無綫傳感器網絡節能、優化與可生存性 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳誌德 著

圖書標籤:

• 無綫傳感器網絡
• 節能
• 優化
• 可生存性
• 低功耗
• 路由協議
• 數據聚閤
• 網絡管理
• WSN
• 能量效率

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121210556

商品編碼：29658030570

包裝：平裝

齣版時間：2013-09-01

基本信息

書名：無綫傳感器網絡節能、優化與可生存性

定價：38.00元

作者：陳誌德

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-09-01

ISBN：9787121210556

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本文圍繞無綫傳感器網絡在節能、優化與可生存性等方麵的研究熱點，利用博弈論、馬爾可夫鏈等理論為分析工具，重點介紹和分析瞭無綫傳感器在功率控製、數據傳輸控製、路由選擇優化、性能優化、節點策略優化、節點安全性等問題。全書分為4篇，其中基礎篇，對無綫傳感器網絡的技術、特點和應用進行綜述；節能篇，提齣基於Supermodular博弈的無綫傳感器網絡功率控製、基於Gibbs采樣的*的無綫傳感器網絡功率控製和基於非閤作博弈考慮剩餘能量的無綫傳感器網絡功率控製；優化篇，提齣基於演化博弈分簇無綫傳感器網絡數據傳輸控製、基於演化博弈的路由選擇機製和傳感器網絡的性能優化；生存篇，對基於演化博弈論的無綫傳感器網絡節點進行策略分析和基於馬爾可夫鏈的無綫傳感器網絡進行安全性分析。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《無綫傳感器網絡：智能通信與邊緣計算的融閤》 內容梗概： 本書深入探討瞭無綫傳感器網絡（WSN）在日益增長的數據量和復雜應用場景下的演進方嚮，著重於如何通過引入智能通信技術和邊緣計算能力，構建更高效、更具韌性的下一代WSN。我們將從理論基礎齣發，逐步剖析智能通信在WSN中的關鍵技術，如認知無綫電、軟件定義網絡（SDN）在WSN中的應用，以及如何利用機器學習和人工智能來提升WSN的感知、決策和通信能力。隨後，本書將聚焦於邊緣計算如何在WSN中發揮作用，包括邊緣節點的設計、數據預處理與分析、分布式智能以及數據卸載策略等。最後，我們將結閤實際應用案例，闡述智能通信與邊緣計算的融閤如何解決WSN在能耗、數據處理延遲、網絡魯棒性以及隱私安全等方麵的挑戰，並展望其未來的發展趨勢。 第一章：導論——下一代無綫傳感器網絡的挑戰與機遇 本章將首先迴顧無綫傳感器網絡的起源、基本原理和典型應用，例如環境監測、工業自動化、醫療健康等。在此基礎上，我們將分析當前WSN麵臨的核心挑戰，包括但不限於： 指數級增長的數據量： 傳感器數量的激增和感知精度的提高導緻産生海量數據，傳統的集中式處理模式已不堪重負。 嚴格的能耗限製： 傳感器節點的能量來源有限，如何在保障網絡功能的同時最大化節點續航能力是永恒的課題。 實時性與低延遲需求： 越來越多的應用場景要求WSN能夠快速響應，對數據處理和傳輸的延遲提齣嚴苛要求。 網絡的可擴展性與動態性： 節點可能頻繁加入或離開網絡，網絡拓撲結構變化迅速，需要具備強大的自適應能力。 數據隱私與安全： 敏感數據的傳輸和存儲增加瞭潛在的安全風險。 復雜環境下的魯棒性： 傳感器網絡可能部署在惡劣或動態變化的環境中，對網絡的可靠性提齣挑戰。 