通信受限传感器网络的分布式信息融合估计（英文版） [Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks with Communication Constraints] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Wen-An，Zhang，Bo，Chen，Haiyu ... 著

图书标签:

• 传感器网络
• 信息融合
• 分布式估计
• 通信约束
• 无线传感器网络
• 优化算法
• 滤波理论
• 博弈论
• 网络协议
• 资源分配

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030475053

版次：1

商品编码：11981362

包装：精装

外文名称：Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks with Communication Constraints

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数

内容简介

　　《通信受限传感器网络的分布式信息融合估计（英文版）》结合作者多年的研究工作，详细介绍了无线传感器网络环境下的多传感器信息融合估计系统建模、融合估计算法设计及性能分析方法。介绍了无线传感器网络环境下多传感器信息融合估计所遇到的挑战性问题；重点介绍了通信和能量受限情况下如何设计面向节能的融合估计器；介绍了基于观测信号直接降维的网络化多传感器节能融合估计器设计方法；介绍了基于多速率融合策略的网络化多传感器节能融合估计方法；介绍了基于观测信号量化的网络化多传感器节能融合估计器设计方法；介绍了具有分级递阶结构的网络化多传感器分布式信息融合估计方法；介绍了时延、丢包和传感器失效影响下的网络化多传感器信息融合估计方法。通过移动目标跟踪等仿真实例说明所提出的融合估计方法的有效性和优越性。

目录

1 Introduction
1．1 Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks
1．2 Book Organization
References

2 Multi-rate Kalman Fusion Estimation for WSNs
2．1 Introduction
2．2 Problem Statement
2．3 Two-Stage Distributed Estimation
2．3．1 Local Kalman Estimators
2．3．2 Distributed Fusion Estimation
2．4 Simulations
2．5 Conclusions
References

3 Kalman Fusion Estimation for WSNs with Nonuniform Estimation Rates
3．1 Introduction
3．2 Problem Statement
3．3 Modeling of the Estimation System
3．4 Design of the Fusion Estimators (Type I)
3．4．1 Design of Local Estimators
3．4．2 Design of the Fusion Rule
3．5 Design of the Fusion Estimators (Type II)
3．5．1 EstimatorDesign
3．5．2 Convergence of the Estimator
3．6 Simulations
3．7 Conclusions
References

4 Hoo Fusion Estimation for WSNs with Nonuniform Sampling Rates
4．1 Introduction
4．2 Problem Statement
4．3 Hoo Performance Analysis
4．4 Hoo Filter Design
4．5 Simulations
4．6 Conclusions
References

5 Fusion Estimation for WSNs Using Dimension-Reduction Method
5．1 Introduction
5．2 Problem Statement
5．2．1 SystemModels
5．2．2 Problem oflnterests
5．3 Design of Finite-Horizon Fusion Estimator
5．3．1 Compensating Strategy
5．3．2 Design of Finite-Horizon Fusion Estimator
5．4 Boundness Analysis ofthe Fusion Estimator
5．5 Simulations
5．5．1 Bandwidth Constraint Case
5．5．2 Energy Constraint Case
5．5．3 Bandwidth and Energy Constraints Case
5．6 Conclusions
References

6 Hoo Fusion Estimation for WSNs with Quantization
6．1 Introduction
6．2 Problem Statement
6．3 Distributed Hoo Fusion Estimator Design
6．4 Simulations
6．5 Conclusions
References

7 Hierarchical Asynchronous Fusion Estimation for WSNs
7．1 Introduction
7．2 Centralized Aperiodic Optimal Local Estimation
7．3 Hierarchical Asynchronous Fusion Estimation
7．4 Simulations
7．5 Conclusions
References

8 Fusion Estimation for WSNs with Delayed Measurements
8．1 Introduction
8．2 Problem Statement
8．3 Preliminary Results
8．4 Robust Information Fusion Kalman Estimator
……
9 Fusion Estimation for WSNs with Delays and Packet Losses
Index

