一、智能家庭控制网络组网研究（论文文献综述）
强亚倩[1]（2021）在《适配社会延伸业务的宽带电力线通信组网研究》文中研究说明在能源互联网中,随着业务流的增长、能量动态化和拓扑结构多变化,建立多种信息交互网络,实现面向业务的通信技术配置已经成为信息流发展重要的一环。电力线通信（Power Line Communication,PLC）通常指电力载波通信,可直接将信号载波耦合到电力传输线上,实现“一线多用”。传统的PLC通信技术主受限于电力线传输特性的影响,传输衰减大、抗干扰能力弱、组网路由复杂等因素,并未延伸至社会服务领域的通信应用中。因而本文从PLC的传输特性入手,来研究电力载波通信在社会服务应用领域的组网方法。本文针对电力线传输模型,研究了导行波理论,并基于导行波理论和二径衰减模型建立了适应宽带PLC的传输模型,实地验证了模型的可用性。在组网方式上,本文从实地环境中电气设备的分布入手,针对不同信息传输指标提出了不同的组网方法。在宏观组网中,本文基于物理拓扑架构,提出了标签（TAG）分配为基础的组网路由方法,并进行了仿真验证。仿真结果证明TAG分配的组网路由方式能更好地显示组网的物理拓扑结构,有利于故障设备的快速定位和高效的信息传输。在面向用户的网络组网中,考虑到终端设备交互较多、负载动态变化大的影响,本文研究了基于分簇蛛网的组网模型,在路由方式的选择上,提出了分簇协同的社会蜘蛛路由算法,并仿真验证了该算法在传输时延和收敛性的优势,为其他组网方法的研究提供研究基础。
史建超[2]（2021）在《面向电力物联网信息感知的电力线与无线通信融合关键技术研究》文中研究表明电力物联网技术对保障电网的正常运行具有重要作用,由于我国配用电网络拓扑结构复杂,配用电设备种类多且数量大、覆盖范围广,配用电设备安装场所电磁环境复杂,任何单一通信方式都难以胜任智能配用电网信息感知的需求。为了提高配用电网信息感知通信的可靠性,论文研究了电力线与无线通信融合关键技术,使两种通信方式优势互补,提高了配用电网数据传输的可靠性及通信覆盖率,并通过正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）资源分配方法优化资源配置,增强网络性能。本文的主要工作及研究成果如下:（1）提出一种基于深度学习的电力线信道传输特性识别方法,通过构建基准样本、训练识别模型、构建噪声样本、自编码去噪处理和去噪样本识别的过程,完成对电力线信道传输特性的识别,以便于后续深入研究计及OFDM资源分配的电力线与无线通信融合方法。（2）针对启发式算法易于陷入局部最优解的特点,提出迭代激励机制和迭代激励因子的概念,增强算法的全局搜索能力及收敛速度,仿真结果验证了迭代激励机制能增强启发式算法的寻优性能。结合迭代激励因子动态控制系统参数和Levy飞行双蚁群竞争择优,提出了改进蚁群服务质量参数感知路由算法。通过与其他算法的仿真对比,验证了所提算法收敛速度较快且不易陷入局部最优解,使通信节点快速寻找到最优通信路径。（3）以改进蚁群算法为基础,设计相应的通信协议、组网方法和路由重构策略,构成基于改进蚁群算法的电力线通信服务质量（Quality of Service,QoS）约束组网方法。采用直接路由重构方式与间接路由重构方式相结合的路由重构策略,对电力线通信网络进行动态维护以增强其稳定性和可靠性。仿真结果表明,该组网方法能针对不同的电力线通信服务类型选择相应的最优通信路径,保障数据的高效可靠传输。（4）提出一种低压电力线与微功率无线通信融合方法,通过在电力线与无线混合通信网络的介质访问控制层建立统一的通信协议、网络层实现最优通信路径组网、业务层基于误码率需求因子的子业务流分配,实现低压电力线通信与微功率无线通信的跨层融合。仿真结果表明,混合通信网络的性能优于其他对比网络。提出多跳中继电力线通信网络中的OFDM跨层资源分配算法和计及OFDM资源分配的电力线与无线通信融合方法。仿真结果表明,所提资源分配算法具有较高的系统吞吐量和较好的时延特性,所提通信融合方法能满足电力物联网感知层和网络层对通信接入的需求。（5）结合理论研究,提出基于PLC-LoRa（Long Range）的多模通信融合技术和基于低压PLC-中压PLC-4G/2G桥接中继多模通信融合技术。研制配用电网智能感知终端,并应用于企业能效及安全用电监控系统和农村偏远地区集中抄表的实际工程项目中,服务企业数千家,安装各类终端数万套。
蔄峥辉[3]（2021）在《甘肃省移动公司家庭智能产品营销策略优化研究》文中研究表明5G、人工智能、物联网等新技术演进,加速了智能家居产业发展,智能家居已从单品进入智能互联阶段。电信运营商具有家庭网络接入、业务与家庭智能硬件融合、端到端一体化交付等特殊优势,可以将“平台入口能力、内容权益、服务与家庭智能硬件”融合,开发出适合运营商发展的家庭智能产品,向用户提供一体化、差异化的产品和服务,甘肃省移动公司在奠定家庭宽带市场份额的基础上,开始推广家庭智能产品。本文对甘肃省移动公司家庭智能产品营销策略优化进行专题研究。分析得出甘肃移动家庭智能产品营销中存在产品、渠道、服务、人员等方面的核心问题,并研究了问题产生的原因,结合家庭智能产品营销环境分析,采用了7Ps理论模型对原有营销策略进行体系化升级,完善了甘肃移动家庭智能产品体系,制定出产品、价格、渠道、促销、人员、服务过程、有形展示的详细策略,并从目标规划、组织协同、能力建设、制度制定、系统支撑等方面给出管理保障措施。甘肃移动家庭智能产品的规模销售,不仅顺应了发展大势,是快速抢夺家庭市场的关键手段,更能为企业自身锻造高质量产品、拓展新的收入增长点;不仅能为产业链上下游创造新的价值和发展机遇,更能高速推动家庭智能产品惠及万家,为甘肃人民享受智慧家庭美好生活贡献力量。
钟震宇[4]（2020）在《冰情检测系统的构建及雾无线网络传输技术研究》文中进行了进一步梳理河流冰情环境检测是获取河流冰情及灾害等监控数据的基础,是水文与冰情灾害预测预报、水环境监测、水工设施安全预警的重要依据。在河流冰情环境检测工作中,利用数据采集、无线传感器网络远程监控实现对河流冰情灾害的实时预测预警十分重要。在实际组成的冰情检测系统中,由于各种新型冰情传感器的使用,监测范围的不断扩展,以及恶劣工作环境引起的大量奇异（干扰）冰情信号的存在,使得数据采集、现场冰情信号的实时处理以及冰情信号的远距离传输工作量的增大,加重了冰情检测网络的负担,影响数据质量与实时性,亟需研究可以应用于工程现场实际的新型冰情检测设备与冰情数据实时处理算法,引入新的数据通信方式与组网结构,以适应冰情检测的需求。在过去的几十年中,移动数据流量有了巨大的增长,这推动了无线网络的巨大的转变。5G网络的发展正是伴随着这种趋势,将通信技术从人与人的连接扩展到人与物、物与物的连接。在5G接入网络技术中,如何为大量用户提供数据密集型和延迟敏感型服务一直是研究的热点,雾无线接入网络（Fog Radio Access Network,F-RAN）被认为是一种有效的解决方案,可以通过将缓存和计算的网络功能从远程云服务器扩展到接近用户设备的边缘,实现减轻回程链路的负担,显着提高网络信息传输的性能。针对现有冰情检测网络的不足,本文将NB-Io T（Narrowband Internet of Things）物联网通信接口技术、5G无线F-RAN网络及无线传感器网络组网技术引入冰情检测系统中,设计研制了具有NB-Io T物联网通信接口功能的冰情检测传感器;提出了一种基于5G无线F-RAN雾无线网络分层内容分发的数据传输方法,结合冰情检测特定的环境,运用雾无线网络原理去解决数据在现场检测网络分布的检测设备间的传输速率低,分析受限问题。同时,在前端无线传感器网络组网过程中,为了解决调度冲突问题,提出了一种基于动态优先级调度的分簇方案组建传感器网络。