接著，本章將引入智能通信和邊緣計算作為解決這些挑戰的關鍵技術，並闡述它們與WSN融閤的巨大潛力，為後續章節的學習奠定基礎。我們將強調，未來的WSN將不僅僅是簡單的傳感器數據采集網絡，而是集感知、計算、通信於一體的智能分布式係統。 第二章：智能通信在無綫傳感器網絡中的應用 本章將深入探討各種智能通信技術如何應用於WSN，提升其通信效率和智能化水平： 認知無綫電（Cognitive Radio, CR）在WSN中的應用： 頻譜感知與動態頻譜接入： 闡述CR如何通過感知可用頻譜，動態地選擇最佳通信頻率，避免乾擾，提高頻譜利用率。 自適應通信協議： 介紹CR如何根據信道質量、節點狀態等動態調整通信參數，如傳輸功率、調製方式、信道編碼等，實現最優通信。 智能路由： 探討CR如何利用其感知能力，為數據包選擇更可靠、更節能的路徑。 軟件定義網絡（Software-Defined Networking, SDN）在WSN中的部署與優勢： 分離控製平麵與數據平麵： 解釋SDN如何將WSN的控製邏輯集中化或分布式化，實現對網絡的全局視圖和集中管理。 靈活的網絡管理與配置： 介紹SDN控製器如何動態地重新配置網絡路徑、調整帶寬、管理流量，以應對不斷變化的應用需求。 網絡切片與服務質量（QoS）保障： 探討SDN如何實現網絡切片，為不同應用提供定製化的網絡服務，保障關鍵業務的QoS。 SDN在WSN中的架構設計： 分析不同SDN架構（集中式、分布式、混閤式）在WSN中的適用性。 機器學習與人工智能（AI）驅動的WSN通信： 智能信道預測與優化： 利用機器學習模型預測信道狀態，提前進行通信策略調整，減少通信開銷。 自適應數據聚閤與壓縮： 介紹AI算法如何智能地進行數據聚閤和壓縮，減少傳輸的數據量，降低能耗。 智能擁塞控製與負載均衡： 利用AI技術預測網絡擁塞，並動態調整節點通信負載，避免網絡過載。 節能通信策略的AI優化： 探討如何利用強化學習等技術，為傳感器節點設計最優的休眠/喚醒策略和通信調度。 第三章：邊緣計算賦能無綫傳感器網絡 本章將聚焦於邊緣計算的引入，分析其在WSN中的作用和實現方式： 邊緣計算的基本概念與架構： 定義與優勢： 介紹邊緣計算將計算能力從雲端推嚮網絡邊緣（傳感器節點或網關），以減少延遲、降低帶寬消耗、提高數據安全性和隱私性。 WSN中的邊緣節點： 探討不同類型的邊緣節點，如具備一定計算能力的傳感器節點、邊緣服務器、以及集成在網關或接入點的設備。 分層計算模型： 分析WSN中從傳感器節點到雲端的多層計算架構，以及數據如何在不同層級之間流動和處理。 邊緣智能與數據處理： 邊緣數據預處理與特徵提取： 介紹如何在邊緣節點上進行數據清洗、濾波、降噪以及提取有意義的特徵，減少上傳到雲端的數據量。 分布式機器學習模型部署： 探討如何將輕量級的機器學習模型部署到邊緣節點，實現本地化的智能分析和決策。 事件驅動的邊緣計算： 分析如何在檢測到特定事件時，由邊緣節點進行實時響應和處理，而非依賴於遠端的雲平颱。 邊緣協同計算： 介紹多個邊緣節點之間如何協同工作，共同完成更復雜的計算任務。 邊緣計算在WSN中的應用場景： 實時視頻/圖像分析： 在邊緣節點進行目標檢測、人臉識彆等，減少視頻流的傳輸。 智能預測性維護： 在工業WSN中，邊緣節點對設備運行數據進行實時分析，預測故障。 本地化決策與控製： 在智能傢居或自動駕駛等場景中，邊緣計算實現快速的本地響應。 隱私保護增強： 在醫療或個人健康監測中，敏感數據在邊緣進行匿名化或加密處理。 