前言/序言

　　Advances in micro electromechanical systems and wireless technologies have allowed for the emergence ofinexpensive micro-sensors with embedded processing and communication capabilities. A wireless sensor network (WSN) is a collection of these physically distributed micro-sensors communicating with one another over wireless links. In their various shapes and forms， the WSNs have greatly facilitated and enhanced the automated， remote， and intelligent monitoring of a large variety of physical systems and have found applications in various areas， such as industrial and building automation; environmental， traffic， wildlife， and health monitoring;and military surveillance. The purpose of a WSN is to provide users access to the information of interest from data gathered by spatially distributed sensors.In most applications， users are interested in a processed data that carries useful information of a physical plant rather than a measured data contaminated by noises.Therefore， it is not surprising that signal estimation， especially the multisensory fusion estimation， has been one of the most fundamental collaborative information processing problems in WSNs. The WSN， as a typical multisensor system， has greatly extended application areas of multisensor information fusion estimation，which was originally developed for military applications， such as target tracking and navigation. Although WSNs present attractive features， challenges associated with communication constraints， such as the scarcity of bandwidth and energy， as well as the delays and packet losses， in wireless communications have to be addressed in the WSN-based information fusion estimation and have attracted increasing research interest during the past decade.

传感网络信息处理的边界探索：聚焦分布式融合与通信限制 传感器网络（Sensor Networks, SNs）作为一种新兴的信息技术，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从环境监测、工业自动化到军事侦察、智能交通，传感器网络以其分布式、自组织的特性，能够收集海量环境信息，并将其整合成有意义的数据，为决策提供支持。然而，传感器网络的设计与应用并非一帆风顺。当传感器数量剧增、覆盖范围扩大，或者部署环境日益复杂时，其固有的通信带宽限制、能源消耗、节点故障等挑战便愈发凸显。特别是在信息融合（Information Fusion）这一关键环节，如何高效、准确地利用来自不同传感器的信息，同时克服通信限制带来的瓶颈，成为当前研究的热点与难点。 本文旨在深入探讨分布式信息融合估计（Distributed Fusion Estimation）在通信受限传感器网络中的应用与挑战。我们并非简单地罗列现有技术，而是致力于剖析其背后的核心原理、面临的瓶颈以及潜在的创新方向。本书将聚焦于“通信受限”这一制约因素，深入分析它如何影响信息融合的性能，并着重提出一系列针对性的分布式融合估计算法和理论框架，以期在有限的通信资源下，最大化信息融合的精度与效率。 第一部分：通信受限环境下的分布式信息融合基础 在深入探讨具体算法之前，有必要对分布式信息融合的基本概念及其在通信受限环境下的特殊性进行系统梳理。 传感器网络模型与通信约束： 我们将首先建立一套通用的传感器网络模型，考虑节点数量、拓扑结构、通信链路特性（如带宽、延迟、丢包率）、能量约束以及节点故障等现实因素。在此基础上，详细分析通信受限具体体现在哪些方面，例如： 有限的节点间带宽： 传感器节点通常通过无线方式进行通信，而无线信道的带宽往往远低于有线网络，尤其是在节点密集区域，带宽竞争将更加激烈。 节点间通信延迟： 信号在网络中传输需要时间，尤其是在大规模、低功耗的网络中，延迟可能显著影响融合结果的时效性。 节点通信的能量消耗： 对于部署在偏远地区或需要长期运行的传感器节点，通信是主要的能量消耗源。有限的能量资源迫使节点在信息传输策略上做出取舍。 通信的不可靠性： 无线通信易受环境干扰，导致信息丢失（丢包）或传输错误，这会直接影响融合的准确性。 异构网络环境： 实际传感器网络可能包含不同类型的传感器，它们拥有不同的测量精度、通信能力和处理能力，为分布式融合带来了额外的挑战。 分布式信息融合的内涵： 传统的信息融合多为集中式，即将所有传感器的数据汇聚到中心节点进行处理。然而，在通信受限环境下，这种方式的不可行性日益凸显。分布式信息融合则将信息处理与融合的计算任务分散到各个传感器节点或局部簇头，仅传输经过预处理或压缩后的信息，从而有效缓解通信压力。我们将详细阐述： 分布式融合的基本架构： 包括层级式、邻域式等几种常见的分布式融合架构，分析各自的优缺点。 信息共享的模式： 节点之间如何共享信息（例如，共享估计值、共享协方差矩阵、共享测量值等），以及通信开销与融合精度之间的权衡。 融合的度量标准： 如何在分布式场景下评估融合结果的性能，例如，估计的均方误差（Mean Squared Error, MSE）、收敛速度、鲁棒性等。 通信受限对融合性能的影响： 明确通信受限如何直接或间接影响分布式信息融合的各个方面： 信息丢失与延迟导致的信息不一致性： 节点接收到的信息可能是不完整的或过时的，这将导致局部估计的偏差。 有限的通信带宽限制了信息量： 节点无法传输全部原始测量值，必须进行预处理或压缩，这可能引入信息损失。 通信能量制约了信息传输的频率与强度： 节点可能需要降低通信频率或传输功率，导致信息更新不及时。 网络拓扑变化带来的挑战： 节点可能移动、失效，导致网络拓扑动态变化，通信路径不稳定，给分布式融合带来动态适应性问题。 第二部分：通信受限下的分布式融合估计算法设计 基于上述理论基础，我们将重点研究并提出一系列针对通信受限环境的分布式融合估计算法。这些算法的设计将围绕“如何用最少的通信资源达到最优的融合效果”展开。 基于模型降维与信息压缩的融合方法： 数据压缩技术在传感器网络中的应用： 探讨如小波变换、奇异值分解（SVD）、稀疏表示等数据压缩技术如何用于降低传感器节点的测量数据维度，从而减少通信负担。分析不同压缩算法在信息损失与压缩效率上的权衡。 基于状态估计值压缩与传播的算法： 节点不直接传输原始测量，而是将经过本地估计和压缩后的状态信息（例如，估计均值、误差协方差的降维表示）传递给邻居节点。研究如何设计有效的压缩策略，以保留关键的估计信息。 量化技术与分布式融合： 探讨将量化技术应用于传感器节点的测量值或估计值，以降低通信带宽需求。分析不同量化方式（标量量化、矢量量化）对融合精度和计算复杂度造成的影响。 低通信开销的分布式滤波算法： 基于邻域信息交换的分布式卡尔曼滤波（EKF/UKF）变种： 针对传统EKF/UKF需要传输大量协方差信息的问题，提出改进的分布式滤波算法。例如，节点仅交换估计均值和部分关键的协方差信息，或者采用迭代更新策略，逐步逼近全局最优估计。 