內容簡介
分層結構憑藉良好的效率和易於管理等優勢成為無綫傳感器網絡中的一個重要分支,在科學研究和實際應用中都受到高度重視。《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》在對分層路由算法歸類的基礎上比較深入地分析和總結瞭分層無綫傳感器網絡結構和特點,從安全、效率和應用的角度齣發對其中的分層路由、密鑰管理、數據融閤、節點定位、多目標跟蹤和位置隱私6個關鍵問題進行瞭深入探討。匯集瞭相關內容*典型的代錶性成果,並融閤國內外新研究進展進行瞭總結。
《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》麵嚮從事物聯網工程、計算機相關領域研究的科研人員,也可作為相關專業高等院校研究生和本科商年級教材,對從事無綫傳感器網絡技術研發、應用和管理的研究者具有一定參考價值。
內頁插圖
目錄
第1章分層無綫傳感器網絡
1.1無綫傳感器網絡
1.1.1無綫傳感器網絡的組成
1.1.2無綫傳感器網絡的特點
1.1.3無綫傳感器網絡的體係結構
1.2基於分層的無綫傳感器網絡
1.2.1分層無綫傳感器網絡的結構
1.2.2分層無綫傳感器網絡的關鍵技術
1.2.3特點及性能指標
1.3分層無綫傳感器網絡研究及發展
1.4分層無綫傳感器網絡的應用
1.5本書章節安排
第2章分層路由協議
2.1分層路由協議概述
2.1.1分層路由協議的概念
2.1.2組播技術
2.1.3分層路由協議的分類
2.1.4分層路由協議評估指標
2.2靜態分層路由
2.2.1基於隨機選舉的分簇協議
2.2.2基於樹的分簇協議
2.2.3基於能量的分簇協議
2.2.4基於地理位置信息的分簇協議
2.3動態的分層路由
2.3.1基於網格劃分的動態分簇路由協議
2.3.2基於三角劃分的分簇路由協議
2.3.3基於動態移動組播的動態分簇路由協議
2.4分簇協議比較
2.5本章小結
第3章組密鑰管理協議
3.1組密鑰管理概述
3.1.1組密鑰管理機製
3.1.2組密鑰管理協議麵臨的安全威脅
3.1.3組密鑰管理協議的分類
3.1.4組密鑰安全性的基本要求
3.1.5傳感器網絡加密機製
3.2集中式的組密鑰管理協議
3.2.1GKMP協議
3.2.2HMKM協議
3.2.3BHEK協議
3.3分布式的組密鑰管理協議
3.3.1DFKM協議
3.3.2B—PCGR協議
3.3.3LKH協議
3.4分層式組密鑰管理協議
3.4.1Iolus協議
3.4.2隨機密鑰預分配方案
3.4.3基於多項式求解的群組密鑰管理協議
3.4.4基於剩餘定理與密鑰樹的群組密鑰管理協議
3.5本章小結
第4章數據融閤
4.1數據融閤概述
4.1.1數據融閤的作用
4.1.2數據融閤的層次
4.2數據融閤算法
4.2.1數據融閤算法分類
4.2.2基於處理結構的分類
4.2.3基於路由的數據融閤算法
4.2.4基於生成樹的數據融閤算法
4.2.5基於時域預測的數據融閤算法
4.2.6基於隱私保護的安全數據融閤算法
4.3多傳感器數據融閤
4.3.1多傳感器數據融閤原理
4.3.2多傳感器數據融閤關鍵問題
4.3.3多傳感器數據融閤方法
4.4本章小結
第5章定位技術
5.1定位技術概述
5.1.1定位技術的應用
5.1.2定位技術相關術語
5.1.3基本定位方法
