分层无线传感器网络关键技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王佳昊 著

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• 数据聚合
• 能量管理
• 网络安全
• 关键技术
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• 网络优化

店铺： 妙语书言图书专营店

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564738563

商品编码：29374131652

包装：平装-胶订

出版时间：2017-01-01

基本信息

书名：分层无线传感器网络关键技术

定价：59.00元

作者：王佳昊

出版社：电子科技大学出版社

出版日期：2017-01-01

ISBN：9787564738563

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

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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分层结构凭借良好的效率和易于管理等优势成为无线传感器网络中的一个重要分支，在科学研究和实际应用中都受到高度重视。《分层无线传感器网络关键技术》在对分层路由算法归类的基础上比较深入地分析和总结了分层无线传感器网络结构和特点，从安全、效率和应用的角度出发对其中的分层路由、密钥管理、数据融合、节点定位、多目标跟踪和位置隐私6个关键问题进行了深入探讨。汇集了相关内容*典型的代表性成果，并融合外*研究进展进行了总结。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《分布式信息融合在智能交通系统中的应用研究》 内容简介 本书深入探讨了分布式信息融合技术在现代智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的关键作用与前沿应用。智能交通系统作为信息技术与交通运输领域深度融合的产物，其核心目标在于提升交通效率、保障交通安全、优化交通管理，并最终改善出行体验。随着交通网络日益复杂化、数据来源多样化以及交通参与者行为模式的演变，单一中心化的信息处理模式已难以应对海量、异构、动态变化的交通数据。分布式信息融合技术应运而生，它能够将来自不同传感器、通信设备、车辆自身以及基础设施的零散信息，在数据源端或边缘节点进行初步处理和融合，然后将更具价值的、提炼后的信息汇聚至更高层级的决策单元，从而实现更高效、更鲁棒、更具可扩展性的交通信息处理与分析。 本书并非对某一个具体技术进行泛泛的介绍，而是聚焦于分布式信息融合这一核心理念，并将其在智能交通系统的多个关键场景中进行落地性研究。我们旨在构建一个理论与实践相结合的研究框架，既阐述分布式信息融合的基本原理、算法模型与实现策略，又深入剖析其在交通数据采集、状态感知、异常检测、预测预警、路径规划、协同控制等具体应用场景下的独特优势与挑战。 第一章：绪论 本章首先回顾了智能交通系统的发展历程、当前面临的主要挑战以及信息技术在该领域的演进趋势。我们将重点阐述传统交通信息处理模式的局限性，并引出分布式信息融合作为应对这些挑战的必然选择。接着，我们将对分布式信息融合的基本概念、核心思想以及其与集中式融合模式的异同进行辨析。随后，本章将系统性地介绍本书的研究背景、研究目的、研究内容、研究方法以及预期贡献。我们将明确本书的研究范围，主要聚焦于车辆信息、道路基础设施信息、环境信息等在分布式环境下进行融合的应用，而非深入探讨无线传感器网络的底层协议或硬件实现。最后，本章还将对全书的章节结构进行一个概览。 第二章：分布式信息融合的基本理论与模型 本章将构建本书的理论基础。我们将首先深入讲解分布式信息融合的几个核心概念：局部信息表示、局部数据预处理、局部特征提取、局部置信度评估以及局部信息交互与汇聚。在此基础上，我们将介绍几种主流的分布式信息融合模型，包括基于证据理论（Dempster-Shafer Theory）的分布式融合，它在处理不确定性和冲突信息方面表现出色；基于模糊逻辑（Fuzzy Logic）的分布式融合，能够有效处理模糊和不精确的交通信息；以及基于贝叶斯网络（Bayesian Networks）的分布式融合，适用于建模变量之间的概率依赖关系。我们还将探讨基于机器学习的分布式特征学习与融合，例如利用联邦学习（Federated Learning）的理念，允许模型在本地数据上进行训练，仅共享模型参数而非原始数据，从而保护隐私并降低通信开销。此外，本章还将讨论信息质量评估与加权融合机制，确保融合结果的可靠性，以及分布式融合中的鲁棒性设计，以应对传感器失效、通信中断等异常情况。 第三章：分布式信息融合在交通状态感知中的应用 本章将聚焦于分布式信息融合在交通状态感知这一核心问题上的应用。我们将探讨如何利用分布在道路网络各处的传感器（如摄像头、雷达、地磁传感器、环境监测器）以及车辆自身（如GPS、OBD、V2X通信模块）的数据，通过分布式融合技术，实时、准确地获取交通流量、平均速度、占有率、排队长度、车型构成等关键交通参数。