通信受限傳感器網絡的分布式信息融閤估計（英文版） [Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks with Communication Constraints] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Wen-An，Zhang，Bo，Chen，Haiyu ... 著

圖書標籤:

• 傳感器網絡
• 信息融閤
• 分布式估計
• 通信約束
• 無綫傳感器網絡
• 優化算法
• 濾波理論
• 博弈論
• 網絡協議
• 資源分配

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030475053

版次：1

商品編碼：11981362

包裝：精裝

外文名稱：Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks with Communication Constraints

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數

內容簡介

　　《通信受限傳感器網絡的分布式信息融閤估計（英文版）》結閤作者多年的研究工作，詳細介紹瞭無綫傳感器網絡環境下的多傳感器信息融閤估計係統建模、融閤估計算法設計及性能分析方法。介紹瞭無綫傳感器網絡環境下多傳感器信息融閤估計所遇到的挑戰性問題；重點介紹瞭通信和能量受限情況下如何設計麵嚮節能的融閤估計器；介紹瞭基於觀測信號直接降維的網絡化多傳感器節能融閤估計器設計方法；介紹瞭基於多速率融閤策略的網絡化多傳感器節能融閤估計方法；介紹瞭基於觀測信號量化的網絡化多傳感器節能融閤估計器設計方法；介紹瞭具有分級遞階結構的網絡化多傳感器分布式信息融閤估計方法；介紹瞭時延、丟包和傳感器失效影響下的網絡化多傳感器信息融閤估計方法。通過移動目標跟蹤等仿真實例說明所提齣的融閤估計方法的有效性和優越性。

目錄

1 Introduction
1．1 Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks
1．2 Book Organization
References

2 Multi-rate Kalman Fusion Estimation for WSNs
2．1 Introduction
2．2 Problem Statement
2．3 Two-Stage Distributed Estimation
2．3．1 Local Kalman Estimators
2．3．2 Distributed Fusion Estimation
2．4 Simulations
2．5 Conclusions
References

3 Kalman Fusion Estimation for WSNs with Nonuniform Estimation Rates
3．1 Introduction
3．2 Problem Statement
3．3 Modeling of the Estimation System
3．4 Design of the Fusion Estimators (Type I)
3．4．1 Design of Local Estimators
3．4．2 Design of the Fusion Rule
3．5 Design of the Fusion Estimators (Type II)
3．5．1 EstimatorDesign
3．5．2 Convergence of the Estimator
3．6 Simulations
3．7 Conclusions
References

4 Hoo Fusion Estimation for WSNs with Nonuniform Sampling Rates
4．1 Introduction
4．2 Problem Statement
4．3 Hoo Performance Analysis
4．4 Hoo Filter Design
4．5 Simulations
4．6 Conclusions
References

5 Fusion Estimation for WSNs Using Dimension-Reduction Method
5．1 Introduction
5．2 Problem Statement
5．2．1 SystemModels
5．2．2 Problem oflnterests
5．3 Design of Finite-Horizon Fusion Estimator
5．3．1 Compensating Strategy
5．3．2 Design of Finite-Horizon Fusion Estimator
5．4 Boundness Analysis ofthe Fusion Estimator
5．5 Simulations
5．5．1 Bandwidth Constraint Case
5．5．2 Energy Constraint Case
5．5．3 Bandwidth and Energy Constraints Case
5．6 Conclusions
References

6 Hoo Fusion Estimation for WSNs with Quantization
6．1 Introduction
6．2 Problem Statement
6．3 Distributed Hoo Fusion Estimator Design
6．4 Simulations
6．5 Conclusions
References

7 Hierarchical Asynchronous Fusion Estimation for WSNs
7．1 Introduction
7．2 Centralized Aperiodic Optimal Local Estimation
7．3 Hierarchical Asynchronous Fusion Estimation
7．4 Simulations
7．5 Conclusions
References

8 Fusion Estimation for WSNs with Delayed Measurements
8．1 Introduction
8．2 Problem Statement
8．3 Preliminary Results
8．4 Robust Information Fusion Kalman Estimator
……
9 Fusion Estimation for WSNs with Delays and Packet Losses
Index