针对前端数据传输过程中数据融合问题,提出改进K-means算法提高多种类型传感器采集数据的融合效率。在后端结合采集数据,采用弹性BP网络进行训练建立数据模型库,使数据能够在后端实时解析并判定出河流冰情环境整体的状况。论文的主要研究工作如下:1.在对课题组多年研究的几类新型冰情检测传感器检测原理及结构进行总结研究的基础上,将NB-Io T物联网无线通信技术融入冰情检测传感系统中,从通信结构上将传感器改进为可以直接应用于5G网络的新一代智能终端设备,并具有无线传感器网络组网能力,在此基础上,结合5G大带宽视频文件传输能力,设计基于新型传感器的5G冰情检测网络系统结构,可实现前端采集、后端分析的目标,为物联网技术应用于河流冰情环境检测系统奠定基础。2.本文通过对前端无线传感器网络组网技术的研究,提出了一种基于动态优先级调度的分簇方案组建传感器网络,提高传感器节点间数据调度效率。利用多数据融合方法实现多种类型传感器采集数据的融合,提出改进Kmeans算法提高在传感器簇节点端数据的融合效率。在后端采用弹性BP网络对采集数据进行训练并建立数据模型库,使数据能够在后端实时解析、判定出河流冰情环境整体的状况。该方案整体解决了现有传感器网络在多种传感器节点增加,部署的比较稠密时产生的网络负载增加,网络寿命降低的问题,适用于低温以及复杂环境中的试验研究。通过仿真验证,对比测试,提出的方案能够实现利用现有传感器网络,高效、准确的传递多种类型传感器采集的数据,达到实时检测河流冰情环境的目标。3.以5G雾无线网络传输架构为基础,结合冰情检测特定的环境,提出了一种新的F-RAN分层内容分发数据传输方法。在提出的分层内容分发策略下,具有随机文件请求的C-UE（普通终端设备）和与其关联的BS和FUE（带缓存功能的终端设备）在一定距离的范围内共同和分层地提供服务,使冰情检测网络中视频数据大文件可以在多个终端设备中高效协同传输。依据提出的F-RAN分层内容分发策略的传输理论,推导了在F-RAN中BS的传输概率,然后,在分散概率缓存放置的假设下,进一步推导出F-UE的平均传输概率。在此基础上,推导了网络覆盖概率的解析表达式,通过仿真实例验证了分层内容分发策略模型传输优势,提出的分层内容分发策略可以显着提高数据传输质量,满足冰情检测网络中视频数据大文件在多个终端设备中高效协同传输及回传的需求。
杨振[5]（2020）在《基于双向Sub-G芯片的无线MESH软件系统研究》文中指出本世纪以来,尤其是近十年,无线通信技术得到了日新月异的发展,模块成本的降低,物联网和智能家居产业得到迅速发展,人们通过对无线通信的研究来满足控制系统更高效的要求。建立智能设备的组网控制系统,可以将智能家居终端连接起来,便于对设备进行点对点或者集群控制[1]。无线控制系统的主要通信方式有蓝牙,Zig Bee,Wi-Fi等。以上三种协议应用于物联网与智能家居生态的通讯中,都有其不同的优缺点。现今市面上的物联网智能设备的通信协议并没有一定的统一标准,这对多物联网终端互联与控制造成了一定的困难。本论文提出了MCMI与双路径并发的自动跳频Mesh组网的方案,结合用户控制端,设计了基于双向Sub-G的无线MESH智能家居控制系统。该系统的架构设计基于Sub-G无线通讯、设备用户交互、移动端与家居系统网络、软硬件设计,上述模块分别负责了本数据信号的传输,用户通过客户端对智能家居模块的控制,家中局域网跨域与手机端网络直接的数据通信与交换。对于Mesh组网技术,对组网节点的设备,即设备终端的要求较高,且成本昂贵,因此在设计上,较之一般的Mesh网络,加入了三层终端间的通信结构。第一层（投放层）与第二层（运输层）间构成星形拓扑结构,第二层（运输层）和第三层（目标层）间构成多连接树形结构。由这种方式设计的组网结构,极大地增加了简洁性,并且将设备对硬件的要求降至了最低,从而在易用性和成本上适用于终端设备的无线组网数据交互[2]。对于自动跳频技术,利用MCMI（多信道多接口,multi-channel multi-interface）结合双路径并发的通信方式,通过MCMI的给数据链路分配干扰域内干扰尽量小的正交信道,并将需要传递的数据在同一投放源节点到目标节点之间设置两条不相交的路径同时传输,取任一最快到达的数据即可保证成功接收,以此减少因网络中断或网络不稳定导致控制信号中断的概率,提高了系统的稳定性,使无线Mesh网络的数据传递效率更高。为应对因利用单一的通信技术,进而使得在对智能家居设计研发时在设备的成本、功耗高低、用户在交互方面的便捷性、设备的控制检测等性能,而导致的难以同时得到满足。因此本系统将引入MCMI结合双路径并发的正交信道,提升传输效率的同时,再将家庭局域网、无线网络、智能设备的Sub-G通讯网络进行上层组合。面对由于家用智能设备因不同厂家,设计技术的差异化,导致很难成为一个完整的系统。因此通过整合现在已有的协议,整合出专门用于网络通信的系统,以此来使各“诸侯割据”的智能设备有一个上层专用协议,用于后续的升级。本系统经过测试,运行稳定,具有优秀的性能,可信赖度高,并且使用成本不高,功耗低,易使用,拓展能力强等特点,达到了家庭中实际使用的要求[3]。
王署光[6]（2019）在《基于ZigBee技术的智能家居控制系统设计与实现》文中研究说明科学技术的发展速度逐渐提高了人们的生活质量,促使人们对生活环境提出了更高的要求。在此背景下,为了创造一个舒适、智能的生活环境,需要重视智能家居控制系统的设计与实现方法。在实际搭建多功能智能家居控制系统时,应从硬件设计和系统设计入手,在计算机网络和软件平台的作用下,确保系统正常运行,并提高系统的实用性和经济性。针对人们对智能家居控制系统的实际需求,作者提出了一套基于Zig Bee无线网络技术的智能家居控制系统解决方案。在智能家居控制系统的开发和设计过程中,从用户需求角度综合考虑相关性能指标和可靠性,选择Zig Bee CC2530物联网开发平台作为开发工具,介绍了智能家居控制系统硬件总体设计框图以及微控制器CC2530技术参数及外围电路的设计方案,并详细分析了各硬件电路如电源电路、传感器模块电路、网络通讯电路的特点和设计要点。软件开发则采用了基于Z-Stack的编程,利用PC作为家庭网关（控制中心）,连接互联网和智能家居控制系统,将PC和移动终端的控制信息转换为控制命令,然后通过无线网络传输给相应的家用电器设备,并进行相应的控制;通过无线网络将传感器采集的数据信息传输到控制中心进行相应的分析和控制;利用物联网智能云平台对项目进行设计和测试,实现远程客户端对智能家居控制系统Zig Bee节点的远程控制。通过研究和探索,完成了整个硬件系统的研究和软件系统的搭建及设计,实现了一个功能相对完善的智能家居控制系统。系统在硬件的选择上,采用了成本比较低廉、性价比相对较高的元件,在软件设计中充分利用模块化的设计理念,并利用云平台将面向对象的设计思想在智能家居控制系统的设计领域进行大胆的尝试,为今后智能家居控制系统的设计和开发提供一种新的方法。通过实验测试和案例应用结果表明,本系统具有良好的通用性和可扩展性,并且低成本,低功耗,性能独特,具有较强的市场竞争力和推广价值。
