9787111476375 认知视角下的无线传感器网络(国际信息工程先进技术译丛) 机械 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美因卡拉著，郎为民 著

图书标签:

• 无线传感器网络
• 认知无线网络
• 信息工程
• 通信工程
• 传感器技术
• 国际译丛
• 机械工业出版社
• 网络安全
• 数据通信
• 嵌入式系统

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111476375

商品编码：29299578895

包装：平装

出版时间：2014-11-01

基本信息

书名：认知视角下的无线传感器网络(国际信息工程先进技术译丛)

定价：59.80元

作者：(美)因卡拉著,郎为民

出版社：机械工业出版社

出版日期：2014-11-01

ISBN：9787111476375

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书主要从认知角度对无线传感器进行分析，紧紧围绕无线传感器网络中认知功能实现中的问题，比较全面和系统地介绍了无线传感器网络的基础知识、各种协议的性能比较和无线传感器认知功能硬件实现的*成果。全书共分为7章，涉及认知无线电网络和动态频谱接入、自适应调制、自适应功率分配、自适应媒介访问、无线多跳路由跨层设计、认知分集路由协议、基于加权认知图的认知功能，以及基于GPS/INS无线传感器网络的硬件结构等内容。本书材料丰富，体系结构完整，内容新颖翔实，知识系统全面，图表丰富，行文通俗易懂，兼备知识性、系统性、可读性、实用性和指导性。
　　本书可作为移动运营商、网络运营商、应用开发人员、技术经理和电信管理人员的技术参考书或培训教材，也可作为高等院校通信与信息系统专业的本科生、研究生教材。

目录

---

译者序
原书前言
章 无线传感器网络的认知研究导论
1.1 概述
1.1.1 应用层需求
1.1.2 物理层的约束和需求
1.1.3 网络状态传感器
1.2 相关工作
1.2.1 知识平面和认知网络
1.2.2 用于传感器网络的认知技术
1.3 认知无线传感器网络的通用架构
1.3.1 ZigBee协议栈
1.3.2 网络状态传感器
1.3.3 物理层的输入
1.3.4 变化监测引擎
1.3.5 知识库
1.3.6 认知决策引擎
1.3.7 优化引擎
1.3.8 认知要素之间的相互作用
1.4 结论
参考文献
第2章 认知无线电网络和动态频谱接入
2.1 概述
2.1.1 认知无线电的历史
2.1.2 MIMO和协同分集技术
2.2 频谱感知
2.2.1 频谱感知的挑战
2.2.2 频谱感知方法
2.3 协同感知
2.3.1 窄带协同感知
2.3.2 宽带协同感知
2.4 动态频谱接入
2.4.1 频谱接入的MIMO系统
2.4.2 协同频谱接入
2.5 结论
参考文献
第3章 自适应调制、自适应功率分配和自适应媒介访问
3.1 概述
3.2 系统模型
3.2.1 信源和信宿
3.2.2 发射机
3.2.3 接收机
3.2.4 无线信道
3.2.5 对数正态分布阴影信道模型
3.2.6 莱斯衰落信道模型
3.3 自适应传输和反馈通信系统
3.3.1 概述
3.3.2 自适应系统设计
3.3.3 链路自适应
3.3.4 能量受限网络的链路自适应
3.3.5 自适应技术
3.4 多跳中继网络和能量约束网络分析
3.4.1 采用自适应技术的能耗
3.4.2 单跳离散速率连续功率自适应
3.4.3 多跳中继网络
3.4.4 MAC层的自适应调制和自适应睡眠
3.5 仿真实例和图解
3.5.1 仿真目标
3.5.2 能量优化
3.5.3 功率控制自适应策略
3.5.4 双链路中继网络自适应
3.5.5 商用WSN节点的性能
3.6 结论
参考文献
第4章 无线多跳网络QoS路由的跨层研究
4.1 概述
4.2 设计挑战与注意事项
4.2.1 QoS指标
4.2.2 设计挑战
4.2.3 网络资源和性能指标
4.3 多跳网络QoS路由协议的分类
4.3.1 MANET中的QoS路由
4.3.2 WMN中的QoS路由
4.3.3 VANET中的QoS路由
4.3.4 WSN中的QoS路由
4.3.5 不同网络路由设计的局限性
4.4 QoS路由协议比较
4.5 面临的挑战与未来的发展方向
4.6 结论
参考文献
第5章 认知分集路由
5.1 无线传感器路由协议综述
5.1.1 无线传感器网络协议
5.1.2 能量感知协议
5.1.3 分集协议
5.1.4 认知协议
5.2 系统模型
5.2.1 传播模型
5.2.2 网络生命周期
5.3 认知分集路由协议
5.3.1 认知分集路由方法
5.3.2 基于 OPNET Modeler 15.0的实现
5.3.3 认知分集路由代码
5.4 优先节点选择
5.5 性能评估
5.5.1 网格部署
5.5.2 强制路径部署
5.5.3 部署
5.5.4 节点密度与伸缩性
5.5.5 优化
5.5.6 关注信道参数
5.6 结论
参考文献
第6章 基于加权认知图的认知功能
6.1 概述
6.2 相关工作
6.3 加权认知图的基本原理
6.4 设计WCM完成无线传感器网络中的认知功能
6.4.1 设计针对发送功率、数据速率和占空比适应率的WCM
6.4.2 设计能保障连通性和覆盖率的WCM
6.4.3 设计具有拥塞控制功能的WCM
6.4.4 端到端的目标和整个WCM
6.5 仿真结果
6.5.1 基于均匀拓扑结构的评估
6.5.2 使用瓶颈路径进行评估
6.5.3 系统的复杂性
6.6 结论
参考文献
第7章 基于GPS/INS无线传感器网络的硬件结构
7.1 概述
7.2 硬件实现
7.2.1 GPS和惯性导航数据采集
7.2.2 导航数据处理
7.2.3 功率管理
7.2.4 无线电收发器
7.2.5 电源
7.3 系统软件设计
7.3.1 系统初始化
7.3.2 系统能量管理
7.3.3 DSP存储器分配
7.3.4 ZigBee节点软件设计
7.4 测试结果
7.4.1 设备安装
7.4.2 实时性能分析
7.4.3 错误模拟
7.4.4 开放现场测试
7.5 结论
参考文献
附录 缩略语