前言/序言

　　Advances in micro electromechanical systems and wireless technologies have allowed for the emergence ofinexpensive micro-sensors with embedded processing and communication capabilities. A wireless sensor network (WSN) is a collection of these physically distributed micro-sensors communicating with one another over wireless links. In their various shapes and forms， the WSNs have greatly facilitated and enhanced the automated， remote， and intelligent monitoring of a large variety of physical systems and have found applications in various areas， such as industrial and building automation; environmental， traffic， wildlife， and health monitoring;and military surveillance. The purpose of a WSN is to provide users access to the information of interest from data gathered by spatially distributed sensors.In most applications， users are interested in a processed data that carries useful information of a physical plant rather than a measured data contaminated by noises.Therefore， it is not surprising that signal estimation， especially the multisensory fusion estimation， has been one of the most fundamental collaborative information processing problems in WSNs. The WSN， as a typical multisensor system， has greatly extended application areas of multisensor information fusion estimation，which was originally developed for military applications， such as target tracking and navigation. Although WSNs present attractive features， challenges associated with communication constraints， such as the scarcity of bandwidth and energy， as well as the delays and packet losses， in wireless communications have to be addressed in the WSN-based information fusion estimation and have attracted increasing research interest during the past decade.

傳感網絡信息處理的邊界探索：聚焦分布式融閤與通信限製 傳感器網絡（Sensor Networks, SNs）作為一種新興的信息技術，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從環境監測、工業自動化到軍事偵察、智能交通，傳感器網絡以其分布式、自組織的特性，能夠收集海量環境信息，並將其整閤成有意義的數據，為決策提供支持。然而，傳感器網絡的設計與應用並非一帆風順。當傳感器數量劇增、覆蓋範圍擴大，或者部署環境日益復雜時，其固有的通信帶寬限製、能源消耗、節點故障等挑戰便愈發凸顯。特彆是在信息融閤（Information Fusion）這一關鍵環節，如何高效、準確地利用來自不同傳感器的信息，同時剋服通信限製帶來的瓶頸，成為當前研究的熱點與難點。 本文旨在深入探討分布式信息融閤估計（Distributed Fusion Estimation）在通信受限傳感器網絡中的應用與挑戰。我們並非簡單地羅列現有技術，而是緻力於剖析其背後的核心原理、麵臨的瓶頸以及潛在的創新方嚮。本書將聚焦於“通信受限”這一製約因素，深入分析它如何影響信息融閤的性能，並著重提齣一係列針對性的分布式融閤估計算法和理論框架，以期在有限的通信資源下，最大化信息融閤的精度與效率。 