9787121210556 无线传感器网络节能、优化与可生存性 电子工业出版社 陈志德 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈志德 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121210556

商品编码：29330804857

包装：平装

出版时间：2013-09-01

基本信息

书名：无线传感器网络节能、优化与可生存性

定价：38.00元

作者：陈志德

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-09-01

ISBN：9787121210556

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

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内容提要

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本文围绕无线传感器网络在节能、优化与可生存性等方面的研究热点，利用博弈论、马尔可夫链等理论为分析工具，重点介绍和分析了无线传感器在功率控制、数据传输控制、路由选择优化、性能优化、节点策略优化、节点安全性等问题。全书分为4篇，其中基础篇，对无线传感器网络的技术、特点和应用进行综述；节能篇，提出基于Supermodular博弈的无线传感器网络功率控制、基于Gibbs采样的*的无线传感器网络功率控制和基于非合作博弈考虑剩余能量的无线传感器网络功率控制；优化篇，提出基于演化博弈分簇无线传感器网络数据传输控制、基于演化博弈的路由选择机制和传感器网络的性能优化；生存篇，对基于演化博弈论的无线传感器网络节点进行策略分析和基于马尔可夫链的无线传感器网络进行安全性分析。

目录

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基 础 篇
章 无线传感器网络3
1.1 无线传感器网络基本概念3
1.2 无线传感器网络的特点4
1.3 无线传感器网络的应用6
节 能 篇
第2章 无线传感器网络功率控制及研究现状11
2.1 无线传感器网络功率控制问题11
2.2 无线传感器网络功率控制问题研究现状13
2.2.1 无线网络功率控制现状13
2.2.2 无线传感器网络功率控制现状14
第3章 基于Supermodular博弈的无线传感器网络功率控制17
3.1 研究背景及相关工作18

3.2 Supermodular功率控制博弈模型19
3.3 纳什均衡及收敛性分析22
3.3.1 均衡存在性分析22
3.3.2 均衡性和收敛性分析23
3.4 数值仿真分析28
本章小结31
第4章 基于Gibbs采样的的无线传感器网络功率控制32
4.1 研究背景及相关工作33
4.2 基于Gibbs采样的功率控制模型34
4.3 DAGA功率更新算法及收敛性分析39
4.4 数值仿真分析53
本章小结57
第5章 基于非合作博弈考虑剩余能量的无线传感器网络功率控制58
5.1 研究背景及相关工作59
5.2 系统模型60
5.3 均衡分析62
5.4 数值分析实验64
本章小结66
优 化 篇
第6章 无线传感器网络的性能优化69
6.1 能耗优化69
6.1.1 分簇式结构69
6.1.2 数据传输可靠性71
6.1.3 自适应睡眠算法72
6.2 性能优化73

第7章 基于演化博弈分簇无线传感器网络数据传输控制74
7.1 研究背景及相关工作74
7.1.1 研究背景74
7.1.2 相关工作75
7.2 无线传感器网络节点的博弈模型77
7.3 基于演化博弈论的节点策略分析79
7.4 数值分析实验81
7.4.1 网络的生命周期81
本章小结84
第8章 基于演化博弈的路由选择机制86
8.1 研究背景及相关工作86
8.2 演化博弈模型88
8.2.1 组播问题89
8.2.2 转发困境博弈90
8.3 节点策略与行为分析92
8.4 数值分析实验96
8.4.1 所有节点的收益96
8.4.2 LCP路径中节点的演化稳定平衡97
8.4.3 非LCP路径中节点的演化稳定平衡97
8.4.4 LCP路径中节点的收益98
8.4.5 非LCP路径中节点的收益98
8.4.6 LCP路径中的节点减少转发成本对收益的影响100
8.4.7 非LCP路径中的节点减少转发成本对收益的影响100
本章小结101