具体而言，我们将分析： 基于边缘计算的交通参数估计： 在路侧单元或车辆边缘设备上部署轻量级的融合算法，对本地采集到的数据进行初步处理和融合，例如利用运动轨迹信息和车流密度信息来估测局部路段的平均速度。 多源异构交通数据融合： 如何融合不同类型、不同精度、不同采样频率的交通数据。例如，将低精度但覆盖范围广的GPS数据与高精度但覆盖范围窄的视频检测数据相结合，以获得更全面的路况信息。 考虑传感器噪声与不确定性的融合： 采用概率模型或证据理论来处理传感器噪声和测量误差，提高感知结果的鲁棒性。 分布式交通网络流感知： 扩展到整个交通网络的层面，通过相邻节点的信息交互，实现对整个交通网络宏观交通流特征的分布式感知。 第四章：分布式信息融合在交通异常检测与预警中的应用 异常事件，如交通事故、道路拥堵、车辆故障、恶劣天气等，对交通安全和效率构成严重威胁。本章将详细阐述分布式信息融合在异常事件的实时检测和预警方面的作用。 基于模式识别的分布式异常检测： 利用分布式融合的技术，在边缘节点或局部区域建立交通状态的正常模式模型。当检测到的交通模式显著偏离正常模型时，即可判断为异常。例如，在某路段检测到平均车速突然骤降且车辆停止不动，可能预示着交通事故。 融合多源信息进行协同预警： 整合来自车辆的异常报告（如紧急刹车信号、碰撞检测）、路侧传感器的异常事件触发（如烟雾探测、障碍物检测）以及交通监控中心的异常事件上报，通过分布式融合进行交叉验证和确认，并生成更准确、更及时的预警信息。 基于时空关联的异常传播分析： 利用分布式融合技术，分析异常事件在时间和空间上的传播规律，例如交通事故导致的拥堵是如何逐步蔓延到周边道路的，从而为交通管理部门提供决策依据。 考虑通信延迟与不确定性的预警系统设计： 在分布式系统中，通信延迟是影响预警及时性的重要因素。本章将探讨如何设计能够容忍一定通信延迟的分布式预警算法，以及如何量化和管理预警过程中的不确定性。 第五章：分布式信息融合在智能交通路径规划与协同控制中的应用 本书的最后两章将把分布式信息融合的应用推向更高级的交通管理层面。 第五章：分布式信息融合在智能交通路径规划中的应用 在复杂动态的交通网络中，为用户提供最优路径规划是智能交通系统的核心功能之一。分布式信息融合在此场景下的应用主要体现在： 实时动态交通信息融合与感知： 利用分布式信息融合技术，从分布在不同区域的传感器和车辆中实时采集最新的交通信息，包括路段的实时行程时间、拥堵状况、事故信息等，并将其融合为全局或局部最优的交通状态地图。 考虑个体化偏好的分布式路径推荐： 除了全局最优路径，还可以利用分布式融合技术，结合用户的历史出行习惯、偏好（如避开高速公路、偏好风景路线）以及实时交通状况，进行个体化的路径推荐。 车联网（V2X）环境下的分布式路径协商： 在V2X通信的框架下，车辆之间可以共享自身的位置、速度、意图等信息，通过分布式信息融合，实现车辆之间的路径协商，避免潜在的冲突，优化整体交通流。 基于众包数据的分布式路径信息更新： 鼓励用户主动上报交通信息，通过分布式融合机制，对众包信息进行筛选、验证和整合，形成更加全面和实时的交通信息网络，反哺路径规划系统。 第六章：分布式信息融合在交通协同控制中的应用 交通协同控制的目标是通过协调不同交通实体（如信号灯、车辆、行人）的行为，实现全局交通效率的最大化和安全性的提升。分布式信息融合在该领域的应用尤为关键： 信号灯的分布式协同控制： 传统的信号灯控制多为固定配时或区域集中控制。本书将探讨如何利用分布式信息融合技术，使相邻交叉口的信号灯能够根据实时的、分布式的交通流量信息进行动态、协同的配时调整，从而实现路口的“绿波带”优化，减少车辆等待时间。 车路协同下的交通流控制： 车辆与路侧基础设施（如信号灯、交通标志）之间通过V2X通信进行信息交互。分布式信息融合技术可以用于融合来自车辆和路侧的信息，实现对车辆的引导和控制，例如在前方有拥堵时，提前向车辆发送减速或绕行指令，避免拥堵加剧。 多车辆协同的汇流与分流控制： 在高速公路入口汇流区或出口分流区，车辆的密集交互容易引发冲突。利用分布式信息融合，可以实现车辆之间的协同，例如，通过V2I（Vehicle-to-Infrastructure）通信，信号灯或路侧单元向车辆发出速度建议，引导车辆安全、有序地进行汇流或分流。 大规模交通系统中的分布式决策与执行： 面对大规模、复杂的交通网络，分布式信息融合能够实现决策的分布式部署，例如，每个交通扇区内的主控单元可以根据本区域的融合信息进行局部优化，同时与其他扇区的单元进行信息交互，实现更大范围的协同。 总结与展望 本书在对分布式信息融合在智能交通系统中的应用进行全面深入研究的基础上，对该领域未来的发展趋势进行了展望。我们认为，随着5G、物联网、人工智能等新技术的不断发展，分布式信息融合将在智能交通系统中扮演更加核心的角色。未来研究将更加注重： 面向实时性与低延迟的分布式融合算法设计。 考虑隐私保护和数据安全的高级分布式融合策略。 将机器学习与深度学习技术更深入地融入分布式融合框架。 构建更加智能、自适应、可扩展的分布式交通信息融合平台。 面向自动驾驶与车路协同的深度融合应用研究。 本书力求为相关领域的研究者、工程师和决策者提供一个系统性的理论框架和丰富的应用实例，以期推动智能交通系统在分布式信息融合技术的支撑下，实现更高效、更安全、更智能的发展。 适用读者： 本书适合从事智能交通系统、计算机科学、控制科学、电子工程、通信工程等相关领域的研究人员、研究生、工程师，以及对智能交通技术感兴趣的从业人员和学生阅读。