5.1.4定位算法性能評價指標
5.1.5定位技術方法分類
5.2基本定位方法
5.2.1基於測距的定位算法
5.2.2基於非測距的定位算法
5.3基於移動錨節點的定位
5.3.1典型的路徑規劃算法
5.3.2基於凹凸網絡的路徑規劃算法
5.4基於復雜場景下的定位算法
5.4.1基於網絡分割的定位
5.4.2立體空間網絡
5.4.3三維錶麵網絡
5.4.4NLOS環境下的定位
5.5安全定位算法
5.5.1定位係統安全性分析
5.5.2安全定位模型
5.6本章小結
第6章多目標跟蹤
6.1多目標跟蹤概述
6.1.1多目標跟蹤問題
6.1.2跟蹤算法分類
6.1.3目標跟蹤的性能指標
6.2基於樹狀的目標跟蹤算法
6.3基於簇狀的目標跟蹤算法
6.4基於區域事件的目標跟蹤算法
6.5基於卡爾曼濾波的目標跟蹤算法
6.6基於多邊形邊權重值的多目標跟蹤算法
6.7本章小結
第7章位置隱私保護
7.1位置隱私保護概述
7.1.1位置隱私麵臨的安全威脅
7.1.2位置隱私保護的分類
7.1.3位置隱私性能評價
7.2節點身份匿名
7.2.1簡單匿名機製
7.2.2加密匿名機製
7.2.3基於單嚮加密哈希鏈的機製
7.3源節點位置隱私
7.3.1基於局部攻擊者模型的方法
7.3.2基於全局攻擊者模型的方法
7.3.3內部攻擊者方法
7.4匯聚節點位置隱私保護
7.4.1局部攻擊者模型
7.4.2全局攻擊者模型
7.5基於時空匿名的位置隱私保護協議
7.5.1KNN協議
7.5.2L2P2協議
7.5.3基於Casper框架方法
7.6本章小結
前言/序言
隨著近年來人們對傳感網和物聯網的關注度不斷提高,無綫傳感器網絡作為一種重要的前端信息感知技術正逐漸由研究測試階段步入實質應用階段,漸漸展現齣其巨大的市場價值。
無綫傳感器網絡綜閤瞭傳感器技術、嵌入式計算技術、分布式信息處理技術和無綫通信技術,能夠監測、感知和采集網絡鋪設區域內的各種環境或對象信息,並自組織地進行網內協作來對這些數據進行處理,從而獲得詳盡而準確的偵測數據,傳送到需要這些信息的用戶。隨著人們對該類型網絡研究的深入,其中的分層網絡結構由於能夠獲得較好的網絡效率、結構清晰且易於與實際應用相結閤,成為無綫傳感器網絡中的一個重要分支,在科學研究和實際應用中都受到高度重視。
盡管對於無綫傳感器網絡本身已有不少相關書籍和資料,但其中關於分層結構無綫傳感器網絡的描述往往隻占很少篇幅,專門針對其中關鍵技術進行詳細分析的書籍更是缺乏。為瞭對該課題下關鍵技術進行有效的總結和提煉,本書在對分層路由算法歸類的基礎上比較深入地分析和總結瞭分層無綫傳感器網絡結構和特點,從安全、效率和應用的角度齣發對其中的6個關鍵問題進行瞭深入探討。匯集瞭相關課題最典型的代錶性成果,並融閤國內外最新進展對各領域的研究方嚮進行瞭總結。
全書共分為7章,其中第二章分層路由協議重點解釋瞭分層無綫傳感器網絡的特徵和實現原理,是對本書後五章所介紹的各個關鍵技術的鋪墊和基礎。讀者可以按順序先閱讀第二章,再根據興趣從第三至七章中選擇其它感興趣內容閱讀。或根據需要直接跳到後麵相應專題選擇閱讀。第三至五章是分層無綫傳感器網絡實施本身需要解決的安全、融閤與定位基本功能。第六、七章是從應用角度介紹瞭多目標跟蹤技術的實現和信息采集過程中的位置隱私保護問題。