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

智能感知，连接未来：探索无线传感器网络的无限可能 我们正身处一个信息爆炸的时代，数据的获取与分析能力已成为推动社会进步的关键驱动力。而实现这一切的基础，离不开日益发展和普及的传感技术。在这个庞大的技术图景中，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）正扮演着越来越重要的角色，它以其独特的优势，将物理世界的丰富信息以无线的方式汇聚、传输和处理，为我们揭示了一个前所未有的智能感知时代。 想象一下，在广袤的农田中，成百上千个微小的传感器如同不知疲倦的卫士，实时监测着土壤的湿度、温度、光照强度以及空气中的养分含量。这些数据被无线传输到中央处理单元，经过分析后，精准地指导灌溉系统进行适时适量的水分补充，优化施肥策略，从而大幅提高农作物产量，节约宝贵的水资源。这不再是科幻小说中的场景，而是无线传感器网络正在现实世界中描绘的蓝图。 再将目光投向城市，繁忙的交通网络需要高效的管理和调度。遍布街头的传感器能够监测车流量、识别拥堵点、检测交通事故，并将这些实时信息传递给交通指挥中心。基于这些海量数据，智能交通系统可以动态调整信号灯配时，规划最佳绕行路线，甚至预测交通流量变化，从而缓解交通压力，减少通勤时间，提升城市运行效率。同时，环境监测传感器也能实时追踪空气质量、噪音水平，为城市管理者制定环保政策提供科学依据。 在工业生产领域，无线传感器网络更是智能化升级的得力助手。生产线上部署的传感器可以监测设备的运行状态、温度、振动等关键参数，一旦发现异常，便能及时发出预警，避免潜在的故障发生，减少停机损失，提高生产效率和产品质量。此外，在危险品仓库、核电站等高风险环境中，传感器网络可以实现远程、实时的监测，保障人员安全，降低事故风险。 究竟是什么让无线传感器网络如此强大？ 它的核心在于“节点”——这些体积小巧、功耗极低的微型设备，集成了感知、处理和通信功能。每个节点能够独立采集特定的物理信息，例如温度、湿度、压力、声音、光线、振动等等。这些信息随后会在节点内部进行初步的处理，然后通过无线通信模块，以低功耗、自组织的方式，将数据传输到相邻的节点，最终汇聚到网络中的汇聚节点（Sink Node），进而被发送到互联网或更高层级的管理平台。 无线传感器网络的优势显而易见： 部署灵活，成本低廉： 相较于传统的有线传感器网络，WSN无需铺设复杂的通信线路，部署起来更加便捷、迅速，尤其适用于地形复杂、难以布线或需要大范围覆盖的场景。单个节点的成本也日益降低，使得大规模部署成为可能。 可扩展性强： 网络中的节点数量可以根据实际需求进行灵活增减，极大地增强了系统的可扩展性，能够适应不断变化的应用场景。 适应性高： 能够应对各种恶劣环境，例如地下、水下、高空、危险区域等，突破了传统传感器的物理限制。 多功能集成： 不同的传感器节点可以根据应用需求进行组合，实现对多种环境参数的同步监测和分析，提供更全面、更深入的信息。 自组织与自愈合： WSN通常采用分布式架构，节点之间可以相互通信，形成一个自组织的网络。当部分节点发生故障时，网络能够自动重新路由数据，保持网络的连通性，具备一定的自愈合能力。 无线传感器网络的构建并非一蹴而就，其中涉及一系列关键技术和挑战： 低功耗设计： 传感器节点通常由电池供电，其能量是有限的。因此，如何最大程度地降低节点的功耗，延长其工作寿命，是WSN设计中的核心问题。这包括硬件层面的低功耗芯片选择，以及软件层面的节能算法和休眠策略。 可靠通信： 无线通信在传输过程中容易受到干扰，导致数据丢失或错误。因此，需要设计高效的 MAC (Medium Access Control) 协议来管理信道访问，确保数据的可靠传输。