第四章：智能通信與邊緣計算的融閤——協同優化策略 本章將深入探討智能通信和邊緣計算如何在WSN中實現協同，以達到更優的性能： 協同感知與決策： 邊緣節點與傳感器節點的協同感知： 討論如何利用邊緣節點的計算能力，整閤來自多個傳感器的原始數據，進行更精準的感知。 分布式智能決策： 分析如何讓邊緣節點與傳感器節點共同參與決策過程，實現更快的響應速度和更高的魯棒性。 智能通信路由與邊緣計算卸載： 基於網絡狀態的計算卸載： 介紹如何利用智能通信技術監測網絡擁塞和信道質量，動態地決定是否將計算任務卸載到邊緣節點或雲端。 邊緣節點之間的通信優化： 探討如何利用智能通信技術，優化邊緣節點之間的數據傳輸，減少不必要的網絡流量。 協同能效優化： 分析如何通過智能通信與邊緣計算的協同，最小化整體網絡的能耗，例如，通過邊緣計算減少數據傳輸量，再通過智能通信選擇最節能的傳輸方式。 融閤安全與隱私保護： 邊緣端的安全策略： 探討如何在邊緣節點部署安全機製，如訪問控製、加密解密、入侵檢測等。 智能通信在安全中的作用： 分析智能通信如何通過動態的密鑰管理、安全路由選擇等方式，增強網絡安全性。 去中心化與隱私增強技術： 結閤區塊鏈等技術，探討如何實現去中心化的數據管理和更強的隱私保護。 融閤的QoS保障與資源管理： 端到端的QoS優化： 分析如何通過智能通信和邊緣計算的協同，實現從數據采集到應用處理的端到端QoS保障。 動態資源分配： 探討如何根據應用需求和網絡狀況，智能地分配計算、存儲和通信資源。 第五章：典型應用案例分析 本章將通過具體的應用場景，生動展示智能通信與邊緣計算融閤在WSN中的實際價值： 智慧城市中的環境監測與應急響應： 案例描述： 部署於城市各處的傳感器網絡，監測空氣質量、交通流量、噪音等。 融閤應用： 邊緣節點進行實時數據分析，識彆異常情況（如火災、汙染事件），並通過智能通信快速嚮相關部門發送警報和處理建議。 工業物聯網（IIoT）中的預測性維護與生産優化： 案例描述： 傳感器監測工業設備的運行狀態、溫度、振動等。 融閤應用： 邊緣計算在設備端進行實時數據分析，預測潛在故障，並與生産調度係統協同，優化生産流程，減少停機時間。智能通信確保關鍵控製指令的低延遲傳輸。 智慧農業中的精準灌溉與病蟲害預警： 案例描述： 傳感器監測土壤濕度、溫度、光照強度以及作物生長狀況。 融閤應用： 邊緣節點根據傳感器數據進行本地化分析，智能判斷灌溉需求和病蟲害風險，並發送控製指令給灌溉係統。智能通信優化數據傳輸，減少農業物聯網節點的能耗。 智能醫療與可穿戴設備： 案例描述： 可穿戴設備監測用戶健康數據（心率、血壓、血糖等）。 融閤應用： 邊緣計算在設備端進行初步數據處理和異常檢測，保護用戶隱私。智能通信確保健康數據的安全、低延遲傳輸給醫療平颱，以便醫生進行遠程診斷和乾預。 第六章：未來展望與挑戰 本章將對WSN的未來發展趨勢進行展望，並指齣當前及未來的研究挑戰： 更深度的AI集成： 聯邦學習、深度強化學習等更先進的AI技術在WSN中的應用。 與5G/6G網絡的融閤： WSN如何更好地融入蜂窩網絡，實現更廣域、更低延遲的連接。 基於區塊鏈的分布式WSN： 探索區塊鏈技術在WSN中的安全、可信數據管理和激勵機製。 異構WSN的統一管理： 如何有效管理和調度不同類型、不同能力的傳感器節點和邊緣設備。 綠色WSN的設計理念： 持續關注節能技術，實現環境友好型的傳感器網絡。 標準化與互操作性： 推動WSN相關技術標準的建立，促進不同廠商設備間的互聯互通。 倫理與隱私法規的應對： 隨著WSN應用越來越廣泛，如何應對數據隱私、算法偏見等倫理問題。 本書旨在為研究人員、工程師和學生提供一個全麵、深入的視角，理解如何通過智能通信和邊緣計算的融閤，構建麵嚮未來的、更強大、更智能、更具韌性的無綫傳感器網絡。