第9章 传感器网络的性能优化102
9.1 研究背景及相关工作102
9.1.1 研究背景102
9.1.2 相关工作105
9.2 无线传感器网络节点的自适应睡眠模型106
9.3 无线传感器网络性能分析110
9.3.1 数据包发送率110
9.3.2 功率消耗111
9.4 数值分析实验113
9.4.1 数据包的传输率113
9.4.2 网络性能115
本章小结117
生 存 篇
0章 无线传感器网络的生存性121
1章 基于演化博弈论的无线传感器网络节点策略分析124
11.1 研究背景及相关工作124
11.1.1 研究背景124
11.1.2 相关工作126
11.2 无线传感器网络节点的博弈模型127
11.3 基于演化博弈论的节点策略分析128
11.3.1 动态复制方程129
11.3.2 变异概率131
11.3.3 选择132
11.3.4 占优策略134
11.3.5 主导策略137

11.3.6 数值例子139
11.4 数值分析实验141
本章小结143
2章 基于马尔可夫链的无线传感器网络安全性分析146
12.1 研究背景及相关工作147
12.1.1 研究背景147
12.1.2 相关工作148
12.2 马尔可夫链简介149
12.2.1 马尔可夫链的发展历史149
12.2.2 马尔可夫链的定义 150
12.2.3 马尔可夫转移概率矩阵 150
12.3 预测节点未来状态模型151
12.4 数值分析实验155
本章小结159
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《海量计算与智能决策：面向未来的信息技术前沿》 书籍概览 本书旨在深入探讨当前信息技术领域最激动人心且最具颠覆性的两个方向——海量计算（Big Data Computing）与智能决策（Intelligent Decision-Making），并着重阐述它们如何融合，共同构建面向未来的下一代信息技术体系。全书内容紧扣前沿理论与实践应用，力求为读者勾勒出一幅清晰的技术发展蓝图，揭示其核心技术、关键挑战以及潜在的社会经济影响。本书并非对某一特定技术进行孤立的分析，而是着眼于技术融合所带来的整体性变革，强调理论的指导性与应用的创新性，为研究人员、工程师、产品经理以及对未来科技发展感兴趣的读者提供一份详实而富有洞察力的参考。 第一章：海量数据的崛起与计算范式的革新 本章将从宏观视角出发，剖析海量数据（Big Data）产生的深层原因及其对社会经济各领域带来的深刻影响。我们将追溯数据爆炸式的增长轨迹，从物联网、社交媒体、科学实验、金融交易等多个维度，阐述数据量、数据类型、数据流速以及数据价值的多重维度特征。随后，本章将重点介绍为应对海量数据挑战而涌现的新型计算范式。这包括但不限于分布式计算的演进，如MapReduce模型及其在Hadoop生态系统中的具体实现；内存计算（In-Memory Computing）如何加速数据处理，解决I/O瓶颈；流式计算（Stream Computing）如何实现实时数据分析，捕捉瞬息万变的信息；以及针对非结构化和半结构化数据而发展的数据存储与管理技术，如NoSQL数据库的各类代表。我们还将探讨并行计算、异构计算（GPU、FPGA等）在海量数据处理中的核心作用，以及云原生计算架构如何为海量数据提供了弹性和可扩展性的基础。本章的目的是为读者建立起对海量数据特征及其应对策略的全面认知。 第二章：智能决策的核心驱动力：机器学习与深度学习 本章将聚焦于驱动智能决策的核心技术——机器学习（Machine Learning）与深度学习（Deep Learning）。我们将首先回顾机器学习的基本原理，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等主要分支，并介绍经典的算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-Means聚类、主成分分析（PCA）等，分析它们在不同场景下的适用性与局限性。 随后，本章将深入探讨深度学习的革命性进展。