同时，多跳路由技术也是保证数据能够从源节点成功到达汇聚节点的重要手段。 网络拓扑管理： WSN的拓扑结构是动态变化的，节点可能会因为能量耗尽、故障或移动而失效。因此，需要有效的拓扑管理机制来监测节点状态，动态调整网络结构，确保网络的连通性和鲁棒性。 数据融合与处理： 海量的传感器数据需要被有效地收集、融合和处理，才能转化为有价值的信息。这涉及到数据冗余去除、信息融合算法、模式识别以及数据挖掘等技术。 安全与隐私： 作为一个开放的网络，WSN面临着来自恶意攻击的威胁，例如数据窃听、节点伪造、拒绝服务攻击等。因此，需要采取相应的安全措施来保护数据的完整性、保密性和可用性，同时也要关注用户数据的隐私保护问题。 部署与维护： 大规模的传感器节点部署和后期的维护是一项艰巨的任务，尤其是在偏远或危险的地区。如何实现高效的部署、定位和故障诊断，是实际应用中需要解决的重要问题。 尽管面临挑战，无线传感器网络的潜在应用领域却几乎涵盖了我们生活的方方面面： 环境监测： 森林火灾预警、洪水监测、空气污染追踪、水体质量监测、野生动物保护。 农业智能化： 精准灌溉、病虫害监测、土壤肥力分析、作物生长状态评估。 智慧城市： 智能交通管理、智能照明、垃圾桶满溢监测、停车位检测、公共安全监控。 工业自动化： 设备状态监测、生产过程优化、预测性维护、安全生产管理。 医疗健康： 远程病人监护、可穿戴健康设备、慢性病管理、药物依从性监测。 军事与国防： 战场监视、边界巡逻、目标追踪、危险区域侦测。 家庭智能化： 智能家居控制、能源管理、安全防护、环境舒适度调节。 随着物联网（IoT）概念的深入人心，无线传感器网络作为物联网的核心组成部分，其发展更是如火如荼。 越来越多的设备被赋予了感知和连接的能力，形成一个巨大的信息网络。WSN为这个网络提供了最基础的数据源，驱动着万物互联时代的到来。 未来，随着传感器技术的不断进步，节点的体积将更加微小，功耗将进一步降低，集成度也将更高。通信技术如5G、LoRa等低功耗广域网（LPWAN）技术的发展，也将为WSN提供更强大的连接能力。同时，人工智能和机器学习技术的深度融合，将使得传感器网络具备更强的自主学习、智能决策和预测分析能力，从而实现更高级别的智能化应用。 探索无线传感器网络，就是探索一个更加智能、更加高效、更加美好的未来。 它不仅仅是一项技术，更是一种连接物理世界与数字世界的桥梁，一种赋能各行各业、改善人类生活的强大力量。了解和掌握WSN的核心原理、关键技术及其应用前景，对于把握未来科技发展趋势，迎接智能化时代的挑战与机遇，具有至关重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书刚到手的时候，我就被它的封面设计吸引住了，那种深邃的蓝色调，配合着一些抽象的几何图形，给人的感觉就是专业又充满未来感。我本来是冲着“认知”这个关键词来的，希望能找到一些关于系统如何“学习”和“适应”的深入探讨，毕竟在现有的网络架构中，静态配置带来的效率瓶颈越来越明显，尤其是在资源受限的传感器节点上。然而，当我翻开前几章，发现它更侧重于对基础理论的梳理，比如信息论在网络中的应用，以及早期的路由协议设计思路。这倒不是说不好，毕竟打地基很重要，但对于一个渴望前沿见解的读者来说，这种铺陈显得有些冗长。我期待的是那种醍醐灌顶的时刻，看到一个全新的、颠覆性的认知模型被构建出来，而不是对已知知识的详尽复述。比如，书中对能效优化的讨论，虽然提到了动态调整发射功率，但缺乏对基于环境反馈的深度强化学习方法的具体案例分析，这让我感觉它在“认知”这个前沿领域的落脚点还不够扎实，更像是一部扎实的综述，而非开创性的专著。总体而言，这本书的装帧和纸张质量非常出色，阅读体验一流，但内容上对于那些期待“认知”能带来颠覆性突破的读者来说，可能需要更多的耐心去挖掘那些隐藏在基础理论背后的创新点。