崔莹[7]（2019）在《低压电力线通信组网方法及信道接入优化研究》文中进行了进一步梳理能源互联网中存在大量分布式电源及储能设备,导致低压电力线通信（Power Line Communication,PLC）环境更加恶劣。因此,提高低压PLC网络性能具有重要的意义。目前,低压PLC多以对称信道为条件展开研究。事实上,低压PLC信道部分情况下是非对称的。针对这一实际情况,本文以PLC协议栈的数据链路层和网络层为研究对象,以提高网络性能为目的,在非对称信道环境下分别从低压PLC组网快速性、网络健壮性、网络单播及组播路由通信性能和网络整体饱和通信性能等方面展开研究工作:针对现阶段组网方法在非对称信道环境下对拓扑的动态变化反应相对滞后导致组网时间较长的问题,提出基于CSMA/CA+TDMA混合协议的低压PLC组网方法。通过与未知环境不断交互试错,关联注册节点信息,经周期性学习训练,优化以网关为根的最矮簇树,实现快速组网;在节点间距离较远或信道环境较为恶劣的条件下,探讨基于CSMA/CA+TDMA混合协议的多网络快速融合方法。该方法能智能识别区域内存在多个网络,自主选取媒体访问控制（Media Access Control,MAC）地址最小的网络为多网融合方向,解散MAC地址较大的网络,解决多网络不确定性融合问题。网络解散后节点经试错学习可实现注册入网,保证组网完整性与快速性。仿真验证所述方法的有效性与泛化能力。针对组网完成后节点的投入与切出导致对网络健壮性产生不良影响的问题,提出基于小世界模型的低压PLC网络维护与自愈方法。以带宽为约束,以环境自适应为学习目标,运用网络维护方法,动态感知网络状态信息,不断学习异动事件的发生规律。当故障发生时,自适应选择恢复路径,确保数据的实时传输,实现网络自愈。子节点运用小世界思想,智能选取网络连接度较高的代理,提高网络健壮性。在保障网络健壮性条件下,针对遗传算法在服务质量（Quality of Service,Qo S）参数约束下局部搜索能力差、难以得到按需路由最优解的问题,在非对称信道环境下提出基于改进遗传蚁群算法的路由方法。源节点和目的节点不参与交叉、变异操作,有效避免无效染色体的生成。采用最佳保留机制找到较优解,将较优解转换成蚁群算法的初始信息素,找到路由的全局最优解。节点采用改进算法可实现单播及组播通信。仿真验证改进算法相比原始算法的有效性。针对信道非对称性及噪声干扰严重影响网络整体饱和带宽利用率、接入时延等问题,提出一种适用于低压PLC节点规模受限的改进型自适应p-坚持CSMA博弈优化方法。节点采用隐马尔可夫模型对当前信道竞争的博弈节点进行动态估计;根据博弈结果自适应调整收发端的纳什均衡,控制节点发送数据包行为,降低数据包冲突概率,保证信道处于最佳传输状态,获取网络整体最佳饱和性能。
张晓光[8]（2019）在《基于ZigBee的智能家居无线网络的设计和实现》文中指出智能家居是使用居民住宅作为平台,并借助计算机网络、通信技术、自动化技术把家居设施通过网络连接在一起,能够为居民提供更为安全、舒适、便利的居住环境。近些年智能家居已经成为家居发展的主要趋势,具有非常重要的研究价值。本论文在研究了目前国内外智能家居系统的应用发展现状的基础上,针对智能家居所存在的一些问题,在对比了多种无线通信技术的基础上,采用了一种较成熟的短距离无线通信技术——ZigBee来搭建家庭内部的智能家居无线网络。此次设计的智能家居远程监控系统提出了一种家庭网关,把智能家居设备运行所需数据上传到服务器中的数据库,提高了数据管理的效率,具有一定的优势和实用价值。论文主要致力于完成以下几方面的工作:第一、通过分析对比各种成熟的无线通讯技术,最终选择并论证了用ZigBee技术来实现智能家居无线网络的实用性。第二、利用ZigBee无线技术完成了智能家居系统的组网设计。第三、完成并且详细描述了智能家居无线网络的实现方式以及主要信号测试。
王亚超[9]（2019）在《基于WSN的智能家居系统关键技术研究》文中研究指明本文通过对实现智能家居系统目标功能的关键技术进行研究,对当前智能家居系统存在的功耗问题、安全性及稳定性问题进行探索,对比智能家居系统中使用的关键性技术,设计功耗相对较低、安全性高及稳定性高的智能家居系统。在查阅国内外众多相关文献资料的基础上,探究智能家居的现状与发展趋势,对智能家居系统中的关键技术进行研究,提出基于无线传感器网络技术（Wireless sensor network technology,WSN）的智能家居控制系统进行验证。根据低功耗需求,节点采用SoC与射频芯片结合的设计方案,使用CC2538为节点硬件控制芯片。该芯片集成度高,并能够扩展不同种类的传感器,通过该芯片预留接口,连接不同的传感器实现了对智能家居内部环境包括光强、温湿度、有害气体等信息的采集。对智能家居系统采用动态电源管理方案,选用ZigBee短距离无线通信技术,采用唤醒休眠模式,通过测试表明该技术可以有效降低功耗。根据安全需求,采用SM4对称密码算法作为数据传输与接入认证的加密算法,保证组网内的信息安全传输。对系统进行组网通信测试、节点信息采集测试等,验证智能家居系统稳定性。测试结果表明,设计的智能家居系统平台可满足实际应用需求。
赵博岩[10]（2019）在《基于物联网的智能家居系统研究与设计》文中研究表明随着通信技术的不断发展,在过去的几年中,物联网相关技术和应用都得到了快速的发展,同时也出现了一些智能物联网的应用。在这些应用中,基于物联网的智能家居系统是一类充分利用物联网特性,同时贴近普通民众生活,简单实用的物联网应用系统。智能家居对家庭生活体验都有明显的提升效果,方便人们的生活,设计并实现一套基于物联网的智能家居系统具有一定的实践意义。本文在对物联网系统结构、无线传感器网络相关技术研究的基础上,设计了一套基于物联网的智能家居系统,对系统需要实现的功能和特点进行了分析,继而对系统整体拓扑结构和系统组成进行了设计。同时也对系统中需要的传感器硬件进行了研究和设计,包括家庭网关、智能感知设备、智能控制设备等。研究物联网组网特性和智能家居实际应用场景和环境的分析,选择Zigbee作为智能家居通信网络组网协议,选择德州仪器公司出品的CC2430芯片作为系统传感器网络基础硬件芯片,同时根据家庭网络传感器数据传输特性和开发成本以及难度,选择星型结构作为物联网传感器网络基本拓扑结构。在传感器技术选型上,分别选择了光敏电阻为基础设计光线感应节点,SH10贴片型温度湿度两用传感器为基础设计温度湿度感应节点,MQ2烟雾传感器为基础设计烟雾感应节点,CO/CF-1000传感器为基础设计一氧化碳感应节点,同时设计了传感器节点的供电方式,Zigbee通信协调器硬件设计,以三星公司出品的S3C6410芯片为基础设计了家庭网关模块。在远程控制设备方面,选择电磁继电器为基础设计了电器控制节点,可以实现根据控制信号对电器进行控制。系统使用ZigBee协议作为终端节点之间的通信协议,对该协议的基本概念、网络拓扑以及基本构成等进行了分析。在每个传感器节点上设计并且实现了通信协议中所需要的节点加入网络、建立通信、数据传输等逻辑。并且在网关节点实现数据从家庭zigbee网络和互联网网络之间的转发。对系统传感器数据采集和节点之间的通信过程进行测试,表明系统可以实现温度、湿度等关键参数的监控,并且实现数据的传输,用户可以根据需要通过后台系统远程掌握家庭环境情况。基于物联网的智能家居系统具有简单实用、易于操作、方便维护的特点,并且通过人机交互界面实现对家庭内环境的监控和对一些设备的远程操作,具有一定的实用价值。
二、智能家庭控制网络组网研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能家庭控制网络组网研究（论文提纲范文）
（1）适配社会延伸业务的宽带电力线通信组网研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及研究趋势 |
| 1.2.1 PLC国内外总体研究现状 |
| 1.2.2 PLC组网国内外研究现状 |
| 1.3 宽带PLC组网研究目前存在的问题及不足 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 PLC在社会延伸服务领域的应用 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 提高电力线载波QoS的传输技术 |