本書旨在為從事物聯網,尤其是無綫傳感器網絡研究領域的讀者服務,主要從算法、協議角度齣發,較係統地闡述瞭分層無綫傳感器網絡基礎架構和關鍵技術。本書麵嚮的主要對象包括從事相關領域研究的科研人員,學習物聯網相關課程的高等院校物聯網工程類、計算機類專業研究生和本科高年級學生,以及從事無綫傳感器網絡技術研發、應用和管理的工程技術人員。
動態自適應與智能協同:下一代網絡通信的革新之路 本書深度剖析瞭當今與未來網絡通信領域中最具顛覆性和潛力的兩大核心技術——動態自適應網絡與智能協同網絡。我們摒棄瞭傳統固化、靜態的網絡架構理念,轉而擁抱能夠根據環境變化、業務需求以及資源可用性進行實時調整的自適應機製,以及能夠打破單點智能壁壘,實現群體智慧湧現的協同模型。通過對這兩大技術體係的全麵梳理與深入研究,本書旨在為讀者揭示下一代網絡通信發展的脈絡,並勾勒齣其廣闊的應用前景。 第一部分:動態自適應網絡——麵嚮萬變環境的智能響應 在日益復雜多變的通信場景下,靜態的網絡配置已無法滿足高效、可靠通信的需求。動態自適應網絡應運而生,它強調網絡具備根據實時變化做齣智能決策並調整自身行為的能力。本部分將從多個維度深入探討這一關鍵技術。 1. 自適應路由:在不確定中尋優 傳統的路由協議往往基於預設的拓撲信息進行決策,一旦網絡發生變化(如節點故障、鏈路擁塞、信道質量下降),就會導緻通信中斷或效率低下。自適應路由技術的核心在於能夠實時感知網絡狀態,並動態地選擇最優路徑。 基於狀態的自適應路由: 這一分支側重於對網絡關鍵參數(如鏈路延遲、丟包率、帶寬、能耗)的實時監測與評估。通過建立靈活的狀態反饋機製,路由器能夠動態地更新路由錶,避免擁塞鏈路,選擇低時延路徑。例如,一些先進的路由算法能夠預測鏈路的未來狀態,從而提前規避潛在的擁塞。 基於機器學習的自適應路由: 隨著人工智能技術的飛速發展,機器學習算法被廣泛應用於自適應路由。通過分析曆史通信數據,訓練模型能夠學習到復雜的網絡動態模式,並預測不同路徑的性能錶現。當新的通信請求到來時,模型可以快速推薦最優路徑,甚至在一定程度上實現“零配置”的智能路由。 能源感知自適應路由: 在電池壽命有限的無綫傳感器網絡、物聯網等場景下,能源效率是至關重要的考量因素。能源感知自適應路由算法能夠將節點的剩餘能量納入路由決策的考量範圍,優先選擇能耗較低的路徑,從而延長網絡的整體運行時間。這通常涉及到多目標優化,需要在通信可靠性、時延和能源消耗之間找到平衡。 安全驅動的自適應路由: 網絡安全威脅日益嚴峻,自適應路由也需要具備抵禦惡意攻擊的能力。這包括動態檢測和規避惡意節點,或者在遭受攻擊時能夠快速 reroute,恢復通信。例如,基於信譽評分的路由機製可以限製低信譽節點的參與,提高路由的安全性。 2. 自適應MAC層協議:精細化資源調度 介質訪問控製(MAC)層是網絡通信的“交通警察”,負責協調多個節點對共享通信資源的訪問。自適應MAC層協議能夠根據網絡負載、節點數量、業務優先級等因素動態調整其訪問策略,以提高信道利用率並減少衝突。 按需資源分配: 傳統的固定時隙分配或隨機競爭機製在網絡負載較低或較高時效率都會下降。自適應MAC協議能夠根據實時的業務需求,動態地分配發送時隙、信道帶寬或功率,實現資源的按需使用。 負載感知信道接入: 當網絡負載較高時,采用更嚴格的信道接入控製機製,如增加退避時間或采用更精細的競爭算法;當負載較低時,則可以放寬接入限製,提高吞吐量。 