移动群智感知网络中的数据收集与激励机制PDF电子书下载

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第1章 绪论 1

1.1 移动群智感知网络简介 1

1.1.1 移动群智感知网络的基本概念 1

1.1.2 移动群智感知网络的基本特征 2

1.1.3 移动群智感知网络的系统架构 3

1.2 移动群智感知网络的典型应用 4

1.3 移动群智感知网络的研究现状和挑战 6

1.4 本书研究内容和主要贡献 10

1.5 本书内容组织 12

本章参考文献 13

第2章 移动群智感知网络数据收集相关研究综述 18

2.1 感知数据收集 18

2.1.1 固定部署传感器网络中的数据收集 19

2.1.2 移动传感器网络中的数据收集 21

2.1.3 移动群智感知网络中的数据收集 23

2.2 激励机制 26

2.2.1 娱乐激励 27

2.2.2 服务激励 28

2.2.3 货币激励 29

本章参考文献 33

第3章 覆盖质量度量模型与分析方法 42

3.1 引言 42

3.2 机会覆盖模型 43

3.3 覆盖间隔时间分析 45

3.3.1 数据描述 45

3.3.2 模型选择方法 46

3.3.3 覆盖间隔时间分析结果 47

3.4 城市机会覆盖率分析 52

3.4.1 网格单元的机会覆盖分析 53

3.4.2 整个城市的机会覆盖率分析 54

3.4.3 机会覆盖率的稳定性分析 54

3.5 本章小结 56

本章参考文献 56

第4章 机会数据收集统一延迟分析框架 58

4.1 引言 58

4.2 系统模型和预备知识 59

4.2.1 节点移动模式 60

4.2.2 汇聚节点部署机制 60

4.2.3 传输机制 60

4.2.4 延迟指标 60

4.2.5 预备知识 61

4.3 机会数据收集延迟分析 62

4.3.1 统一延迟分析框架 62

4.3.2 感知延迟分析 63

4.3.3 直接传输机制下的传输延迟分析 63

4.3.4 传染传输机制下的传输延迟分析 64

4.3.5 直接传输机制下的数据收集延迟分析 68

4.3.6 传染传输机制下的数据收集延迟分析 69

4.4 仿真验证 70

4.5 本章小结 73

本章参考文献 73

第5章 基于时空相关性的协作机会感知 75

5.1 引言 75

5.2 系统模型与问题描述 76

5.3 协作机会感知架构 77

5.4 离线的节点选择 79

5.4.1 节点选择问题描述 79

5.4.2 算法设计 81

5.5 在线的节点自适应采样 83

5.5.1 局部控制算法 83

5.5.2 传染交换算法 84

5.6 实验结果与分析 85

5.6.1 平均覆盖延迟 88

5.6.2 总采样数 90

5.7 本章小结 92

本章参考文献 93

第6章 采用数据融合的协作机会传输 94

6.1 引言 94

6.2 系统模型与问题描述 95

6.3 协作机会传输架构 96

6.4 采用数据融合的协作机会转发机制 99

6.4.1 采用数据融合的传染路由机制 99

6.4.2 采用数据融合的二分喷射等待机制 104

6.5 实验结果与分析 109

6.6 本章小结 111

本章参考文献 112

第7章 预算可行型在线激励机制 114

7.1 引言 114

7.2 预算可行型在线激励问题描述 115

7.3 零“到达-离开”间隔模型下的预算可行型在线激励机制 119

7.3.1 机制设计 119

7.3.2 机制分析 122

7.4 一般间隔模型下的预算可行型在线激励机制 129

7.4.1 机制设计 130

7.4.2 机制分析 132

7.5 实验结果与分析 134

7.5.1 仿真设置 134

7.5.2 验证结果 135

7.6 本章小结 137

本章参考文献 137

第8章 节俭型在线激励机制 139

8.1 引言 139

8.2 节俭型在线激励问题描述 141

8.2.1 系统模型 141

8.2.2 用户模型 142

8.2.3 在线拍卖模型 143

8.2.4 机制设计目标 144

8.3 零“到达-离开”间隔模型下的节俭型在线激励机制 145

8.3.1 机制设计 146

8.3.2 机制分析 149

8.3.3 关于用户到达时间的讨论 152

8.4 一般间隔模型下的节俭型在线激励机制 153

8.5 实验结果与分析 155

8.5.1 同质用户和零“到达-离开”间隔模型下的仿真验证 156

8.5.2 异质用户模型下的仿真验证 157

8.6 本章小结 159

本章参考文献 159

第9章 激励树机制 161

9.1 引言 161

9.2 系统模型与预备知识 163

9.2.1 众包模型 164

9.2.2 广义发财树 165

9.2.3 1-发财树机制 167

9.2.4 累积前景理论 167

9.3 广义发财树机制 168

9.3.1 重新设计1-发财树机制 169

9.3.2 K-发财树机制 174

9.3.3 共享发财树机制 175

9.3.4 基于累积前景理论的机制选择 175

9.4 实验结果与分析 178

9.4.1 仿真框架和参数设置 178

9.4.2 验证结果 180

9.5 本章小结 181

本章参考文献 182

第10章 激励机制应用实验研究 185

10.1 引言 185

10.2 面向长期感知数据收集的多样化激励机制应用实验研究 186

10.2.1 长期的天空图像数据收集应用需求 187

10.2.2 多样化激励机制设计 188

10.2.3 多样化激励机制应用实验设计 189

10.2.4 实验结果与分析 191

10.3 激励树机制应用实验研究 195

10.3.1 寻宝：实验性手机游戏设计 195

10.3.2 实验设置和评估指标 197

10.3.3 实验结果与分析 199

10.4 本章小结 202

本章参考文献 202

第11章 总结与展望 205

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