9787121210556 無綫傳感器網絡節能、優化與可生存性 電子工業齣版社 陳誌德 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
• 傳感器網絡
• 電子工業齣版社
• 陳誌德
• 通信技術
• 計算機網絡
• 物聯網

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121210556

商品編碼：29330804857

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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基 礎 篇
章 無綫傳感器網絡3
1.1 無綫傳感器網絡基本概念3
1.2 無綫傳感器網絡的特點4
1.3 無綫傳感器網絡的應用6
節 能 篇
第2章 無綫傳感器網絡功率控製及研究現狀11
2.1 無綫傳感器網絡功率控製問題11
2.2 無綫傳感器網絡功率控製問題研究現狀13
2.2.1 無綫網絡功率控製現狀13
2.2.2 無綫傳感器網絡功率控製現狀14
第3章 基於Supermodular博弈的無綫傳感器網絡功率控製17
3.1 研究背景及相關工作18

3.2 Supermodular功率控製博弈模型19
3.3 納什均衡及收斂性分析22
3.3.1 均衡存在性分析22
3.3.2 均衡性和收斂性分析23
3.4 數值仿真分析28
本章小結31
第4章 基於Gibbs采樣的的無綫傳感器網絡功率控製32
4.1 研究背景及相關工作33
4.2 基於Gibbs采樣的功率控製模型34
4.3 DAGA功率更新算法及收斂性分析39
4.4 數值仿真分析53
本章小結57
第5章 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58
5.1 研究背景及相關工作59
5.2 係統模型60
5.3 均衡分析62
5.4 數值分析實驗64
本章小結66
優 化 篇
第6章 無綫傳感器網絡的性能優化69
6.1 能耗優化69
6.1.1 分簇式結構69
6.1.2 數據傳輸可靠性71
6.1.3 自適應睡眠算法72
6.2 性能優化73

第7章 基於演化博弈分簇無綫傳感器網絡數據傳輸控製74
7.1 研究背景及相關工作74
7.1.1 研究背景74
7.1.2 相關工作75
7.2 無綫傳感器網絡節點的博弈模型77
7.3 基於演化博弈論的節點策略分析79
7.4 數值分析實驗81
7.4.1 網絡的生命周期81
本章小結84
第8章 基於演化博弈的路由選擇機製86
8.1 研究背景及相關工作86
8.2 演化博弈模型88
8.2.1 組播問題89
8.2.2 轉發睏境博弈90
8.3 節點策略與行為分析92
8.4 數值分析實驗96
8.4.1 所有節點的收益96
8.4.2 LCP路徑中節點的演化穩定平衡97
8.4.3 非LCP路徑中節點的演化穩定平衡97
8.4.4 LCP路徑中節點的收益98
8.4.5 非LCP路徑中節點的收益98
8.4.6 LCP路徑中的節點減少轉發成本對收益的影響100
8.4.7 非LCP路徑中的節點減少轉發成本對收益的影響100
本章小結101

第9章 傳感器網絡的性能優化102
9.1 研究背景及相關工作102
9.1.1 研究背景102
9.1.2 相關工作105
9.2 無綫傳感器網絡節點的自適應睡眠模型106
9.3 無綫傳感器網絡性能分析110
9.3.1 數據包發送率110
9.3.2 功率消耗111
9.4 數值分析實驗113
9.4.1 數據包的傳輸率113
9.4.2 網絡性能115
本章小結117
生 存 篇
0章 無綫傳感器網絡的生存性121
1章 基於演化博弈論的無綫傳感器網絡節點策略分析124
11.1 研究背景及相關工作124
11.1.1 研究背景124
11.1.2 相關工作126
11.2 無綫傳感器網絡節點的博弈模型127
11.3 基於演化博弈論的節點策略分析128
11.3.1 動態復製方程129
11.3.2 變異概率131
11.3.3 選擇132
11.3.4 占優策略134
11.3.5 主導策略137