第一部分：通信受限環境下的分布式信息融閤基礎 在深入探討具體算法之前，有必要對分布式信息融閤的基本概念及其在通信受限環境下的特殊性進行係統梳理。 傳感器網絡模型與通信約束： 我們將首先建立一套通用的傳感器網絡模型，考慮節點數量、拓撲結構、通信鏈路特性（如帶寬、延遲、丟包率）、能量約束以及節點故障等現實因素。在此基礎上，詳細分析通信受限具體體現在哪些方麵，例如： 有限的節點間帶寬： 傳感器節點通常通過無綫方式進行通信，而無綫信道的帶寬往往遠低於有綫網絡，尤其是在節點密集區域，帶寬競爭將更加激烈。 節點間通信延遲： 信號在網絡中傳輸需要時間，尤其是在大規模、低功耗的網絡中，延遲可能顯著影響融閤結果的時效性。 節點通信的能量消耗： 對於部署在偏遠地區或需要長期運行的傳感器節點，通信是主要的能量消耗源。有限的能量資源迫使節點在信息傳輸策略上做齣取捨。 通信的不可靠性： 無綫通信易受環境乾擾，導緻信息丟失（丟包）或傳輸錯誤，這會直接影響融閤的準確性。 異構網絡環境： 實際傳感器網絡可能包含不同類型的傳感器，它們擁有不同的測量精度、通信能力和處理能力，為分布式融閤帶來瞭額外的挑戰。 分布式信息融閤的內涵： 傳統的信息融閤多為集中式，即將所有傳感器的數據匯聚到中心節點進行處理。然而，在通信受限環境下，這種方式的不可行性日益凸顯。分布式信息融閤則將信息處理與融閤的計算任務分散到各個傳感器節點或局部簇頭，僅傳輸經過預處理或壓縮後的信息，從而有效緩解通信壓力。我們將詳細闡述： 分布式融閤的基本架構： 包括層級式、鄰域式等幾種常見的分布式融閤架構，分析各自的優缺點。 信息共享的模式： 節點之間如何共享信息（例如，共享估計值、共享協方差矩陣、共享測量值等），以及通信開銷與融閤精度之間的權衡。 融閤的度量標準： 如何在分布式場景下評估融閤結果的性能，例如，估計的均方誤差（Mean Squared Error, MSE）、收斂速度、魯棒性等。 通信受限對融閤性能的影響： 明確通信受限如何直接或間接影響分布式信息融閤的各個方麵： 信息丟失與延遲導緻的信息不一緻性： 節點接收到的信息可能是不完整的或過時的，這將導緻局部估計的偏差。 有限的通信帶寬限製瞭信息量： 節點無法傳輸全部原始測量值，必須進行預處理或壓縮，這可能引入信息損失。 通信能量製約瞭信息傳輸的頻率與強度： 節點可能需要降低通信頻率或傳輸功率，導緻信息更新不及時。 網絡拓撲變化帶來的挑戰： 節點可能移動、失效，導緻網絡拓撲動態變化，通信路徑不穩定，給分布式融閤帶來動態適應性問題。 第二部分：通信受限下的分布式融閤估計算法設計 基於上述理論基礎，我們將重點研究並提齣一係列針對通信受限環境的分布式融閤估計算法。這些算法的設計將圍繞“如何用最少的通信資源達到最優的融閤效果”展開。 基於模型降維與信息壓縮的融閤方法： 數據壓縮技術在傳感器網絡中的應用： 探討如小波變換、奇異值分解（SVD）、稀疏錶示等數據壓縮技術如何用於降低傳感器節點的測量數據維度，從而減少通信負擔。分析不同壓縮算法在信息損失與壓縮效率上的權衡。 基於狀態估計值壓縮與傳播的算法： 節點不直接傳輸原始測量，而是將經過本地估計和壓縮後的狀態信息（例如，估計均值、誤差協方差的降維錶示）傳遞給鄰居節點。研究如何設計有效的壓縮策略，以保留關鍵的估計信息。 量化技術與分布式融閤： 探討將量化技術應用於傳感器節點的測量值或估計值，以降低通信帶寬需求。分析不同量化方式（標量量化、矢量量化）對融閤精度和計算復雜度造成的影響。 低通信開銷的分布式濾波算法： 基於鄰域信息交換的分布式卡爾曼濾波（EKF/UKF）變種： 針對傳統EKF/UKF需要傳輸大量協方差信息的問題，提齣改進的分布式濾波算法。例如，節點僅交換估計均值和部分關鍵的協方差信息，或者采用迭代更新策略，逐步逼近全局最優估計。 基於稀疏化協方差矩陣的融閤方法： 在許多實際應用中，傳感器的測量誤差和狀態之間的關係可以用稀疏的協方差矩陣來描述。研究如何利用稀疏性來減少通信量，例如，僅傳輸非零元素的協方差信息。 基於事件觸發（Event-Triggered）和閾值觸發（Threshold-Triggered）的通信機製： 節點僅在特定條件滿足時纔發送信息，例如，當本地估計發生顯著變化時。這種機製可以大大減少不必要的通信，從而降低通信開銷。將事件觸發機製與分布式融閤相結閤，探討其在通信受限環境下的優勢。 魯棒性與自適應性強的分布式融閤策略： 應對節點故障和通信丟包的魯棒融閤算法： 研究如何設計能夠容忍節點失效或通信丟包的分布式融閤算法。例如，采用加權平均、中值濾波等方法，或者引入冗餘信息來提高係統的魯棒性。 基於網絡拓撲變化的自適應分布式融閤： 隨著傳感器網絡的動態變化，網絡拓撲會隨之改變。研究如何設計能夠自適應網絡拓撲變化的分布式融閤算法，例如，根據鄰居節點的連通性動態調整信息融閤的權重。 分布式聯邦學習在信息融閤中的應用： 藉鑒聯邦學習的思想，實現一種去中心化的分布式模型訓練和融閤框架。節點在本地更新模型參數，僅將模型更新信息上傳至服務器（或部分節點），避免瞭原始數據的傳輸，符閤通信受限場景。 分布式優化與協同估計： 基於分布式梯度下降的融閤估計： 將分布式信息融閤問題轉化為一個分布式優化問題，利用分布式梯度下降等算法，通過節點間的協同計算和信息交換，逐步求解全局最優解。 協同感知與分布式數據采集： 探討傳感器節點之間如何協同進行數據采集，例如，通過動態調整采樣頻率、選擇最優的觀測角度等，以最大化信息增益，同時最小化通信開銷。 第三部分：通信受限下分布式融閤估計的理論分析與性能評估 僅僅提齣算法是不夠的，更重要的是對其進行嚴謹的理論分析，並提供可行的性能評估方法。 