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第1章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 无线传感器网络路由设计的研究现状 2

1.2.2 智能家居无线传感器网络路由的研究现状 5

1.3 全书结构安排 5

第2章 智能家居无线传感器网络 7

2.1 无线传感器网络概述 7

2.1.1 无线传感器网络及其应用 7

2.1.2 无线传感器网络的特点 9

2.1.3 传感器网络的体系结构 9

2.2 智能家居的应用领域 10

2.3 智能家居无线传感器网络结构 11

2.4 智能家居常用的无线网络协议 12

2.4.1 IEEE 802.15.4/ZigBee 12

2.4.2 其他标准 12

2.5 WSNSH的链路稳定性分析 13

2.5.1 室内无线传播模型 13

2.5.2 链路稳定性分析 14

2.6 WSNSH中的定位服务 15

2.6.1 WSN中的定位算法 16

2.6.2 WSNSH中的定位服务 16

2.7 智能家居无线传感器网络路由的需求 17

2.8 本章小结 17

第3章 Zigbee路由协议的分析和路由策略的改进 18

3.1 IEEE 802.15.4协议 18

3.1.1 概述 18

3.1.2 基于IEEE 802.15.4的传感器网络性能特点 19

3.2 Zigbee路由算法 20

3.2.1 层次路由 20

3.2.2 AODVjr 21

3.2.3 路由实现 22

3.3 Zigbee路由仿真分析 23

3.3.1 仿真性能衡量指标 24

3.3.2 仿真参数及场景设计 24

3.3.3 仿真结果和性能分析 26

3.4 Zigbee路由策略改进 30

3.4.1 层次路由算法的改进 30

3.4.2 ZigBee路由策略改进 31

3.4.3 实验结果和分析 32

3.5 本章小结 34

第4章 基于位置信息的动态自适应路由算法 35

4.1 基于位置信息的路由研究综述 35

4.1.1 利用位置信息限定路由查找区域 36

4.1.2 利用位置信息确定路由下一跳 38

4.1.3 利用位置信息实现分层路由 39

4.2 研究背景 40

4.3 WSNSH-LBAR中路由请求域的定义 41

4.3.1 路由发现 41

4.3.2 请求域的定义 42

4.3.3 仿真及性能分析 45

4.4 WSNSH-LBAR中路由请求域的动态调整 48

4.4.1 Rzone的大小对数据包投递率的影响 49

4.4.2 基于贝叶斯估计的Rzone的动态调整 50

4.4.3 仿真及性能分析 53

4.5 WSNSH-LBAR仿真及性能分析 55

4.6 本章小结 57

第5章 基于动态混合查找的自适应路由算法 58

5.1 网络模型 58

5.2 自适应路由算法 59

5.2.1 折半查找和指数查找 59

5.2.2 请求域的半径搜索策略 59

5.3 仿真及性能分析 61

5.4 本章小结 63

第6章 基于位置信息的启发式路由算法 64

6.1 研究背景 64

6.2 启发式算法概述 65

6.2.1 智能仿生类算法 66

6.2.2 启发式搜索算法 67

6.3 基于位置信息的启发式路由算法 68

6.3.1 A＊算法在路由中的应用 68

6.3.2 基于位置信息的启发式路由算法 69

6.3.3 链路状态分类 71

6.4 仿真及性能分析 71

6.5 本章小结 75

第7章 基于局部网络介数的能量均衡路由研究 76

7.1 研究背景 77

7.1.1 复杂网络理论 77

7.1.2 无线传感器网络和复杂网络 80

7.2 局部贪婪转发 82

7.3 局部网络介数 82

7.3.1 网络介数 82

7.3.2 网络介数概念的扩展 83

7.4 基于局部网络介数的路由算法 84

7.4.1 算法描述 84

7.4.2 一个简单的路由例子 85

7.5 仿真及性能分析 86

7.5.1 网络模型 86

7.5.2 网络场景 86

7.5.3 仿真结果及性能分析 87

7.6 本章小结 90

第8章 具有基站的智能家居无线传感器网络分簇算法 91

8.1 分簇算法研究综述 91

8.1.1 链路分簇算法 92

8.1.2 加权分簇算法 92

8.1.3 层次分簇算法 93

8.1.4 网格分簇算法 95

8.2 研究背景 96

8.3 具有基站的智能家居无线传感器网络分簇算法 97

8.3.1 K-means 97

8.3.2 簇数目的范围 98

8.3.3 簇头选择算法 98

8.3.4 簇生成算法 100

8.3.5 仿真效果 101

8.4 本章小结 103

第9章 基于用户期望价格的需求响应模型研究 104

9.1 系统模型和问题定义 104

9.1.1 需求响应算法的输入 105

9.1.2 需求响应算法的输出 106

9.2 基于用户期望价格的需求响应算法设计 106

9.2.1 负荷转移 107

9.2.2 能量存储系统与需求响应算法的集成 110

9.2.3 需求响应算法 110

9.3 仿真及性能分析 113

9.3.1 仿真1 113

9.3.2 仿真2 116

9.4 本章小结 119

第10章 结论和展望 120

10.1 工作总结 120

10.2 进一步工作展望 121

参考文献 122