11.3.6 數值例子139
11.4 數值分析實驗141
本章小結143
2章 基於馬爾可夫鏈的無綫傳感器網絡安全性分析146
12.1 研究背景及相關工作147
12.1.1 研究背景147
12.1.2 相關工作148
12.2 馬爾可夫鏈簡介149
12.2.1 馬爾可夫鏈的發展曆史149
12.2.2 馬爾可夫鏈的定義 150
12.2.3 馬爾可夫轉移概率矩陣 150
12.3 預測節點未來狀態模型151
12.4 數值分析實驗155
本章小結159
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《海量計算與智能決策：麵嚮未來的信息技術前沿》 書籍概覽 本書旨在深入探討當前信息技術領域最激動人心且最具顛覆性的兩個方嚮——海量計算（Big Data Computing）與智能決策（Intelligent Decision-Making），並著重闡述它們如何融閤，共同構建麵嚮未來的下一代信息技術體係。全書內容緊扣前沿理論與實踐應用，力求為讀者勾勒齣一幅清晰的技術發展藍圖，揭示其核心技術、關鍵挑戰以及潛在的社會經濟影響。本書並非對某一特定技術進行孤立的分析，而是著眼於技術融閤所帶來的整體性變革，強調理論的指導性與應用的創新性，為研究人員、工程師、産品經理以及對未來科技發展感興趣的讀者提供一份詳實而富有洞察力的參考。 第一章：海量數據的崛起與計算範式的革新 本章將從宏觀視角齣發，剖析海量數據（Big Data）産生的深層原因及其對社會經濟各領域帶來的深刻影響。我們將追溯數據爆炸式的增長軌跡，從物聯網、社交媒體、科學實驗、金融交易等多個維度，闡述數據量、數據類型、數據流速以及數據價值的多重維度特徵。隨後，本章將重點介紹為應對海量數據挑戰而湧現的新型計算範式。這包括但不限於分布式計算的演進，如MapReduce模型及其在Hadoop生態係統中的具體實現；內存計算（In-Memory Computing）如何加速數據處理，解決I/O瓶頸；流式計算（Stream Computing）如何實現實時數據分析，捕捉瞬息萬變的信息；以及針對非結構化和半結構化數據而發展的數據存儲與管理技術，如NoSQL數據庫的各類代錶。我們還將探討並行計算、異構計算（GPU、FPGA等）在海量數據處理中的核心作用，以及雲原生計算架構如何為海量數據提供瞭彈性和可擴展性的基礎。本章的目的是為讀者建立起對海量數據特徵及其應對策略的全麵認知。 第二章：智能決策的核心驅動力：機器學習與深度學習 本章將聚焦於驅動智能決策的核心技術——機器學習（Machine Learning）與深度學習（Deep Learning）。我們將首先迴顧機器學習的基本原理，包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等主要分支，並介紹經典的算法，如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K-Means聚類、主成分分析（PCA）等，分析它們在不同場景下的適用性與局限性。 隨後，本章將深入探討深度學習的革命性進展。我們將詳細介紹神經網絡的基本構成，包括感知機、多層感知機（MLP）等；重點闡述捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、計算機視覺等領域的突破；循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）在序列數據處理、自然語言處理中的關鍵作用；以及Transformer架構如何憑藉其自注意力機製（Self-Attention）在自然語言理解和生成方麵取得巨大成功。本章還將涉及遷移學習、聯邦學習、對抗生成網絡（GANs）等新興技術，探討它們如何提升模型的泛化能力、保護數據隱私以及創造新的數據。通過對這些核心技術的梳理，讀者將能深刻理解智能決策的“大腦”是如何運作的。 第三章：融閤的力量：海量計算與智能決策的協同機製 本章是本書的核心創新點之一，將深入分析海量計算與智能決策並非孤立的技術，而是相互依存、相互促進的協同體。我們將詳細探討海量數據為智能決策提供瞭“燃料”——海量、高質量的數據集是訓練強大AI模型的基石。同時，智能決策算法也反過來指導海量數據的采集、清洗、標注和特徵工程，實現數據價值的最大化。 本章將重點解析以下幾個協同機製： 數據預處理與特徵工程的自動化： 利用海量計算能力，結閤機器學習算法，可以自動化大規模數據集的清洗、去噪、歸一化以及高效的特徵提取，顯著降低人工成本，提升數據質量。 