基于稀疏化协方差矩阵的融合方法： 在许多实际应用中，传感器的测量误差和状态之间的关系可以用稀疏的协方差矩阵来描述。研究如何利用稀疏性来减少通信量，例如，仅传输非零元素的协方差信息。 基于事件触发（Event-Triggered）和阈值触发（Threshold-Triggered）的通信机制： 节点仅在特定条件满足时才发送信息，例如，当本地估计发生显著变化时。这种机制可以大大减少不必要的通信，从而降低通信开销。将事件触发机制与分布式融合相结合，探讨其在通信受限环境下的优势。 鲁棒性与自适应性强的分布式融合策略： 应对节点故障和通信丢包的鲁棒融合算法： 研究如何设计能够容忍节点失效或通信丢包的分布式融合算法。例如，采用加权平均、中值滤波等方法，或者引入冗余信息来提高系统的鲁棒性。 基于网络拓扑变化的自适应分布式融合： 随着传感器网络的动态变化，网络拓扑会随之改变。研究如何设计能够自适应网络拓扑变化的分布式融合算法，例如，根据邻居节点的连通性动态调整信息融合的权重。 分布式联邦学习在信息融合中的应用： 借鉴联邦学习的思想，实现一种去中心化的分布式模型训练和融合框架。节点在本地更新模型参数，仅将模型更新信息上传至服务器（或部分节点），避免了原始数据的传输，符合通信受限场景。 分布式优化与协同估计： 基于分布式梯度下降的融合估计： 将分布式信息融合问题转化为一个分布式优化问题，利用分布式梯度下降等算法，通过节点间的协同计算和信息交换，逐步求解全局最优解。 协同感知与分布式数据采集： 探讨传感器节点之间如何协同进行数据采集，例如，通过动态调整采样频率、选择最优的观测角度等，以最大化信息增益，同时最小化通信开销。 第三部分：通信受限下分布式融合估计的理论分析与性能评估 仅仅提出算法是不够的，更重要的是对其进行严谨的理论分析，并提供可行的性能评估方法。 收敛性分析： 对所提出的分布式融合估计算法进行理论分析，证明其在通信受限条件下的收敛性，即估计值能够渐近收敛到全局最优解。分析收敛速度与通信带宽、节点数量、网络拓扑等因素的关系。 误差分析： 深入分析通信受限对融合估计误差的影响。推导估计量的均方误差（MSE）上界，并分析不同通信约束参数（如带宽、丢包率、延迟）如何影响MSE。 通信开销与性能权衡分析： 建立通信开销与融合性能之间的数学模型，量化分析不同算法在通信开销和估计精度之间的权衡。为实际应用提供设计指导。 仿真与实验平台： 构建详细的仿真环境，模拟各种通信受限场景（如不同的带宽、延迟、丢包率），对所提出的算法进行性能评估。若条件允许，还将探讨在真实传感器网络硬件平台上的实验验证。 与现有方法的比较： 将本文提出的算法与现有经典的集中式和分布式融合估计算法进行对比，突出其在通信受限环境下的优势。 展望与挑战 本书的探讨并非止步于现有技术。我们将对未来通信受限传感器网络分布式信息融合的发展趋势进行展望，例如： 低功耗通信技术与深度学习的融合： 探索如何利用低功耗广域网（LPWAN）技术，结合深度学习模型，实现更高效、更智能的分布式融合。 区块链技术在分布式信息融合中的安全性保障： 考虑如何利用区块链的去中心化和不可篡改性，增强分布式信息融合过程的安全性。 多模态传感器网络的信息融合： 进一步研究如何处理来自不同类型传感器（如图像、声音、温度、压力等）的异构信息，并在通信受限下进行有效融合。 通过对通信受限传感器网络分布式信息融合估计的深入研究，本书期望为相关领域的学者、研究人员以及工程师提供一套扎实的理论基础和一系列实用的技术工具。我们相信，在克服通信限制的挑战过程中，分布式信息融合的潜力将得到更充分的释放，为构建更智能、更可靠的传感器网络系统铺平道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而专业，副标题“Distributed Fusion Estimation for Sensor Networks with Communication Constraints”也清晰地传达了其核心主题。作为一个对智能交通系统和环境监测领域有着浓厚兴趣的读者，我一直关注传感器网络的发展。在这些应用场景中，传感器节点往往部署在广阔的区域，彼此之间的通信距离可能很远，而且通信链路可能非常不稳定。因此，对这些网络进行高效的分布式信息融合，对于实现实时的态势感知和决策至关重要。我推测这本书会从传感器网络的拓扑结构、节点异构性、以及数据采集的随机性等多个角度出发，剖析在通信受限条件下进行分布式融合所面临的根本性挑战。我非常好奇书中会提出哪些新型的分布式融合算法，例如基于迭代更新、预报-更新机制，或是基于随机子空间方法的算法，以应对通信延迟和丢包的问题。