我们将详细介绍神经网络的基本构成，包括感知机、多层感知机（MLP）等；重点阐述卷积神经网络（CNN）在图像识别、计算机视觉等领域的突破；循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在序列数据处理、自然语言处理中的关键作用；以及Transformer架构如何凭借其自注意力机制（Self-Attention）在自然语言理解和生成方面取得巨大成功。本章还将涉及迁移学习、联邦学习、对抗生成网络（GANs）等新兴技术，探讨它们如何提升模型的泛化能力、保护数据隐私以及创造新的数据。通过对这些核心技术的梳理，读者将能深刻理解智能决策的“大脑”是如何运作的。 第三章：融合的力量：海量计算与智能决策的协同机制 本章是本书的核心创新点之一，将深入分析海量计算与智能决策并非孤立的技术，而是相互依存、相互促进的协同体。我们将详细探讨海量数据为智能决策提供了“燃料”——海量、高质量的数据集是训练强大AI模型的基石。同时，智能决策算法也反过来指导海量数据的采集、清洗、标注和特征工程，实现数据价值的最大化。 本章将重点解析以下几个协同机制： 数据预处理与特征工程的自动化： 利用海量计算能力，结合机器学习算法，可以自动化大规模数据集的清洗、去噪、归一化以及高效的特征提取，显著降低人工成本，提升数据质量。 模型训练与优化的高效化： 分布式计算框架（如Spark MLlib、TensorFlow/PyTorch的分布式版本）能够将大规模深度学习模型的训练任务分解并并行执行，显著缩短训练周期。GPU、TPU等硬件加速器与海量计算资源的结合，为复杂模型的训练提供了可能。 实时数据分析与即时决策： 流式计算平台与在线学习（Online Learning）算法的结合，使得系统能够实时处理涌入的数据流，并即时更新模型，做出快速的决策。例如，在金融风控、智能交通调度等场景，时效性至关重要。 模型部署与推理的规模化： 将训练好的模型部署到大规模的计算基础设施上，以满足高并发、低延迟的推理需求。这涉及到模型压缩、量化、推理引擎优化等技术。 智能算法的反馈循环： 智能决策系统的运行结果可以作为新的数据输入，反馈给海量计算系统，用于模型的持续迭代和优化，形成一个动态的学习闭环。 第四章：智能决策的落地应用场景与挑战 本章将展示海量计算与智能决策融合后的强大应用潜力，并探讨在实际落地过程中面临的挑战。我们将从多个典型领域进行深入剖析： 智能制造与工业互联网： 利用海量传感器数据进行预测性维护、工艺优化、质量检测，以及通过AI驱动的自动化生产线。 智慧医疗与精准医疗： 基于海量电子病历、基因组数据、医学影像，实现疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案的制定。 智慧交通与自动驾驶： 利用多源异构数据（车载传感器、摄像头、地图数据）进行实时路况分析、路径规划、交通流预测，以及自动驾驶系统的感知、决策与控制。 金融科技与风险管理： 应用于欺诈检测、信用评分、量化交易、智能投顾等领域，提高效率与安全性。 智慧城市与公共服务： 优化城市资源分配、提升公共安全、改善环境监测、提供个性化市民服务。 电子商务与个性化推荐： 基于用户行为数据，实现精准营销、商品推荐、动态定价。 在探讨应用的同时，本章也将着重分析实现这些应用所面临的关键挑战，包括： 数据质量与可信度： 如何确保海量数据的准确性、完整性和一致性。 模型的可解释性与鲁棒性： 如何理解AI决策的逻辑，以及如何使其在复杂多变的环境中保持稳定可靠。 隐私保护与数据安全： 如何在利用海量数据的同时，有效保护个人隐私和数据安全。 算法公平性与偏见： 如何避免AI模型中的偏见，确保决策的公平公正。 计算资源与成本： 如何在有限的资源下，高效地部署和运行海量计算与智能决策系统。 技术人才的稀缺： 培养具备跨领域知识的复合型人才。 法规与伦理： 面对新兴技术带来的社会影响，需要不断完善相关的法律法规与伦理规范。 第五章：面向未来的展望与技术趋势 本章将超越当前的技术现状，对海量计算与智能决策的未来发展趋势进行前瞻性展望。我们将探讨以下关键方向： 更强大的计算架构： 走向通用人工智能（AGI）所需的算力挑战，以及量子计算、神经形态计算等颠覆性计算范式可能带来的影响。 