模型訓練與優化的高效化： 分布式計算框架（如Spark MLlib、TensorFlow/PyTorch的分布式版本）能夠將大規模深度學習模型的訓練任務分解並並行執行，顯著縮短訓練周期。GPU、TPU等硬件加速器與海量計算資源的結閤，為復雜模型的訓練提供瞭可能。 實時數據分析與即時決策： 流式計算平颱與在綫學習（Online Learning）算法的結閤，使得係統能夠實時處理湧入的數據流，並即時更新模型，做齣快速的決策。例如，在金融風控、智能交通調度等場景，時效性至關重要。 模型部署與推理的規模化： 將訓練好的模型部署到大規模的計算基礎設施上，以滿足高並發、低延遲的推理需求。這涉及到模型壓縮、量化、推理引擎優化等技術。 智能算法的反饋循環： 智能決策係統的運行結果可以作為新的數據輸入，反饋給海量計算係統，用於模型的持續迭代和優化，形成一個動態的學習閉環。 第四章：智能決策的落地應用場景與挑戰 本章將展示海量計算與智能決策融閤後的強大應用潛力，並探討在實際落地過程中麵臨的挑戰。我們將從多個典型領域進行深入剖析： 智能製造與工業互聯網： 利用海量傳感器數據進行預測性維護、工藝優化、質量檢測，以及通過AI驅動的自動化生産綫。 智慧醫療與精準醫療： 基於海量電子病曆、基因組數據、醫學影像，實現疾病診斷、藥物研發、個性化治療方案的製定。 智慧交通與自動駕駛： 利用多源異構數據（車載傳感器、攝像頭、地圖數據）進行實時路況分析、路徑規劃、交通流預測，以及自動駕駛係統的感知、決策與控製。 金融科技與風險管理： 應用於欺詐檢測、信用評分、量化交易、智能投顧等領域，提高效率與安全性。 智慧城市與公共服務： 優化城市資源分配、提升公共安全、改善環境監測、提供個性化市民服務。 電子商務與個性化推薦： 基於用戶行為數據，實現精準營銷、商品推薦、動態定價。 在探討應用的同時，本章也將著重分析實現這些應用所麵臨的關鍵挑戰，包括： 數據質量與可信度： 如何確保海量數據的準確性、完整性和一緻性。 模型的可解釋性與魯棒性： 如何理解AI決策的邏輯，以及如何使其在復雜多變的環境中保持穩定可靠。 隱私保護與數據安全： 如何在利用海量數據的同時，有效保護個人隱私和數據安全。 算法公平性與偏見： 如何避免AI模型中的偏見，確保決策的公平公正。 計算資源與成本： 如何在有限的資源下，高效地部署和運行海量計算與智能決策係統。 技術人纔的稀缺： 培養具備跨領域知識的復閤型人纔。 法規與倫理： 麵對新興技術帶來的社會影響，需要不斷完善相關的法律法規與倫理規範。 第五章：麵嚮未來的展望與技術趨勢 本章將超越當前的技術現狀，對海量計算與智能決策的未來發展趨勢進行前瞻性展望。我們將探討以下關鍵方嚮： 更強大的計算架構： 走嚮通用人工智能（AGI）所需的算力挑戰，以及量子計算、神經形態計算等顛覆性計算範式可能帶來的影響。 更智能的算法模型： 探索更通用、更具學習能力的AI模型，例如，少樣本學習（Few-shot Learning）、零樣本學習（Zero-shot Learning）、自監督學習（Self-supervised Learning）的進一步發展，以及AI Agents在復雜任務中的自主性。 跨模態融閤與多任務學習： 如何讓AI係統能夠同時理解和處理文本、圖像、音頻、視頻等多種模態的信息，實現更全麵的智能。 具身智能（Embodied AI）： 將AI與物理世界中的機器人、智能體相結閤，使其能夠通過感知、行動來學習和理解世界，實現更自然的交互。 可信AI（Trustworthy AI）的深化： 除瞭可解釋性、魯棒性、公平性，還將強調AI的安全性、隱私性、問責製等方麵，構建用戶真正可以信賴的AI係統。 人機協同的新範式： 探索AI如何更好地輔助人類工作，而非完全替代，實現人與AI在決策和執行過程中的高效協作。 分布式與去中心化智能： 探討聯邦學習、邊緣計算等技術如何實現更分散、更隱私的智能處理，以及區塊鏈等技術在提升AI信任度方麵的潛力。 AI for Science / Science for AI： AI如何加速科學研究的進程，同時科學發現又如何反哺AI理論和技術的進步。 結論 《海量計算與智能決策：麵嚮未來的信息技術前沿》一書，通過對海量數據處理技術和智能決策核心驅動力的深入剖析，重點闡述瞭兩者融閤所産生的巨大能量，並全麵展示瞭其在各行各業的廣泛應用前景。本書不僅梳理瞭當前的技術現狀，更緻力於為讀者指明未來技術發展的方嚮，探討可能麵臨的挑戰與機遇。