2.5 ZigBee协议简介 | 第31-33页 |
| 2.5.1 ZigBee协议基本特征 | 第31-32页 |
| 2.5.2 ZigBee协议体系结构 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于ZigBee协议的数能一体化传感器网络验证平台研发 | 第31-51页 |
| 3.1 验证平台系统需求分析 | 第34-35页 |
| 3.2 验证平台系统总体方案设计 | 第35-38页 |
| 3.3 验证平台系统设备选型 | 第38-39页 |
| 3.4 频率分割方案系统搭建 | 第39-46页 |
| 3.4.1 数据收发机设计 | 第40-41页 |
| 3.4.2 能量收发机设计 | 第41-46页 |
| 3.5 验证平台系统实验 | 第46-50页 |
| 3.5.1 实验背景描述 | 第46-47页 |
| 3.5.2 系统实验具体过程 | 第47-48页 |
| 3.5.3 系统实验结果 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 面向数能一体化传感器网络的MAC层协议超帧设计 | 第51-78页 |
| 4.1 面向无线数能同传技术的方案设计 | 第51-52页 |
| 4.2 无线数能同传的影响 | 第52-53页 |
| 4.3 传统MAC层超帧设计在数能一体化传感器网络中的缺陷 | 第53-54页 |
| 4.4 面向数能一体化传感器网络的MAC层超帧结构设计 | 第54-60页 |
| 4.4.1 传统MAC层超帧结构简介 | 第51-56页 |
| 4.4.2 面向数能一体化传感器网络的MAC层超帧结构设计 | 第56-58页 |
| 4.4.3 DEIN超帧结构的合理性分析 | 第58-59页 |
| 4.4.4 DEIN超帧结构的优势分析 | 第59-60页 |
| 4.5 面向数能一体化传感器网络的GTS时隙分配方案设计 | 第60-67页 |
| 4.5.1 优化GTS时隙申请方式 | 第61-63页 |
| 4.5.2 优化GTS时隙数 | 第63页 |
| 4.5.3 面向数能一体化传感器网络的GTS时隙分配方案优化 | 第63-67页 |
| 4.6 仿真实验效果对比 | 第67-77页 |
| 4.6.1 仿真实验物理环境 | 第67-68页 |
| 4.6.2 仿真实验参数设计 | 第68-69页 |
| 4.6.3 仿真实验软件环境 | 第69-70页 |
| 4.6.4 面向数能一体化传感器网络的超帧结构仿真实验 | 第70-73页 |
| 4.6.5 面向数能一体化传感器网络的GTS时隙分配方案仿真实验 | 第73-77页 |
| 4.7 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 面向数能一体化传感器网络的MAC竞争接入期节能设计 | 第78-105页 |
| 5.1 缓解竞争接入期能耗问题的理论方法设计 | 第78-81页 |
| 5.1.1 能耗问题的成因 | 第79页 |
| 5.1.2 能耗问题的缓解方案设计 | 第79-81页 |
| 5.2 基于机器学习的选择性通信算法研究 | 第81-90页 |
| 5.2.1 基于机器学习的选择性竞争上报算法 | 第82-86页 |
| 5.2.2 基于机器学习的选择性GTS时隙申请算法研究 | 第86-90页 |
| 5.3 竞争接入期退避窗口计算公式优化 | 第90-94页 |
| 5.3.1 传统时隙CSMA/CA算法的退避机制 | 第91-92页 |
| 5.3.2 传统退避机制的缺陷 | 第92页 |
| 5.3.3 时隙CSMA/CA算法的退避窗口优化 | 第92-94页 |
| 5.4 仿真实验效果对比 | 第94-104页 |
| 5.4.1 选择性竞争上报算法仿真实验 | 第94-98页 |
| 5.4.2 选择性GTS时隙申请算法仿真实验 | 第98-101页 |
| 5.4.3 面向数能一体化传感器网络的退避算法仿真实验 | 第101-104页 |
| 5.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第105-109页 |
| 6.1 全文总结 | 第105-106页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第106-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-114页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第114页 |