| 2.2.1 扩频载波通信技术 |
| 2.2.2 正交频分复用技术 |
| 2.2.3 工频通信技术 |
| 2.3 PLC在社会延伸服务应用的场景组网 |
| 2.3.1 智能灯光控制系统 |
| 2.3.2 智能家居 |
| 2.3.3 光伏控制 |
| 2.3.4 分布式能源管控 |
| 2.4 PLC在社会延伸服务领域的应用场景分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电力线通信信道特性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 PLC信道衰减特性 |
| 3.2.1 传输线模型 |
| 3.2.2 宽带电力线通信信道建模 |
| 3.2.3 实际传输模型分析 |
| 3.3 PLC信道噪声特性 |
| 3.3.1 周期性工频同步脉冲噪声 |
| 3.3.2 突发脉冲噪声 |
| 3.3.3 有色背景噪声 |
| 3.3.4 窄带噪声 |
| 3.3.5 工频异步脉冲噪声 |
| 3.4 实际传输衰减测量 |
| 3.4.1 测试方案 |
| 3.4.2 测试结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于TAG分配PLC宏观控制组网路由算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 重庆西门桥台区配电网系统基本架构 |
| 4.2.1 配电网络架构 |
| 4.2.2 配电网络物理拓扑 |
| 4.3 重庆西门桥台区配用电网络组网 |
| 4.3.1 低压配用电网基本组网要求 |
| 4.3.2 基于传输衰减指数的TAG分配组网路由算法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 仿真环境 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于社会蜘蛛的用户载波组网优化路由算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 适配于用户载波通信延伸业务拓展的网络架构 |
| 5.2.1 社会延伸业务的载波通信组网需求 |
| 5.2.2 用户载波网络的通信架构 |
| 5.3 人工蛛网算法的区域性组网 |
| 5.3.1 蛛网组网算法 |
| 5.3.2 分簇组网算法 |
| 5.3.3 分簇蛛网组网算法 |
| 5.4 基于分簇协作策略的社会蜘蛛路由优化算法 |
| 5.4.1 社会蜘蛛算法 |
| 5.4.2 基于分簇协作策略的簇间社会蜘蛛路由算法 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（2）面向电力物联网信息感知的电力线与无线通信融合关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 电力物联网现状及存在的问题 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 电力线通信技术的发展及现状 |
| 1.2.1 电力线通信技术的标准化发展及现状 |
| 1.2.2 电力线通信技术的应用发展及现状 |
| 1.2.3 电力线通信技术的理论研究现状 |
| 1.3 电力线通信路由及组网算法研究现状 |
| 1.3.1 PLC网络信道接入协议研究现状 |
| 1.3.2 PLC网络路由算法研究现状 |
| 1.4 电力线通信与无线通信融合技术研究现状 |
| 1.5 论文主要工作及组织结构 |
| 第2章 电力线与无线信道特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力线通信网络的拓扑结构 |
| 2.3 电力线信道衰减模型与噪声模型 |
| 2.3.1 电力线信道衰减模型 |
| 2.3.2 电力线信道噪声分类及模型 |
| 2.4 无线信道衰落特性 |
| 2.5 基于深度学习的电力线信道传输特性识别 |
| 2.5.1 方法的可行性分析及流程图 |
| 2.5.2 构建样本及模型识别训练 |
| 2.5.3 去噪自编码器网络搭建过程 |
| 2.5.4 去噪效果仿真 |
| 2.5.5 去噪样本识别结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 改进蚁群路由算法及电力线通信组网方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 蚁群算法基本原理及组网模型 |
| 3.2.1 蚁群算法基本原理 |
| 3.2.2 电力线通信路径的QoS参数 |
| 3.2.3 电力线通信组网的数学模型 |
| 3.3 基于迭代激励因子控制的Lévy飞行双蚁群算法 |
| 3.3.1 迭代激励机制原理 |
| 3.3.2 Lévy飞行随机过程 |
| 3.3.3 基于迭代激励因子的改进蚁群路由算法原理 |
| 3.3.4 I-LDAQ算法性能分析与参数选取 |
| 3.4 基于I-LDAQ算法的电力线通信组网方法 |
| 3.4.1 通信协议设计 |
| 3.4.2 自动组网步骤 |
| 3.4.3 基于I-LDAQ的组网方法仿真实验与分析 |
| 3.5 PLC网络路由重构及网络维护实现动态组网 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 面向信息感知的电力线与无线通信融合方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 低压电力线与微功率无线通信跨层融合方法 |
| 4.2.1 低压电力线与微功率无线混合通信网络拓扑结构 |
| 4.2.2 低压电力线与微功率无线通信跨层融合原理 |
| 4.2.3 CPW网络跨层融合实现过程 |
| 4.2.4 混合通信网络仿真实验和性能分析 |
| 4.3 多跳中继宽带电力线通信网络中的OFDM跨层资源分配 |
| 4.3.1 电力线通信网络OFDM跨层资源分配原理 |
| 4.3.2 多跳中继PLC网络的OFDM跨层资源分配过程 |
| 4.3.3 跨层资源分配算法仿真与分析 |
| 4.4 计及OFDM资源分配的电力线与无线通信融合方法 |
| 4.4.1 计及OFDM资源分配的混合通信网络工作模式 |
| 4.4.2 参数选取与仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于电力线无线通信融合技术的配用电网智能感知终端及应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 配用电网智能感知终端总体方案 |
| 5.2.1 配用电网智能感知终端的功能 |
| 5.2.2 配用电网智能感知终端设计原则 |
| 5.3 配用电网多信息融合感知单元 |
| 5.3.1 ARM微处理器系统 |
| 5.3.2 电量采集单元 |
| 5.3.3 非电量采集单元 |
| 5.4 智能感知终端中的PLC-LoRA多模通信融合技术 |
| 5.4.1 PLC-LoRa多模通信融合技术原理 |
| 5.4.2 PLC-LoRa双通道通信的工作模式 |
| 5.5 智能感知终端的MVPLC-4G/2G桥接中继多模通信融合技术 |