多用戶與多業務調度: 麵對異構業務(如高優先級的數據業務與低優先級的信息上報)與多用戶並發訪問,自適應MAC協議需要能夠根據業務的QoS(服務質量)要求,靈活地調整調度策略,確保關鍵業務的及時傳輸。 分布式與集中式協同: 一些自適應MAC協議可能采用分布式的方式,每個節點獨立感知局部環境進行決策;而另一些則可能引入輕量級的集中式調度器,協調整個網絡的資源分配,以達到全局最優。 3. 自適應擁塞控製:動態平衡網絡流量 擁塞是導緻網絡性能下降的罪魁禍首之一。自適應擁塞控製技術旨在通過動態調整發送速率、窗口大小或緩衝區管理策略,來預防和緩解網絡擁塞。 速率自適應: 根據網絡反饋的信息(如丟包率、往返時延),發送端動態地調整其發送速率,以匹配網絡的容量。TCP的擁塞控製算法(如Reno、Cubic)就是典型的例子,它們通過窗口機製來控製發送速率。 顯式擁塞通知(ECN): ECN允許路由器在檢測到擁塞的早期階段,嚮發送端發送信號,發送端接收到信號後主動降低發送速率,從而避免擁塞的進一步惡化。 基於流量預測的擁塞控製: 利用曆史流量數據和機器學習模型,預測未來的網絡流量模式,並提前調整擁塞控製策略,主動規避潛在的擁塞。 多路徑擁塞控製: 在支持多路徑傳輸的網絡中,擁塞控製策略需要能夠同時管理不同路徑上的流量,避免單條路徑擁塞而影響整體通信。 4. 自適應功率控製與波束成形:優化通信質量與能耗 在無綫通信中,功率的閤理分配與信號的定嚮發射對通信質量和能耗有著直接影響。 功率自適應: 根據與接收端的距離、信道質量以及所需的信噪比,動態調整發送功率。例如,在距離較近且信道質量好的情況下,可以降低發送功率,從而節省能源並減少對其他用戶的乾擾。 波束成形: 利用多個天綫陣列,通過調整各天綫的相位和幅度,將信號能量聚焦於目標用戶方嚮,從而提高信號強度、降低乾擾並擴大覆蓋範圍。自適應波束成形能夠根據用戶的位置和移動情況,實時調整波束的方嚮和形狀。 第二部分:智能協同網絡——匯聚群體智慧,實現超強韌性 如果說動態自適應網絡是在單體層麵的智能化,那麼智能協同網絡則將智能化提升到瞭群體層麵,強調網絡中各節點、各單元之間的信息共享、協同決策與能力互補,從而實現整體性能的飛躍。 1. 分布式智能決策:賦能邊緣與終端 傳統的網絡控製往往集中在少數核心設備上,一旦這些設備齣現故障,將對整個網絡造成緻命影響。分布式智能決策將智能能力下沉到網絡的邊緣節點甚至終端設備,使網絡具備更高的韌性和響應速度。 邊緣智能: 將AI模型部署在靠近數據源的邊緣服務器或網關上,實現本地化的數據處理和智能決策,減少對雲端的依賴,降低時延,保護數據隱私。 終端智能: 終端設備(如智能手機、物聯網傳感器)本身也具備一定的計算和感知能力,通過協同計算和分布式學習,終端可以共同完成復雜的任務,例如用戶行為分析、環境感知等。 聯邦學習(Federated Learning): 聯邦學習允許在不上傳原始數據的情況下,在多個去中心化的設備上協同訓練一個全局模型。這對於保護用戶隱私和數據安全至關重要,同時又能利用分散的數據提升模型性能。 2. 基於群體智能的資源協同:效率與彈性的雙重提升 群體智能(Swarm Intelligence)模仿生物群體(如螞蟻、鳥群)的行為模式,通過個體之間的簡單交互,湧現齣復雜的全局智能行為。將其應用於網絡資源協同,能夠實現高效、靈活的資源分配與管理。 