收斂性分析： 對所提齣的分布式融閤估計算法進行理論分析，證明其在通信受限條件下的收斂性，即估計值能夠漸近收斂到全局最優解。分析收斂速度與通信帶寬、節點數量、網絡拓撲等因素的關係。 誤差分析： 深入分析通信受限對融閤估計誤差的影響。推導估計量的均方誤差（MSE）上界，並分析不同通信約束參數（如帶寬、丟包率、延遲）如何影響MSE。 通信開銷與性能權衡分析： 建立通信開銷與融閤性能之間的數學模型，量化分析不同算法在通信開銷和估計精度之間的權衡。為實際應用提供設計指導。 仿真與實驗平颱： 構建詳細的仿真環境，模擬各種通信受限場景（如不同的帶寬、延遲、丟包率），對所提齣的算法進行性能評估。若條件允許，還將探討在真實傳感器網絡硬件平颱上的實驗驗證。 與現有方法的比較： 將本文提齣的算法與現有經典的集中式和分布式融閤估計算法進行對比，突齣其在通信受限環境下的優勢。 展望與挑戰 本書的探討並非止步於現有技術。我們將對未來通信受限傳感器網絡分布式信息融閤的發展趨勢進行展望，例如： 低功耗通信技術與深度學習的融閤： 探索如何利用低功耗廣域網（LPWAN）技術，結閤深度學習模型，實現更高效、更智能的分布式融閤。 區塊鏈技術在分布式信息融閤中的安全性保障： 考慮如何利用區塊鏈的去中心化和不可篡改性，增強分布式信息融閤過程的安全性。 多模態傳感器網絡的信息融閤： 進一步研究如何處理來自不同類型傳感器（如圖像、聲音、溫度、壓力等）的異構信息，並在通信受限下進行有效融閤。 通過對通信受限傳感器網絡分布式信息融閤估計的深入研究，本書期望為相關領域的學者、研究人員以及工程師提供一套紮實的理論基礎和一係列實用的技術工具。我們相信，在剋服通信限製的挑戰過程中，分布式信息融閤的潛力將得到更充分的釋放，為構建更智能、更可靠的傳感器網絡係統鋪平道路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約而專業，副標題“Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks with Communication Constraints”也清晰地傳達瞭其核心主題。作為一個對智能交通係統和環境監測領域有著濃厚興趣的讀者，我一直關注傳感器網絡的發展。在這些應用場景中，傳感器節點往往部署在廣闊的區域，彼此之間的通信距離可能很遠，而且通信鏈路可能非常不穩定。因此，對這些網絡進行高效的分布式信息融閤，對於實現實時的態勢感知和決策至關重要。我推測這本書會從傳感器網絡的拓撲結構、節點異構性、以及數據采集的隨機性等多個角度齣發，剖析在通信受限條件下進行分布式融閤所麵臨的根本性挑戰。我非常好奇書中會提齣哪些新型的分布式融閤算法，例如基於迭代更新、預報-更新機製，或是基於隨機子空間方法的算法，以應對通信延遲和丟包的問題。同時，作者是否會深入探討如何量化和管理通信約束對估計精度的影響，以及如何設計魯棒的融閤方案來抵禦網絡不確定性，這對我來說將是極具吸引力的內容。這本書可能會為我提供一套係統性的框架，幫助我理解和設計適用於復雜、動態、受限通信環境的傳感器網絡信息融閤係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目，《通信受限傳感器網絡的分布式信息融閤估計》，直接戳中瞭我在進行分布式係統設計時遇到的痛點。想象一下，在廣闊的農田裏部署大量的環境監測傳感器，或者在城市基礎設施中嵌入無數的健康監測節點，它們的通信能力可能會受到各種因素的影響，比如障礙物、電磁乾擾、甚至是能量限製。在這種情況下，如何讓這些分散的傳感器高效地協同工作，將采集到的信息整閤成有用的全局估計，是一項艱巨的任務。我猜測這本書會深入探討如何打破傳統集中式處理的瓶頸，通過讓傳感器節點在本地進行初步的信息處理和融閤，再將這些局部信息以最優的方式傳遞，從而實現更高效、更具彈性的信息融閤。書中可能會介紹一些巧妙的分布式估計算法，它們能夠在通信帶寬極低的情況下，依然能夠有效地減小估計誤差。我特彆期待能夠瞭解書中關於如何處理因通信中斷導緻的信息丟失，以及如何應對節點故障所帶來的影響的策略。這本書或許能為我提供一套實用工具箱，幫助我構建更智能、更可靠、更節省資源的分布式傳感器網絡。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《通信受限傳感器網絡的分布式信息融閤估計》瞬間抓住瞭我的興趣。作為一名長期在物聯網和嵌入式係統領域摸爬滾打的研究者，我深知在資源受限的環境下，如何高效地融閤來自分散傳感器節點的信息，是一項充滿挑戰但又至關重要的任務。尤其是在通信帶寬有限、延遲不可控，甚至節點自身計算能力和能源都受限的情況下，傳統的集中式融閤方法往往顯得力不從心。因此，我特彆期待這本書能夠深入探討“分布式”融閤策略的理論基礎和實際應用。我猜想，書中很可能會涉及如何設計輕量級的融閤算法，如何在節點間進行有效的協同，以及如何處理因通信中斷或數據丟失而導緻的信息不完整性。此外，“通信受限”這個關鍵詞也暗示瞭書中可能會討論一些創新的通信協議或數據壓縮技術，以最小化網絡開銷，同時最大限度地保留信息價值。我希望這本書不僅能提供理論上的指導，更能給齣一些可行的工程實踐建議，幫助我解決在實際項目中遇到的難題。它或許會揭示一些巧妙的數據預處理、特徵提取以及信息聚閤的方法，這些方法能夠在低功耗、低帶寬的條件下，依然實現高精度的融閤估計。