| 5.5.1 MVPLC-4G/2G桥接中继多模通信融合技术原理 |
| 5.5.2 MVPLC-4G/2G桥接中继多模通信融合技术的通信协议与组网问题 |
| 5.6 配用电网智能感知终端的应用实践 |
| 5.6.1 在企业能效及安全用电监控系统现场信息感知中的应用实践 |
| 5.6.2 农村偏远地区集中抄表全覆盖中的应用实践 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）甘肃省移动公司家庭智能产品营销策略优化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 智能家居发展历程 |
| 1.1.2 智能家居发展现状和趋势 |
| 1.1.3 电信运营商布局智能家居市场 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 实践应用意义 |
| 1.2.2 理论意义 |
| 1.3 研究内容和框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究方法和工具 |
| 1.4.1 文献资料法 |
| 1.4.2 问卷调查法 |
| 1.4.3 内部访谈法 |
| 1.4.4 营销分析工具 |
| 第二章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 智能家居 |
| 2.1.2 家庭智能硬件 |
| 2.1.3 家庭智能产品 |
| 2.2 相关营销理论 |
| 2.2.1 7Ps营销理论 |
| 2.2.2 4C营销理论 |
| 2.2.3 4E营销理论 |
| 2.3 电信运营商智能家居营销国内外研究现状 |
| 第三章 甘肃移动公司家庭智能产品营销现状与问题分析 |
| 3.1 甘肃省移动公司概况 |
| 3.2 甘肃省移动公司家庭智能产品营销现状 |
| 3.2.1 甘肃移动家庭智能产品营销的内部组织结构 |
| 3.2.2 甘肃省移动家庭智能产品营销使用的资源 |
| 3.2.3 甘肃移动销售家庭智能产品具备的相关能力 |
| 3.2.4 甘肃移动家庭智能产品销售情况 |
| 3.3 甘肃省移动公司家庭智能产品营销存在问题 |
| 3.4 甘肃省移动公司家庭智能产品营销问题的原因分析 |
| 第四章 甘肃省移动公司家庭智能产品营销环境分析 |
| 4.1 宏观环境分析 |
| 4.1.1 政治环境 |
| 4.1.2 经济环境 |
| 4.1.3 社会环境 |
| 4.1.4 技术环境 |
| 4.2 竞争环境分析 |
| 4.2.1 现有竞争者竞争强度 |
| 4.2.2 潜在进入者竞争威胁 |
| 4.2.3 替代品的威胁 |
| 4.2.4 购买者的议价能力 |
| 4.2.5 供应商的议价能力 |
| 4.3 消费者市场分析 |
| 第五章 甘肃省移动公司家庭智能产品营销策略优化 |
| 5.1 目标市场定位 |
| 5.1.1 市场细分 |
| 5.1.2 目标市场选择 |
| 5.1.3 市场定位 |
| 5.2 家庭智能产品7Ps营销策略制定 |
| 5.2.1 产品策略 |
| 5.2.2 价格策略 |
| 5.2.3 渠道策略 |
| 5.2.4 促销策略 |
| 5.2.5 人员策略 |
| 5.2.6 服务过程策略 |
| 5.2.7 有形展示策略 |
| 第六章 甘肃省移动公司家庭智能产品营销策略实施的管理保障 |
| 6.1 制定营销策略实施计划 |
| 6.1.1 明确发展目标 |
| 6.1.2 制定推进规划 |
| 6.2 做强组织保障 |
| 6.2.1 打造运营团队 |
| 6.2.2 完善激励机制 |
| 6.3 注重能力建设 |
| 6.3.1 锻造营销能力 |
| 6.3.2 提升服务能力 |
| 6.4 做好制度保障 |
| 6.4.1 制定产品引入和合作伙伴管理相关制度 |
| 6.4.2 落实风险防控工作 |
| 6.5 系统支撑 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究的主要结论 |
| 7.2 研究不足之处 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A:家庭智能硬件调查问卷 |
| 附录 B:甘肃移动家庭智能产品销售存在问题的访谈提纲 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）冰情检测系统的构建及雾无线网络传输技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 冰情检测技术研究现状 |
| 1.2.1 冰层厚度检测技术的研究进展 |
| 1.2.2 积雪深度检测技术的研究进展 |
| 1.2.3 静冰压力检测技术的研究进展 |
| 1.2.4 河道流凌密度检测技术的研究进展 |
| 1.3 通信网络传输技术研究现状及发展前景 |
| 1.3.1 通信网络传输技术发展历程 |
| 1.3.2 移动通信网络发展历程 |
| 1.3.3 5G移动通信网络研究现状 |
| 1.3.4 通信网络传输技术在冰情检测领域的应用现状 |
| 1.4 本论文的主要研究工作及章节安排 |
| 第二章 冰情检测方法及具有5G网络入网功能的冰情检测传感系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 具有5G网络入网功能的冰情检测系统设计 |
| 2.2.1 NB-IoT技术发展历程 |
| 2.2.2 NB-IoT模块结构 |
| 2.2.3 基于NB-IoT与5G网络数据传输技术的冰情检测系统设计 |
| 2.3 冰层厚度及冰下水位检测传感器 |
| 2.3.1 冰层厚度及冰下水位检测的基本原理 |
| 2.3.2 冰层厚度及冰下水位检测传感器 |
| 2.3.3 基于NB-IoT接口技术的冰层厚度及冰下水位检测传感器设计 |
| 2.4 积雪深度检测传感器 |
| 2.4.1 积雪深度检测的基本工作原理 |
| 2.4.2 积雪深度检测传感器 |
| 2.4.3 基于NB-IoT接口技术的积雪深度传感器电路设计 |
| 2.5 静冰压力检测传感装置 |
| 2.5.1 静冰压力检测的基本原理 |
| 2.5.2 光纤传感器基本工作原理 |
| 2.5.3 基于NB-IoT接口技术的多通道光纤静冰压力检测传感装置设计 |
| 2.6 河道流凌密度检测 |
| 2.6.1 河道流凌密度检测系统设计 |
| 2.6.2 河道流凌密度检测系统及检测数据传输原理 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于冰情检测传感系统动态优先级调度的分簇组网技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无线传感器系统组网方法及调度算法原理 |
| 3.2.1 无线传感器系统组网方法 |
| 3.2.2 无线传感器系统调度算法原理 |
| 3.3 基于分簇组网的冰情检测网络 |
| 3.3.1 基于分簇组网的冰情检测传感器网络结构 |
| 3.3.2 基于Zig Bee的冰情检测网络内部传输功能设计 |
| 3.3.3 动态优先级分配的冰情检测网络调度算法 |
| 3.4 基于动态优先级分配的分簇组网冰情检测传输技术仿真分析 |
| 3.4.1 基于动态优先级分配算法仿真参数设置 |
| 3.4.2 仿真测试及结果分析 |
| 3.5 改进的K-means冰情检测数据融合算法理论研究 |