评分☆☆☆☆☆

这本书在插图和图表的质量上，可以说是教科书级别的典范。无论是拓扑结构图、性能对比图，还是算法流程图，都绘制得非常精美且清晰，每一个坐标轴的标注都非常规范。然而，我发现一个有趣的现象，即在某些关键概念的阐述部分，文字描述与图表之间的衔接不够紧密。举个例子，在讲解“跨层优化”时，理论上应该清晰地展示物理层、链路层和网络层如何协同工作，但我发现图示更多地展示了各个层独立优化的模型，而那种“协同”带来的增益，在视觉上没有得到充分的体现。这使得读者很难通过图表直观地把握跨层设计的核心优势。我更希望看到一些动态的、对比性的图表，比如“非跨层”与“跨层”在同一资源约束下的性能曲线对比，而不是静态的模型框图。这种“美观但信息密度略低”的图表设计，虽然让书看起来更专业，但在辅助理解复杂交互机制方面，效果打了一些折扣，需要读者自己在大脑中进行大量的二次构建。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字表达方式，说实话，让我这个非计算机科学科班出身的人感到有些吃力。它似乎是面向已经在该领域深耕多年的研究人员撰写的，充满了大量的缩写和高度抽象的数学模型，比如对概率分布函数和马尔可夫决策过程的描述，如果没有扎实的数理背景，光是理解公式的物理意义就需要花费大量时间去查阅相关资料。我尝试着去理解其中关于“异构网络融合”的部分，那里的描述极其严谨，每一个前提条件和每一个推导步骤都写得密不透风，这固然保证了理论的严密性，却牺牲了读者的亲和力。我希望看到的是，在介绍复杂理论时，能够穿插一些生动的比喻或者实际部署中的“失败案例”来佐证理论的必要性，这样可以帮助读者建立起更直观的理解框架。这本书在这方面显得过于“书面化”了，像是在直接翻译一份高度专业化的技术报告，缺乏一种引导性的叙事结构。我花了一周时间啃完了关于信道建模的那几章，收获的更多是知识点的堆砌，而不是对整个系统设计哲学融会贯通的感觉，这对于我希望快速建立起一个宏观认知框架的目标来说，是一个不小的障碍。

评分☆☆☆☆☆

我注意到全书的结构安排，它似乎是按照一个时间线的逻辑在推进：从早期的静态组网到现在的动态优化。这种结构清晰地展示了技术发展的脉络，对于理解“为什么”今天的技术会是这个样子非常有帮助。然而，在讨论到最新的研究热点时，比如关于边缘计算和传感器网络结合的最新进展时，内容显得有些意犹未尽。我特别关注了关于数据隐私和安全性的章节，因为在实际应用中，尤其是涉及环境监测或医疗数据的采集时，安全性是重中之重。这本书对这方面的探讨，更多是停留在加密算法的概述层面，对于如何在资源极度受限的节点上高效地实现联邦学习或差分隐私保护，并没有给出太多具有操作性的深度见解。感觉像是把近年来的会议论文摘要进行了汇总，但缺乏对这些前沿技术在实际大规模部署中可能遇到的瓶颈和权衡（Trade-offs）进行深入的剖析。对于想把书中学到的知识立刻应用到工程实践中的人来说，这方面的“实战指导”略显不足，更偏向于理论探索而非工程实现指南。

评分☆☆☆☆☆

从出版信息来看，这本书的翻译质量整体上是可靠的，没有出现太多令人啼笑皆非的直译错误。但是，作为一本涉及到机械领域前沿技术的译著，某些术语的本地化处理上还是存在可以改进的空间。比如，对于一些特定传感器硬件的描述，如果能附带更贴合国内行业习惯的通用称谓，或者在脚注中说明其原版术语的背景，相信能让国内的工程师群体更好地理解其应用场景。我特别留意了其中关于“自组网中的故障诊断与容错机制”的部分，这与机械设备的远程监控和预测性维护紧密相关。书中对诊断算法的描述非常依赖于数学模型，缺乏对常见传感器物理故障（如漂移、噪声突变、物理损伤）的特征分析以及这些特征如何映射到模型参数上的具体讨论。这让这本书在作为一本“机械”领域相关参考书时，其跨学科的深度连接稍显薄弱，更像是纯粹的计算机网络理论书籍被贴上了“机械”的标签，而非真正深入探讨了传感器网络在特定工业环境下的特殊挑战与解决方案。