同时，作者是否会深入探讨如何量化和管理通信约束对估计精度的影响，以及如何设计鲁棒的融合方案来抵御网络不确定性，这对我来说将是极具吸引力的内容。这本书可能会为我提供一套系统性的框架，帮助我理解和设计适用于复杂、动态、受限通信环境的传感器网络信息融合系统。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书的名称《通信受限传感器网络的分布式信息融合估计》，我立刻联想到了自己在学术研究中遇到的瓶颈。尤其是在一些极端环境下，例如灾难救援、野外科学考察，甚至是深海探测，传感器网络的通信能力往往是极其有限的，甚至可以说是“谈话困难”。在这种情况下，传统的集中式数据收集和处理方式是行不通的。因此，分布式信息融合的理念，也就是让传感器节点在本地进行部分信息处理和融合，然后以最小的通信代价传递关键信息给其他节点或上层系统，显得尤为重要。我推测这本书会对分布式融合的理论框架进行深入的剖析，或许会涉及卡尔曼滤波、粒子滤波等经典估计方法的分布式变体，以及一些新兴的优化算法和机器学习技术在分布式融合中的应用。而且，“通信受限”这个限定词，让我对书中关于资源优化、网络编码、以及低秩近似等方面的讨论充满了期待。我希望这本书能够提供一些关于如何权衡通信开销、计算复杂度与估计性能的指导原则，为我在设计下一代低功耗、高可靠性传感器网络系统时提供宝贵的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目，《通信受限传感器网络的分布式信息融合估计》，直接戳中了我在进行分布式系统设计时遇到的痛点。想象一下，在广阔的农田里部署大量的环境监测传感器，或者在城市基础设施中嵌入无数的健康监测节点，它们的通信能力可能会受到各种因素的影响，比如障碍物、电磁干扰、甚至是能量限制。在这种情况下，如何让这些分散的传感器高效地协同工作，将采集到的信息整合成有用的全局估计，是一项艰巨的任务。我猜测这本书会深入探讨如何打破传统集中式处理的瓶颈，通过让传感器节点在本地进行初步的信息处理和融合，再将这些局部信息以最优的方式传递，从而实现更高效、更具弹性的信息融合。书中可能会介绍一些巧妙的分布式估计算法，它们能够在通信带宽极低的情况下，依然能够有效地减小估计误差。我特别期待能够了解书中关于如何处理因通信中断导致的信息丢失，以及如何应对节点故障所带来的影响的策略。这本书或许能为我提供一套实用工具箱，帮助我构建更智能、更可靠、更节省资源的分布式传感器网络。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《通信受限传感器网络的分布式信息融合估计》瞬间抓住了我的兴趣。作为一名长期在物联网和嵌入式系统领域摸爬滚打的研究者，我深知在资源受限的环境下，如何高效地融合来自分散传感器节点的信息，是一项充满挑战但又至关重要的任务。尤其是在通信带宽有限、延迟不可控，甚至节点自身计算能力和能源都受限的情况下，传统的集中式融合方法往往显得力不从心。因此，我特别期待这本书能够深入探讨“分布式”融合策略的理论基础和实际应用。我猜想，书中很可能会涉及如何设计轻量级的融合算法，如何在节点间进行有效的协同，以及如何处理因通信中断或数据丢失而导致的信息不完整性。此外，“通信受限”这个关键词也暗示了书中可能会讨论一些创新的通信协议或数据压缩技术，以最小化网络开销，同时最大限度地保留信息价值。我希望这本书不仅能提供理论上的指导，更能给出一些可行的工程实践建议，帮助我解决在实际项目中遇到的难题。它或许会揭示一些巧妙的数据预处理、特征提取以及信息聚合的方法，这些方法能够在低功耗、低带宽的条件下，依然实现高精度的融合估计。

评分☆☆☆☆☆

初次看到《通信受限传感器网络的分布式信息融合估计》这个书名，我便被它所揭示的研究方向深深吸引。在当今蓬勃发展的物联网和大规模传感器网络技术背景下，如何从海量的、可能存在噪声和不确定性的传感器数据中提取有价值的信息，并形成准确的全局估计，是至关重要的。而“通信受限”这一前提条件，更是将问题推向了一个更为真实和极具挑战性的境地。我推测，这本书将不仅仅局限于理论层面的探讨，更会深入到如何设计出能够在实际应用中切实可行的分布式融合方案。书中可能涵盖关于如何优化传感器节点间的通信协议，如何设计轻量级的局部估计算法，以及如何有效地处理由于通信延迟、丢包或带宽限制而导致的信息不对称和不完整性。我个人对书中可能涉及到的分布式优化技术、随机信号处理方法，以及如何结合机器学习来提升融合性能的章节充满期待。这本书或许能为我打开一扇窗，让我更深刻地理解分布式信息融合的复杂性，并提供切实可行的解决方案，以应对未来更具挑战性的通信环境下的传感器网络应用。