| 3.5.1 数据融合理论模型 |
| 3.5.2 改进的基于距离代价函数的K-means算法 |
| 3.6 基于BP神经网络及改进型K-means算法的冰情检测数据分析 |
| 3.6.1 BP神经网络算法原理 |
| 3.6.2 基于BP神经网络的冰情检测数据分析 |
| 3.6.3 基于BP神经网络及改进型K-means算法的仿真测试与实验分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于分层内容分发的5G雾无线网络传输技术及其在河道流凌密度检测应用中建模及仿真研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 雾无线网络传输技术研究 |
| 4.2.1 5G网络架构及关键技术 |
| 4.2.2 雾无线接入网络架构 |
| 4.2.3 基于分层内容分发的F-RAN网络原理 |
| 4.3 河道流凌检测传输系统模型 |
| 4.3.1 F-RAN传输系统模型 |
| 4.3.2 分层内容分发策略模型 |
| 4.4 河道流凌检测雾无线网络BS和F-UE的传输概率模型 |
| 4.4.1 BS的传输概率理论模型 |
| 4.4.2 F-UE的传输概率理论模型 |
| 4.5 基于分层内容分发雾无线网络的河道流凌密度数据传输技术仿真分析 |
| 4.5.1 BS提供服务的河道流凌密度检测C-UE设备的SCDP |
| 4.5.2 河道流凌密度检测F-UE提供服务的C-UE的SCDP |
| 4.5.3 河道流凌密度检测C-UE的均值SCDP |
| 4.5.4 河道流凌密度检测数据传输方案数值模拟及仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文研究工作总结 |
| 5.2 研究工作的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于双向Sub-G芯片的无线MESH软件系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 当今无线通信的发展 |
| 1.2.1 常见的无线通信网络 |
| 1.2.2 无线通信技术对比 |
| 1.3 家庭控制系统发展现状 |
| 1.4 本课题的研究主要内容与论文的结构大纲 |
| 1.4.1 课题研究主要内容 |
| 1.4.2 论文的结构大纲 |
| 第2章 SUB-G自动跳频组网的设计 |
| 2.1 SUB-G组网 |
| 2.1.1 Sub-G设备 |
| 2.1.2 组网拓扑结构 |
| 2.2 SUB-G组网方案设计 |
| 2.2.1 组网结构 |
| 2.2.2 Floyd最佳传送距离算法 |
| 2.2.3 MCMI与双路径并发的自动跳频 |
| 2.2.4 自动跳频下的路由协议 |
| 2.2.5 加密算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 家庭控制系统的混合组网方案与协议 |
| 3.1 家庭所处网络环境分析 |
| 3.2 智能家庭网络需求分析 |
| 3.3 智能家庭网络方案 |
| 3.4 专用协议设计 |
| 3.4.1 专用协议数据结构设计 |
| 3.4.1.1 数据包结构 |
| 3.4.1.2 包头数据结构 |
| 3.4.1.3 数据负载结构 |
| 3.4.2 协议的通信方式设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 家庭控制系统设备 |
| 4.1 家庭控制系统设备总体概述 |
| 4.2 家庭控制系统的硬件设计 |
| 4.2.1 处理器及核心板简介 |
| 4.2.2 部分模块接口电路设计 |
| 4.2.3 硬件电路PCB图 |
| 4.3 家庭控制系统的软件设计 |
| 4.3.1 软件结构 |
| 4.3.2 系统框图 |
| 4.3.2.1 整体系统框图 |
| 4.3.2.2 组网组建流程 |
| 4.3.2.3 添加设备流程 |
| 4.3.2.4 网关工作流程 |
| 4.3.2.5 Wi-Fi连接建立流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 服务器和ANDROID客户端设计 |
| 5.1 服务器总体设计 |
| 5.2 服务器功能模块 |
| 5.2.1 管理模块 |
| 5.2.2 智能设备管理模块 |
| 5.2.3 查询模块 |
| 5.2.4 消息推送模块 |
| 5.3 数据库平台的搭建与应用 |
| 5.4 ANDROID端需求分析 |
| 5.5 ANDROID客户端功能设计 |
| 5.5.1 用户注册登录模块 |
| 5.5.2 用户控制模块 |
| 5.5.3 设备信息查看模块 |
| 5.5.4 消息推送模块 |
| 5.6 ANDROID客户端功能实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 射频信号测试 |
| 6.2 开发板屏幕控制测试 |
| 6.3 手机客户端控制功能测试 |
| 6.3.1 照明设备亮度设置测试 |
| 6.3.2 照明设备开关控制功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 作者在读研期间发表的学术论文及科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于ZigBee技术的智能家居控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 智能家居概述 |
| 1.3 智能家居的现状与发展趋势 |
| 1.3.1 国内外智能家居研究现状 |
| 1.3.2 智能家居的应用与发展趋势 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 第2章 智能家居控制系统的总体设计方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 控制系统的总体设计思路 |
| 2.2.1 控制系统的设计要求与设计思想 |
| 2.2.2 基于Zig Bee技术的智能家居控制系统功能设计框图 |
| 2.3 控制系统中的通信技术选择 |
| 2.3.1 外部联网技术 |
| 2.3.2 外部网络联网技术 |
| 2.3.3 家庭内部联网技术 |
| 2.4 Zig Bee技术与协议分析 |
| 2.4.1 Zig Bee的设备类型 |
| 2.4.2 Zig Bee的网络拓扑结构 |
| 2.4.3 Z-Stack协议栈 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能家居控制系统的硬件设计方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 硬件设计思路 |
| 3.3 微控制器模块 |
| 3.3.1微控制器CC2530 |
| 3.3.2 CC2530外围接口电路 |
| 3.4 电源电路设计 |
| 3.5 传感器模块硬件设计 |
| 3.5.1 温湿度传感器模块电路设计 |
| 3.5.2 可燃气体/烟雾传感器模块电路设计 |
| 3.5.3 人体红外检测传感器模块电路设计 |
| 3.6 网络通讯电路模块硬件设计 |
| 3.6.1 以太网模块 |