評分☆☆☆☆☆

初次看到《通信受限傳感器網絡的分布式信息融閤估計》這個書名，我便被它所揭示的研究方嚮深深吸引。在當今蓬勃發展的物聯網和大規模傳感器網絡技術背景下，如何從海量的、可能存在噪聲和不確定性的傳感器數據中提取有價值的信息，並形成準確的全局估計，是至關重要的。而“通信受限”這一前提條件，更是將問題推嚮瞭一個更為真實和極具挑戰性的境地。我推測，這本書將不僅僅局限於理論層麵的探討，更會深入到如何設計齣能夠在實際應用中切實可行的分布式融閤方案。書中可能涵蓋關於如何優化傳感器節點間的通信協議，如何設計輕量級的局部估計算法，以及如何有效地處理由於通信延遲、丟包或帶寬限製而導緻的信息不對稱和不完整性。我個人對書中可能涉及到的分布式優化技術、隨機信號處理方法，以及如何結閤機器學習來提升融閤性能的章節充滿期待。這本書或許能為我打開一扇窗，讓我更深刻地理解分布式信息融閤的復雜性，並提供切實可行的解決方案，以應對未來更具挑戰性的通信環境下的傳感器網絡應用。

評分☆☆☆☆☆

看到這本書的名稱《通信受限傳感器網絡的分布式信息融閤估計》，我立刻聯想到瞭自己在學術研究中遇到的瓶頸。尤其是在一些極端環境下，例如災難救援、野外科學考察，甚至是深海探測，傳感器網絡的通信能力往往是極其有限的，甚至可以說是“談話睏難”。在這種情況下，傳統的集中式數據收集和處理方式是行不通的。因此，分布式信息融閤的理念，也就是讓傳感器節點在本地進行部分信息處理和融閤，然後以最小的通信代價傳遞關鍵信息給其他節點或上層係統，顯得尤為重要。我推測這本書會對分布式融閤的理論框架進行深入的剖析，或許會涉及卡爾曼濾波、粒子濾波等經典估計方法的分布式變體，以及一些新興的優化算法和機器學習技術在分布式融閤中的應用。而且，“通信受限”這個限定詞，讓我對書中關於資源優化、網絡編碼、以及低秩近似等方麵的討論充滿瞭期待。我希望這本書能夠提供一些關於如何權衡通信開銷、計算復雜度與估計性能的指導原則，為我在設計下一代低功耗、高可靠性傳感器網絡係統時提供寶貴的思路。