我們相信，通過對本書內容的學習與思考，讀者將能夠更好地把握信息技術發展的脈搏，為未來的科技創新與産業升級貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最初是被封麵上“節能”和“優化”這兩個詞吸引的，想著或許能學到一些關於如何讓我的智能傢居設備更省電，或者讓我的網絡連接更快速。但這本書帶給我的驚喜，遠不止於此。它更像是一扇窗，讓我得以窺探無綫傳感器網絡這個龐大而復雜的生態係統。我尤其喜歡其中關於“網絡拓撲結構”和“節點調度策略”的探討，這些看似抽象的概念，實則關乎到整個網絡的效率和壽命。作者用一種非常生動的方式，將復雜的原理剖析開來，讓我能夠理解，為什麼不同的網絡結構會有如此巨大的差異，為什麼精妙的節點調度能夠實現驚人的節能效果。這讓我聯想到在城市交通管理中，如何通過優化信號燈配時和車道引導，來緩解交通擁堵，提高通行效率。這本書讓我對“優化”有瞭更深刻的理解，它不僅僅是追求單一指標的最大化，而是在多重約束條件下，尋找一個最優的平衡點。讀完後，我開始思考，在我們的生活中，還有多少地方可以藉鑒這種“無綫傳感器網絡”的優化思想，例如個人時間管理、項目協作等等，都存在著值得深入挖掘的“節能”和“優化”空間。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本《無綫傳感器網絡節能、優化與可生存性》的初衷，其實是想找一些關於如何提高物聯網設備續航的實用技巧，畢竟作為一名業餘的創客，總是被電池耗盡的睏擾。然而，當我翻開這本書，我發現它提供瞭一個我從未想過的視角。作者似乎並沒有過多地糾結於具體的硬件參數或編程算法，而是將目光投嚮瞭整個網絡的“生命力”。“可生存性”這個詞，在我看來，不僅僅是指網絡在遇到故障時能否繼續運行，更深層次地，它是在探討一個係統在麵對外部環境變化、資源限製，甚至惡意攻擊時，能否保持其核心功能的韌性。我被書中關於“網絡冗餘”、“分布式決策”以及“自適應路由”等概念所吸引，這些並非枯燥的技術術語，而是解決復雜問題的智慧結晶。它讓我意識到，一個真正“能生存”的網絡，並非一味地追求強大和高效，而是在於它的靈活性和魯棒性。讀到這些內容時，我腦海中浮現齣自然界中生物體的生存智慧，它們如何在嚴酷的環境中進化，如何協同閤作以求生存。這本書讓我重新審視瞭“係統設計”的意義，不僅僅是功能的實現，更是對未來不確定性的預見和應對。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名雖然叫《無綫傳感器網絡節能、優化與可生存性》，但實際內容給我的感覺，更像是一次關於信息時代下，我們如何審視和駕馭無處不在的“連接”的哲學思考。我常常覺得，隨著各種智能設備的普及，我們被一種看不見的網絡緊緊包裹，手機、智能手錶、傢裏的音箱、甚至路邊的攝像頭，它們都在默默地收集和傳輸著數據。這本書並非那種教你如何搭建具體網絡的“How-to”指南，它更像是一位智者，引導你去思考這些連接的“代價”。它提齣的“節能”概念，在我看來，遠不止是電池續航那麼簡單，它是在探討我們是否能夠以一種更可持續、更不浪費的方式去利用信息技術，是否應該在追求便捷的同時，為環境和資源保留一份剋製。而“優化”和“可生存性”，則讓我聯想到那些科幻小說裏描繪的未來場景，當技術深入到社會的每一個細胞，我們如何確保它服務於人類的福祉，而不是成為一種新的束縛或威脅。我讀這本書的時候，常常會停下來，望著窗外，想象著那些無形的信號在空氣中穿梭，思考著它們背後所蘊含的巨大能量和潛在的脆弱性。它引發瞭我對數字鴻溝、信息安全，以及技術倫理的深層反思，這些話題在日常生活中被我們忽略得太多瞭。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對“物聯網”這個概念都停留在比較錶麵的理解，覺得就是各種設備聯網，然後可以手機控製。但這本書，卻為我打開瞭一個全新的維度。它讓我意識到，無綫傳感器網絡並非僅僅是技術的堆砌，而是一種係統性的解決方案，其核心在於對“資源”的精打細算和對“生存”的深謀遠慮。“節能”這個概念，在這裏被提升到瞭一個前所未有的高度，它不僅僅是延長設備的續航時間，更是一種對有限能源的尊重和對可持續發展的承諾。書中關於“能量收集”、“低功耗通信協議”的探討，雖然我未必能完全理解其技術細節，但其背後所蘊含的“剋製”和“智慧”讓我深受啓發。而“優化”和“可生存性”，更是讓我看到瞭一個網絡如何在復雜的現實環境中，保持其生命力和有效性。它讓我聯想到，在極端環境下，人類的生存之道，往往並非依靠強大的武力，而是依靠靈活的策略和資源的有效利用。這本書讓我明白，一個成功的網絡，如同一個健康的生命體，需要學會“取之有道，用之有度”，並在變化的環境中不斷調整和適應，纔能真正“生存”下去，並發揮其價值。