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拿到这本书，我当时以为它会深入探讨如何在复杂的实际场景中，比如工业生产线、大规模农场或者城市交通系统，部署和管理成千上万个无线传感器节点。我特别希望能看到一些关于如何优化数据采集频率、如何选择合适的传输协议、以及如何在资源受限的节点上实现高效的数据处理和分析的案例。比如，在那种动辄几十万个传感器、信息量爆炸的环境下，如何避免信息过载，如何快速定位异常数据，甚至如何利用人工智能算法来预测设备故障，提前进行维护，从而大大提高生产效率和安全性。我还期待它能讲讲如何在这些大规模网络中，有效解决传感器之间的通信干扰问题，以及如何保证数据的可靠性和实时性，尤其是在一些对时间要求非常苛刻的应用场景。总的来说，我希望它能提供一些解决大规模、高密度传感器网络部署和管理实际难题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，原本以为里面会讲讲怎么搭建一个能随时随地监测环境的传感器网络，比如我家那个老旧的空气净化器，是不是能通过这种技术升级，变得更智能，还能自动调节功率，甚至分析空气成分，然后通过手机APP给我推送一个详细的健康报告。我还设想着，如果能把家里的各个房间都装上这种传感器，比如厨房能检测油烟浓度，卧室能监测睡眠质量，甚至卫生间也能监测湿度，然后通过一个总的系统进行整合，实现全屋智能化的联动，那该多酷啊！我一直对物联网和智能家居充满了好奇，觉得这绝对是未来的趋势。想象一下，下班回家，家里的灯光已经自动亮起，音乐也开始播放，空调也调节到了最舒适的温度，这一切都是传感器在幕后默默工作的成果。这本书的名字听起来就很有科技感，我本来期待它能为我揭示一些实现这些场景的技术奥秘，让我对未来的生活有更清晰的规划，并且能找到一些切实可行的入门指南，帮助我理解和接触这些前沿技术。

评分☆☆☆☆☆

捧着这本书，我脑海中闪过的画面是，它可能会为我们揭示如何构建一个既节能又高效的无线传感器网络。我一直在琢磨，这些小小的传感器，它们是如何在长时间内保持电力供应的，尤其是在一些偏远地区，无法定期充电的情况下。我期待书中能详细介绍各种低功耗通信技术，比如LoRa、NB-IoT等，以及它们在不同应用场景下的优劣势。我还对能量收集技术很感兴趣，比如利用太阳能、振动能甚至温差能来为传感器供电，这样就可以实现真正的“无人值守”运行。另外，我也想了解如何在网络设计层面，通过合理的分簇、路由选择等方式，最大限度地降低节点的能耗，延长整个网络的生命周期。最终的目标是，能够构建一个可持续运行、低维护成本的传感器网络，为各种应用提供稳定可靠的数据支持。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书，我第一反应是，它应该会是一本关于如何构建安全可靠的无线传感器网络的“实战指南”。我一直对信息安全非常重视，尤其是在部署传感器网络时，数据的隐私性和网络的完整性至关重要。我期待书中能详细介绍各种加密技术，如何保护传感器传输的数据不被窃取，以及如何防止恶意攻击者篡改数据或者控制传感器节点。我还想了解，当传感器网络面临网络攻击时，如何进行有效的防御和响应，比如如何检测异常流量，如何隔离被感染的节点，以及如何快速恢复网络的正常运行。另外，我也对传感器的身份认证和接入控制很感兴趣，确保只有合法的节点才能加入网络，并且能够根据不同的角色分配不同的访问权限。总之，我希望这本书能帮助我理解并掌握如何构建一个能够抵御各种安全威胁的无线传感器网络。

评分☆☆☆☆☆

手里的这本书，我原本以为它会是关于如何让无线传感器网络变得更加“聪明”，更能适应不断变化的环境。我脑海里设想的是，当传感器检测到异常情况时，它能够自主做出决策，比如自动调整某些参数，或者向其他节点发送警报，而不是仅仅被动地传输数据。我特别期待看到关于如何将机器学习、人工智能等技术融入到传感器网络中，实现智能化的数据分析和故障诊断。例如，在智能农业领域，传感器不仅能监测土壤湿度、光照强度，还能通过学习作物生长规律，预测病虫害的发生，并自动调整灌溉和施肥策略。我还想知道，如何在复杂多变的环境中，让传感器网络具备自适应能力，比如当某个区域传感器失效时，网络能否自动重新规划路由，保证通信的畅通。