評分☆☆☆☆☆

作為一名偏嚮應用層開發的工程師，我更看重技術文檔的“落地性”。這本書在理論闡述之餘，似乎非常注重與實際硬件和協議棧的結閤。我看到瞭對幾種主流低功耗通信協議（如 Zigbee, LoRaWAN 等）在能效方麵的對比分析，這對於選擇閤適的底層技術至關重要。更關鍵的是，書中對數據融閤和信息價值最大化的處理方式非常貼閤實際需求。傳感器網絡收集海量數據，但最有價值的信息往往隱藏在噪聲之中。我猜測書中會詳細闡述如何設計高效的本地數據預處理和稀疏化算法，以減少不必要的數據迴傳，從而顯著降低功耗。如果它能提供一些基於主流嵌入式平颱（如樹莓派或Arduino生態）的輕量級算法實現思路或僞代碼，那這本書無疑將成為我工作中的“實戰手冊”，而不是束之高閣的理論參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓人眼前一亮，尤其對於我這種長期在信息技術領域摸爬滾打的人來說，“無綫傳感器網絡”這個詞匯本身就充滿瞭挑戰與魅力。我記得我拿到這本書時，第一個感覺是它的裝幀設計非常專業，封麵那種深邃的藍色調配閤著簡潔的幾何圖形，立刻給人一種嚴謹、前沿的學術氣息。我特彆關注瞭它的前言部分，作者似乎非常清晰地闡述瞭當前 WSNs 麵臨的核心睏境——如何在有限的能源約束下實現網絡的最大化效能和持久性。這本書的內容組織結構也十分巧妙，它似乎不僅僅羅列瞭已有的技術，更像是在構建一個完整的技術生態係統。我期待看到它如何深入剖析能源管理的不同維度，比如節點級彆的休眠/喚醒策略，還有跨層級的路由優化算法。如果書中能對新興的自適應調製技術在節能方麵的應用有深入的探討，那就更完美瞭。總之，這本書給我的初步印象是，它是一本兼具理論深度和工程實踐指導價值的力作，絕對是該領域研究人員和高級工程師的案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

初翻這本書時，我立刻被其中對“優化”一詞的深入解讀所吸引。很多教材隻是簡單地介紹優化算法，但這本書似乎更進一步，探討瞭在非理想、動態變化的網絡環境中，如何設計齣真正魯棒且高效的優化框架。我注意到章節的劃分非常注重邏輯的連貫性，從基礎的拓撲構建優化，過渡到數據采集和傳輸路徑的優化，再到整個網絡生命周期的優化策略，這種遞進式的講解方式，極大地降低瞭復雜概念的理解門檻。尤其是其中關於分布式優化算法的描述，我感覺作者在努力平衡全局最優解和局部決策的衝突，這在實際的部署場景中是至關重要的。我個人對於其中涉及的基於博弈論的資源分配模型非常感興趣，希望書中能提供足夠多的數學推導和仿真實例來佐證這些模型的有效性。如果它能清晰地勾勒齣不同優化目標（如延遲、吞吐量、能耗）之間的權衡麯綫，那這本書的實用價值將倍增。

評分☆☆☆☆☆

對於“可生存性”這個概念，我個人的理解是網絡的韌性和自愈能力。這本書在這個主題上的著墨之重，讓我感到十分驚喜。它沒有停留在傳統的故障檢測和切換層麵，而是似乎引入瞭更具前瞻性的“智能防禦”機製。我注意到一個章節專門討論瞭如何利用機器學習來預測潛在的網絡退化，並提前進行預防性調整，而不是被動地響應故障。這種主動式的維護思想，對於那些部署在偏遠、難以人工乾預環境中的傳感器網絡來說，簡直是福音。我特彆期待看到書中對於異構網絡環境下，如何維護整體魯棒性的討論。例如，不同能力節點的失效對整體網絡性能的影響差異，以及如何通過智能調度來隔離或補償這些失效節點。這本書展現瞭一種將網絡生命力視為一個動態演化過程的宏大視角，而非靜態的安全保障，這點非常值得稱贊。

評分☆☆☆☆☆

讀完本書的目錄結構後，我産生瞭一種強烈的預感：這本書的作者對 WSNs 的未來發展趨勢有著深刻的洞察力。它似乎不僅僅在總結現有技術，更是在引導讀者思考下一代網絡形態。特彆是關於“跨域協同”和“邊緣智能”的部分，這預示著傳感器網絡不再是孤立的部署單元，而是需要與雲計算、5G/6G 網絡深度融閤。我特彆好奇作者是如何構建一個統一的性能評估框架，來衡量這種跨層、跨域的復雜係統。此外，該書對能耗指標的定義和量化方法似乎非常嚴謹，這解決瞭行業內長期以來缺乏統一評估標準的痛點。這種前瞻性的布局，使得這本書超越瞭一般的教科書範疇，更像是一份麵嚮未來十年技術演進的路綫圖。它鼓勵讀者跳齣現有的技術框架，去思考如何構建一個更具適應性和可持續發展的智能感知基礎設施。