| 3.6.2 Wi-Fi模块 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 智能家居控制系统的软件设计方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 控制系统软件设计架构 |
| 4.3 控制系统软件开发环境 |
| 4.3.1 软件开发环境IAR |
| 4.3.2 程序烧写工具Smart RF Programmer |
| 4.4 智能网关开发设计 |
| 4.4.1 智能网关程序框架 |
| 4.4.2 智能网关服务程序 |
| 4.5 Zig Bee组网设计 |
| 4.5.1 Zig Bee网络的拓扑图 |
| 4.5.2 Zig Bee树状网络组网设计 |
| 4.6 智云物联云平台项目测试 |
| 4.6.1 智云物联平台 |
| 4.6.2 云平台项目测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 智能家居控制系统实现与调试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Zig Bee CC2530 开发工具 |
| 5.3 DS18B20温度传感器通信测试 |
| 5.3.1 下载程序 |
| 5.3.2 运行与测试 |
| 5.4 Zig Bee节点与以太网通信测试 |
| 5.5 人体红外传感器组网测试 |
| 5.6 烟雾传感器组网测试 |
| 5.7 智能家居控制系统应用案例 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）低压电力线通信组网方法及信道接入优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力线通信技术总体发展现状 |
| 1.2.2 低压PLC组网方法研究现状 |
| 1.2.3 低压PLC网络维护与自愈方法研究现状 |
| 1.2.4 低压PLC网络路由方法研究现状 |
| 1.2.5 低压PLC网络信道接入协议研究现状 |
| 1.3 国内外研究现状总结 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于CSMA/CA+TDMA混合协议的低压PLC组网方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 低压配电网拓扑结构分析 |
| 2.2.1 低压配电网物理拓扑 |
| 2.2.2 低压配电网PLC逻辑拓扑 |
| 2.3 基于CSMA/CA+TDMA协议的低压PLC单区域组网方法 |
| 2.3.1 低压PLC局域网组网问题 |
| 2.3.2 CSMA/CA+TDMA混合协议 |
| 2.3.3 基于CSMA/CA+TDMA混合协议的低压PLC组网工作机理 |
| 2.4 基于CSMA/CA+TDMA混合协议的多网络融合方法 |
| 2.5 典型组网场景及仿真 |
| 2.5.1 单区域组网场景及仿真 |
| 2.5.2 多区域网络融合及仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于小世界模型的低压PLC网络维护与自愈方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小世界网络模型 |
| 3.3 低压PLC网络的小世界性质 |
| 3.4 基于小世界模型的低压PLC网络维护与自愈工作机理 |
| 3.4.1 新节点入网的维护机理 |
| 3.4.2 网关退网的维护与自愈机理 |
| 3.4.3 代理退网的局部自愈机理 |
| 3.5 网络维护与自愈方法仿真 |
| 3.5.1 新节点入网维护仿真 |
| 3.5.2 网关退网的自愈维护仿真 |
| 3.5.3 代理退网的自愈维护仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于改进遗传蚁群算法的低压PLC网络路由方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 低压PLC网络单播路由方法 |
| 4.2.1 基于路由学习的最短路径通信方法 |
| 4.2.2 基于改进遗传蚁群算法的路由热备份方法 |
| 4.2.3 单播路由老化机制 |
| 4.3 基于改进遗传蚁群算法的组播路由方法 |
| 4.3.1 组播路由模型 |
| 4.3.2 基于改进遗传蚁群算法的组播路由工作机理 |
| 4.4 低压PLC网络单播与组播路由方法仿真 |
| 4.4.1 低压PLC网络单播路由方法仿真 |
| 4.4.2 低压PLC网络组播路由方法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于p-坚持CSMA协议的低压PLC网络性能优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 低压PLC网络p-坚持CSMA协议分析 |
| 5.3 低压PLC网络饱和带宽利用率模型 |
| 5.3.1 饱和带宽利用率的p-坚持CSMA模型 |
| 5.3.2 饱和带宽利用率的优化方法 |
| 5.4 基于隐马尔科夫预测的低压PLC网络饱和性能博弈优化 |
| 5.4.1 网络饱和性能博弈优化的基本原理 |
| 5.4.2 基于改进p-CSMA的网络博弈性能模型 |
| 5.4.3 隐马尔科夫预测模型 |
| 5.5 低压PLC网络饱和性能的仿真 |
| 5.5.1 带宽利用率的仿真 |
| 5.5.2 基于隐马尔科夫预测的动态博弈仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）基于ZigBee的智能家居无线网络的设计和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外现状 |
| 1.3.1 国外发展情况 |
| 1.3.2 国内发展情况 |
| 1.4 智能家居的发展趋势 |
| 1.5 研究内容 |
| 第二章 无线通信与智能家居组网技术 |
| 2.1 无线通信技术概述 |
| 2.1.1 蓝牙技术 |
| 2.1.2 红外通信技术 |
| 2.1.3 Wi-Fi技术 |
| 2.1.4 NB-IOT技术 |
| 2.1.5 ZigBee技术 |
| 2.1.6 各种通信技术比较 |
| 2.2 ZigBee用于家居组网的可行性分析 |
| 2.3 ZigBee无线通信技术概述 |
| 2.3.1 ZigBee技术的网络结构 |
| 2.3.2 ZigBee网络协议栈体系结构 |
| 2.3.3 ZigBee拓扑结构分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 智能家居系统组网设计 |
| 3.1 智能家居无线组网技术 |
| 3.1.1 无线组网技术的选择 |
| 3.1.2 ZigBee通信网络的组建 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 家庭网关 |
| 3.2.2 协调节点 |
| 3.2.3 终端节点 |
| 3.3 ZigBee网络路由选择与算法 |
| 3.3.1 ZigBee网络树路由算法 |
| 3.3.2 AODV算法 |
| 第四章 基于ZigBee无线网络的智能家居详细设计 |
| 4.1 系统选型 |
| 4.1.1 主控处理器选型 |
| 4.1.2 终端节点处理器选型 |
| 4.1.3 系统软件选型 |