協同任務分配: 網絡中的多個節點可以根據自身能力和當前負載,協同完成復雜的計算或通信任務。例如,在分布式計算場景中,任務可以被分解並分配給不同的節點,通過協同完成,提高整體處理速度。 分布式資源調度: 節點之間通過信息交換和局部交互,共同製定資源調度策略,例如共享信道、協同緩存等,避免全局的衝突和低效。 網絡故障的自愈閤: 當網絡中齣現故障時,受影響的節點可以主動與其他節點進行信息交互,協同尋找替代路徑或資源,實現網絡的快速自愈閤,無需人工乾預。 動態網絡拓撲管理: 在移動通信、無人機通信等場景下,網絡拓撲可能發生劇烈變化。基於群體智能的協同機製可以幫助網絡節點快速適應新的拓撲結構,並重新建立有效的通信連接。 3. 異構網絡融閤與協同:打破壁壘,實現無縫連接 當前的網絡環境越來越復雜,存在著蜂窩網絡、Wi-Fi、藍牙、LoRa等多種異構網絡。智能協同網絡的核心目標是將這些異構網絡進行有效融閤,實現資源的互補與服務的無縫切換。 跨網絡資源共享: 允許不同類型的網絡之間共享頻譜、計算能力、存儲資源等,提高資源的整體利用率。 智能網絡選擇與切換: 根據用戶的移動性、服務需求以及各網絡的性能錶現,智能地選擇最優的網絡進行連接,並在必要時進行無縫切換,保證用戶體驗。 統一的網絡管理與編排: 建立一個統一的平颱,對不同異構網絡進行集中化的管理和編排,實現策略的一緻性與協同性。 服務鏈的動態構建: 針對復雜的服務需求,可以在異構網絡之間動態地構建端到端的服務鏈,將不同網絡提供的能力組閤起來,提供更豐富、更強大的服務。 4. 安全與隱私協同:構建可信賴的網絡環境 在日益互聯互通的世界中,網絡安全與用戶隱私麵臨嚴峻挑戰。智能協同網絡不僅要實現性能的提升,更要緻力於構建一個安全可靠的網絡環境。 分布式安全檢測與響應: 網絡中的各個節點可以協同參與安全威脅的檢測,一旦發現異常,能夠迅速共享信息,並協同采取防禦措施,提高整體的安全防護能力。 基於信譽的協同認證: 通過對節點行為的長期觀察和評估,建立節點的信譽評分,並在網絡中進行共享,用於輔助認證和授權決策,防止惡意節點接入。 隱私保護的協同計算: 在進行數據分析和模型訓練時,采用差分隱私、同態加密等技術,在保證數據分析價值的同時,最大限度地保護用戶隱私。 協同的加密與密鑰管理: 在分布式網絡中,實現高效、安全的加密與密鑰管理機製,確保通信數據的機密性和完整性。 總結與展望 本書所探討的動態自適應網絡與智能協同網絡,代錶瞭下一代網絡通信發展的兩個重要方嚮。動態自適應網絡賦予瞭網絡“感知”和“響應”的能力,使其能夠遊刃有餘地應對復雜多變的環境;而智能協同網絡則將智能從個體推嚮群體,通過“共享”和“協作”實現“湧現”的強大能力。 這兩大技術體係並非孤立存在,而是相互促進、相互補充的。自適應機製是智能協同的基礎,而智能協同則能進一步優化自適應的能力,使其更加高效和精準。未來,我們期待看到這兩大技術融閤的更加深入,催生齣更加強大、靈活、安全、可靠的網絡通信係統,為人工智能、物聯網、5G/6G通信、工業互聯網等前沿技術的發展提供堅實的基礎,深刻地改變我們的生産與生活方式。 本書的目標是為緻力於網絡通信領域的研究者、工程師以及相關領域的學生提供一個係統性的知識框架,幫助他們理解這些前沿技術的本質,掌握其核心方法,並激發他們在這個充滿活力的領域進行創新與探索。