更智能的算法模型： 探索更通用、更具学习能力的AI模型，例如，少样本学习（Few-shot Learning）、零样本学习（Zero-shot Learning）、自监督学习（Self-supervised Learning）的进一步发展，以及AI Agents在复杂任务中的自主性。 跨模态融合与多任务学习： 如何让AI系统能够同时理解和处理文本、图像、音频、视频等多种模态的信息，实现更全面的智能。 具身智能（Embodied AI）： 将AI与物理世界中的机器人、智能体相结合，使其能够通过感知、行动来学习和理解世界，实现更自然的交互。 可信AI（Trustworthy AI）的深化： 除了可解释性、鲁棒性、公平性，还将强调AI的安全性、隐私性、问责制等方面，构建用户真正可以信赖的AI系统。 人机协同的新范式： 探索AI如何更好地辅助人类工作，而非完全替代，实现人与AI在决策和执行过程中的高效协作。 分布式与去中心化智能： 探讨联邦学习、边缘计算等技术如何实现更分散、更隐私的智能处理，以及区块链等技术在提升AI信任度方面的潜力。 AI for Science / Science for AI： AI如何加速科学研究的进程，同时科学发现又如何反哺AI理论和技术的进步。 结论 《海量计算与智能决策：面向未来的信息技术前沿》一书，通过对海量数据处理技术和智能决策核心驱动力的深入剖析，重点阐述了两者融合所产生的巨大能量，并全面展示了其在各行各业的广泛应用前景。本书不仅梳理了当前的技术现状，更致力于为读者指明未来技术发展的方向，探讨可能面临的挑战与机遇。我们相信，通过对本书内容的学习与思考，读者将能够更好地把握信息技术发展的脉搏，为未来的科技创新与产业升级贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初是被封面上“节能”和“优化”这两个词吸引的，想着或许能学到一些关于如何让我的智能家居设备更省电，或者让我的网络连接更快速。但这本书带给我的惊喜，远不止于此。它更像是一扇窗，让我得以窥探无线传感器网络这个庞大而复杂的生态系统。我尤其喜欢其中关于“网络拓扑结构”和“节点调度策略”的探讨，这些看似抽象的概念，实则关乎到整个网络的效率和寿命。作者用一种非常生动的方式，将复杂的原理剖析开来，让我能够理解，为什么不同的网络结构会有如此巨大的差异，为什么精妙的节点调度能够实现惊人的节能效果。这让我联想到在城市交通管理中，如何通过优化信号灯配时和车道引导，来缓解交通拥堵，提高通行效率。这本书让我对“优化”有了更深刻的理解，它不仅仅是追求单一指标的最大化，而是在多重约束条件下，寻找一个最优的平衡点。读完后，我开始思考，在我们的生活中，还有多少地方可以借鉴这种“无线传感器网络”的优化思想，例如个人时间管理、项目协作等等，都存在着值得深入挖掘的“节能”和“优化”空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名虽然叫《无线传感器网络节能、优化与可生存性》，但实际内容给我的感觉，更像是一次关于信息时代下，我们如何审视和驾驭无处不在的“连接”的哲学思考。我常常觉得，随着各种智能设备的普及，我们被一种看不见的网络紧紧包裹，手机、智能手表、家里的音箱、甚至路边的摄像头，它们都在默默地收集和传输着数据。这本书并非那种教你如何搭建具体网络的“How-to”指南，它更像是一位智者，引导你去思考这些连接的“代价”。它提出的“节能”概念，在我看来，远不止是电池续航那么简单，它是在探讨我们是否能够以一种更可持续、更不浪费的方式去利用信息技术，是否应该在追求便捷的同时，为环境和资源保留一份克制。而“优化”和“可生存性”，则让我联想到那些科幻小说里描绘的未来场景，当技术深入到社会的每一个细胞，我们如何确保它服务于人类的福祉，而不是成为一种新的束缚或威胁。我读这本书的时候，常常会停下来，望着窗外，想象着那些无形的信号在空气中穿梭，思考着它们背后所蕴含的巨大能量和潜在的脆弱性。它引发了我对数字鸿沟、信息安全，以及技术伦理的深层反思，这些话题在日常生活中被我们忽略得太多了。