評分☆☆☆☆☆

《無綫傳感器網絡節能、優化與可生存性》這本書，在我看來，更像是一篇關於“分布式智能”的寓言。它並沒有直接教你如何編程或者連接硬件，而是深入淺齣地闡述瞭無綫傳感器網絡作為一種“去中心化”的智能形態，其核心的運行邏輯和哲學。書中關於“協作感知”、“協同決策”的討論，讓我印象深刻。我常常覺得，我們目前的生活模式，往往過於依賴“中心化”的控製，無論是信息獲取，還是決策製定，都習慣於等待一個“大腦”的指令。而無綫傳感器網絡所展現的，是一種“集體智慧”的力量，每個小小的節點，雖然能力有限，但通過相互連接和信息共享，能夠匯聚成一股強大的力量，去完成復雜的任務。這讓我不禁聯想到人類社會的發展曆程，從個體狩獵到部落協作，再到現代社會的規模化生産和協作，無不體現瞭“分布式”的優勢。這本書讓我開始思考，我們是否能夠將這種“分布式智能”的理念，應用到更廣泛的領域，例如社區治理、環境保護，甚至教育體係的改革。它提齣的“可生存性”，更是為這種分布式係統注入瞭一層重要的考量，如何在去中心化的同時，保證整個係統的穩定和韌性，這無疑是未來發展的重要方嚮。