| 4.2 基于ZigBee的智能家居控制系统硬件电路的设计 |
| 4.2.1 核心功能模块 |
| 4.2.2 JTAG接口电路 |
| 4.2.3 串口通信接口 |
| 4.2.4 状态输出显示电路 |
| 4.2.5 传感器电路 |
| 4.2.6 供电电源电路 |
| 4.3 基于ZigBee的智能家居网关的软件设计 |
| 4.3.1 智能家居网关软件结构 |
| 4.3.2 智能家居网关平台的搭建 |
| 4.3.3 嵌入式WEB服务器的构建 |
| 4.4 ZigBee无线网络的软件设计 |
| 4.4.1 ZigBee网络的建立 |
| 4.4.2 协调器软件设计 |
| 4.4.3 ZigBee终端节点软件设计 |
| 4.4.4 用户协议设计 |
| 4.5 传感器节点软件的设计 |
| 4.5.1 温度传感器节点的软件设计 |
| 4.5.2 瓦斯传感器节点的软件设计 |
| 第五章 智能家居ZigBee网络的实现 |
| 5.1 ZigBee网络的初始化 |
| 5.2 ZigBee协调器建立网络 |
| 5.3 终端设备加入网络 |
| 5.4 路由器加入网络 |
| 5.5 信息采集网络通信主要功能测试 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）基于WSN的智能家居系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 第2章 智能家居系统中关键技术 |
| 2.1 智能家居系统简介 |
| 2.2 WSN技术分析 |
| 2.2.1 WSN体系结构及特点 |
| 2.2.2 WSN应用 |
| 2.2.3 WSN节点 |
| 2.2.4 家庭中可使用的传感器 |
| 2.2.5 ZigBee技术 |
| 2.3 低功耗技术研究 |
| 2.3.1 低功耗电源管理技术 |
| 2.3.2 ZigBee网络低功耗技术研究 |
| 2.4 安全技术 |
| 2.4.1 加密技术 |
| 2.4.2 身份认证技术 |
| 2.4.3 其他安全技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能家居硬件设计 |
| 3.1 系统总体架构 |
| 3.2 硬件设计环境简介及芯片选型 |
| 3.2.1 硬件设计环境简介 |
| 3.2.2 芯片选型 |
| 3.3 智能家居协调器硬件设计 |
| 3.3.1 电源电路设计 |
| 3.3.2 ZigBee模块硬件设计 |
| 3.4 信息采集节点设计 |
| 3.4.1 节点类型 |
| 3.4.2 信息采集节点硬件设计 |
| 3.4.3 节点安全性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 智能家居软件设计 |
| 4.1 ZigBee协议规范 |
| 4.1.1 ZigBee协议栈 |
| 4.1.2 ZigBee开发环境 |
| 4.2 无线网络节点设计 |
| 4.2.1 无线传感器节点软件设计 |
| 4.2.2 协调器节点设计 |
| 4.3 信息采集节点模块软件设计 |
| 4.3.1 节点总体框图 |
| 4.3.2 采集节点软件设计 |
| 4.4 SM4 算法优化应用 |
| 4.4.1 SM4 算法介绍 |
| 4.4.2 SM4 算法原理 |
| 4.4.3 SM4 算法应用优化设计 |
| 4.4.4 SM4 算法实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 智能家居系统安全组网通信 |
| 5.1.1 家庭网关组网 |
| 5.1.2 ZigBee协议栈功能实现 |
| 5.1.3 加密节点通信 |
| 5.1.4 点对点通信丢包测试 |
| 5.2 信息采集节点测试 |
| 5.2.1 节点信息采集测试 |
| 5.2.2 WEB端测试 |
| 5.3 ZigBee模块功耗测试 |
| 5.4 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于物联网的智能家居系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和研究目标 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 智能家居关键技术分析 |
| 2.1 智能家居特点与意义 |
| 2.2 物联网技术分析 |
| 2.2.1 物联网的概念和特点 |
| 2.2.2 物联网的技术架构 |
| 2.3 ZIGBEE技术分析 |
| 2.3.1 ZigBee技术概述 |
| 2.3.2 ZigBee网络拓扑 |
| 2.3.3 ZigBee协议构成 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于物联网的智能家居系统分析与设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统设计目标 |
| 3.3 技术路线 |
| 3.4 系统整体架构分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于物联网的智能家居系统硬件设计 |
| 4.1 传感器节点设计 |
| 4.1.1 一氧化碳传感器节点设计 |
| 4.1.2 温度湿度传感器节点设计 |
| 4.1.3 烟雾传感器节点设计 |
| 4.1.4 光线传感器节点设计 |
| 4.2 传感器节点供电电源设计 |
| 4.3 家庭网关模块 |
| 4.4 系统部署设计 |
| 4.5 硬件系统测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于物联网的智能家居软件设计 |
| 5.1 ZIGBEE通信网络软件设计 |
| 5.2 协调器软件设计 |
| 5.3 控制终端软件设计 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、智能家庭控制网络组网研究（论文参考文献）
- [1]适配社会延伸业务的宽带电力线通信组网研究[D]. 强亚倩. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]面向电力物联网信息感知的电力线与无线通信融合关键技术研究[D]. 史建超. 华北电力大学(北京), 2021
- [3]甘肃省移动公司家庭智能产品营销策略优化研究[D]. 蔄峥辉. 兰州大学, 2021(12)
- [4]冰情检测系统的构建及雾无线网络传输技术研究[D]. 钟震宇. 太原理工大学, 2020(07)
- [5]基于双向Sub-G芯片的无线MESH软件系统研究[D]. 杨振. 杭州电子科技大学, 2020(02)
- [6]基于ZigBee技术的智能家居控制系统设计与实现[D]. 王署光. 河南科技大学, 2019(07)
- [7]低压电力线通信组网方法及信道接入优化研究[D]. 崔莹. 哈尔滨工业大学, 2019
- [8]基于ZigBee的智能家居无线网络的设计和实现[D]. 张晓光. 石家庄铁道大学, 2019(03)
- [9]基于WSN的智能家居系统关键技术研究[D]. 王亚超. 黑龙江大学, 2019(02)
- [10]基于物联网的智能家居系统研究与设计[D]. 赵博岩. 电子科技大学, 2019(01)
标签：智能家居论文; 通信论文; 智能家居控制系统论文; 家庭网络论文; 电力线通信论文;