评分☆☆☆☆☆

《无线传感器网络节能、优化与可生存性》这本书，在我看来，更像是一篇关于“分布式智能”的寓言。它并没有直接教你如何编程或者连接硬件，而是深入浅出地阐述了无线传感器网络作为一种“去中心化”的智能形态，其核心的运行逻辑和哲学。书中关于“协作感知”、“协同决策”的讨论，让我印象深刻。我常常觉得，我们目前的生活模式，往往过于依赖“中心化”的控制，无论是信息获取，还是决策制定，都习惯于等待一个“大脑”的指令。而无线传感器网络所展现的，是一种“集体智慧”的力量，每个小小的节点，虽然能力有限，但通过相互连接和信息共享，能够汇聚成一股强大的力量，去完成复杂的任务。这让我不禁联想到人类社会的发展历程，从个体狩猎到部落协作，再到现代社会的规模化生产和协作，无不体现了“分布式”的优势。这本书让我开始思考，我们是否能够将这种“分布式智能”的理念，应用到更广泛的领域，例如社区治理、环境保护，甚至教育体系的改革。它提出的“可生存性”，更是为这种分布式系统注入了一层重要的考量，如何在去中心化的同时，保证整个系统的稳定和韧性，这无疑是未来发展的重要方向。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对“物联网”这个概念都停留在比较表面的理解，觉得就是各种设备联网，然后可以手机控制。但这本书，却为我打开了一个全新的维度。它让我意识到，无线传感器网络并非仅仅是技术的堆砌，而是一种系统性的解决方案，其核心在于对“资源”的精打细算和对“生存”的深谋远虑。“节能”这个概念，在这里被提升到了一个前所未有的高度，它不仅仅是延长设备的续航时间，更是一种对有限能源的尊重和对可持续发展的承诺。书中关于“能量收集”、“低功耗通信协议”的探讨，虽然我未必能完全理解其技术细节，但其背后所蕴含的“克制”和“智慧”让我深受启发。而“优化”和“可生存性”，更是让我看到了一个网络如何在复杂的现实环境中，保持其生命力和有效性。它让我联想到，在极端环境下，人类的生存之道，往往并非依靠强大的武力，而是依靠灵活的策略和资源的有效利用。这本书让我明白，一个成功的网络，如同一个健康的生命体，需要学会“取之有道，用之有度”，并在变化的环境中不断调整和适应，才能真正“生存”下去，并发挥其价值。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本《无线传感器网络节能、优化与可生存性》的初衷，其实是想找一些关于如何提高物联网设备续航的实用技巧，毕竟作为一名业余的创客，总是被电池耗尽的困扰。然而，当我翻开这本书，我发现它提供了一个我从未想过的视角。作者似乎并没有过多地纠结于具体的硬件参数或编程算法，而是将目光投向了整个网络的“生命力”。“可生存性”这个词，在我看来，不仅仅是指网络在遇到故障时能否继续运行，更深层次地，它是在探讨一个系统在面对外部环境变化、资源限制，甚至恶意攻击时，能否保持其核心功能的韧性。我被书中关于“网络冗余”、“分布式决策”以及“自适应路由”等概念所吸引，这些并非枯燥的技术术语，而是解决复杂问题的智慧结晶。它让我意识到，一个真正“能生存”的网络，并非一味地追求强大和高效，而是在于它的灵活性和鲁棒性。读到这些内容时，我脑海中浮现出自然界中生物体的生存智慧，它们如何在严酷的环境中进化，如何协同合作以求生存。这本书让我重新审视了“系统设计”的意义，不仅仅是功能的实现，更是对未来不确定性的预见和应对。