无线传感网中低能耗近似计算方法 程思瑶 9787308152075 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

程思瑶 著

图书标签:

• 无线传感网络
• 近似计算
• 低功耗
• 传感器网络
• 算法
• 优化
• 嵌入式系统
• 计算机科学
• 信息技术
• 通信工程

店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308152075

商品编码：29476543499

包装：平装-胶订

出版时间：2016-11-01

图书基本信息
图书名称	无线传感网中低能耗近似计算方法
作者	程思瑶
定价	65.00元
出版社	浙江大学出版社
ISBN	9787308152075
出版日期	2016-11-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

作者简介

目录

编辑推荐

该书系统地对传感网中分布式近似计算方法进行了深入探索，率先开展了海量感知数据(ε,δ)-*近似计算、地理位置敏感的极值点计算、物理世界的O(ε)近似计算等几项全新研究。目前，该书所介绍的成果已被引用逾百次，并获得外同行专家的广泛好评。

文摘

序言

深入探索无线传感网络的能效优化之道：低功耗近似计算方法的理论与实践 引言 在信息爆炸的时代，无线传感网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）作为一种能够感知、监测并采集物理世界信息的关键技术，已广泛应用于环境监测、智能家居、工业自动化、医疗健康等众多领域。然而，无线传感节点普遍面临着能量受限的严峻挑战。电池容量有限、节点部署的不可维护性以及节点的微型化趋势，使得能耗问题成为制约无线传感网络性能和寿命的关键瓶颈。如何有效地降低传感网络的整体能耗，延长其工作时长，是当前无线传感网络研究领域的核心议题之一。 本书深入剖析了无线传感网络中实现低能耗的关键策略，重点聚焦于“低能耗近似计算方法”这一前沿领域。传统的精确计算方法虽然能够提供准确的测量结果，但在无线传感网络有限的计算能力和通信带宽下，往往伴随着高昂的能耗开销。近似计算方法则在可接受的误差范围内，通过牺牲一定精度来换取显著的能耗降低，这与无线传感网络的低功耗需求不谋而合。本书旨在为读者提供一套系统、全面且深入的理论框架和实践指导，帮助研究者和工程师掌握在无线传感网络中设计和实现高效能耗解决方案的方法。 核心内容概述 本书围绕“低能耗近似计算方法”展开，内容涵盖了理论基础、关键技术、具体算法设计、系统实现以及未来发展趋势等多个维度。 第一部分：理论基础与背景知识 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础，详细介绍了无线传感网络的体系结构、关键技术以及其固有的低能耗挑战。 无线传感网络的演进与应用场景： 从概念的提出到如今的广泛应用，本书梳理了无线传感网络的历史发展脉络，并深入剖析了其在不同领域的典型应用，例如： 环境监测： 森林火灾预警、空气质量监测、水质监测、地震预报等。 智能家居与楼宇自动化： 室内温度、湿度、光照、气体泄漏检测，安防监控等。 工业自动化： 设备状态监测、生产过程优化、故障预测等。 医疗健康： 远程病人监护、生命体征监测、健康管理等。 军事与安全： 战场侦察、边境巡逻、目标跟踪等。 通过这些应用场景的展示，强调了无线传感网络在现实世界中的重要价值，同时也凸显了其在资源受限环境下的挑战。 无线传感网络的关键技术： 涵盖了传感器节点硬件设计、低功耗通信协议（如Zigbee, LoRa）、网络拓扑管理、数据路由、协同感知等核心技术，为理解后续的近似计算方法提供了背景知识。 无线传感网络的能耗挑战： 详细分析了无线传感节点主要的能量消耗来源，包括： 感知/采集能量： 传感器的工作本身需要消耗能量。 数据处理/计算能量： 节点上的微控制器进行数据采集、预处理、压缩等操作。 通信能量： 无线传输数据是最主要的能量消耗环节，包括发送和接收。 休眠/唤醒能量： 节点进入低功耗休眠状态以节省能源，但唤醒过程也需要一定能量。 节点移动/定位能量（如适用）： 在移动传感网络中，节点的位置更新和移动也需要消耗能量。 本书强调了在这些能量消耗点上进行优化的必要性。 近似计算的哲学与原理： 引入了近似计算的基本概念，阐述了其在特定应用场景下的合理性。不同于传统追求绝对精确的计算，近似计算允许一定范围内的误差，从而可能大幅降低计算的复杂度、延迟和能量消耗。本书将这种哲学思想与无线传感网络的低功耗目标相结合，揭示了近似计算的巨大潜力。 第二部分：低能耗近似计算方法的核心技术 本部分是本书的核心，详细介绍了多种面向无线传感网络的低能耗近似计算技术。 数据压缩与量化： 量化技术： 介绍了不同类型的量化方法，例如均匀量化、非均匀量化、标量量化、矢量量化等。讨论了如何在有限的比特数下，通过合理的量化策略来减小数据表示的精度，从而降低存储和传输的能耗。例如，对连续传感器读数进行分桶（binning）或阈值化处理，将其映射到有限的离散值。 差分编码与预测编码： 探讨了如何利用传感器数据的时间或空间相关性，仅传输数据的变化量或预测值与实际值的差值。这能显著减少需要传输的数据量。 变换域压缩： 引入了如离散余弦变换（DCT）或离散小波变换（DWT）等变换域方法，通过将数据转换到另一域，去除冗余信息，再进行量化和编码。 近似查找表（Approximate Lookup Tables, ALUTs）： 讲解了如何使用近似查找表来替代复杂的计算。对于某些可以预计算并存储的函数或模型，通过构建一个包含部分计算结果的查找表，并在需要时进行插值或近似匹配，可以显著降低实时计算的能耗。 低精度数据处理： 低精度数值表示： 讨论了使用小于标准32位或64位的浮点数或整数进行计算的可能性，例如8位或16位整数，甚至是定点数。这可以减少内存访问、寄存器使用和计算单元的功耗。 近似算术运算： 探讨了如何用更简单的、低能耗的算术运算来替代高能耗的精确运算，例如使用移位和加法来近似乘法，或使用查找表来实现近似的对数、指数等函数。 近似信号处理： 针对信号处理任务，如滤波、傅里叶变换等，介绍了各种近似算法。例如，使用滑动窗口平均代替精确的FIR/IIR滤波器，或者使用快速傅里叶变换（FFT）的近似版本。 基于模型近似的计算： 模型简化与降阶： 讨论了如何对复杂的传感器数据模型进行简化，例如使用低阶多项式或线性模型来近似非线性关系，或者使用降维技术（如主成分分析PCA的近似版本）来减少数据维度。 概率模型与统计推断的近似： 介绍如何使用近似推断算法，如粒子滤波（Particle Filters）的简化版本，或基于采样的方法来近似复杂的概率模型，从而在保证一定准确性的前提下降低计算复杂度。 分布式近似计算： 协同感知与数据融合的近似： 探讨了在分布式环境中，如何进行高效且低能耗的数据融合。例如，使用近似投票机制，或者在节点之间进行基于概率的近似信息交换，来完成全局状态的估计。 分布式模型训练的近似： 介绍如何在传感器网络中进行分布式模型的学习和更新，例如使用梯度下降的近似版本，或者在节点之间进行模型参数的近似聚合。 第三部分：算法设计与实现 本部分将理论知识转化为具体的算法设计和实现策略。 针对不同传感任务的近似算法设计： 事件检测的近似方法： 如何在节点端设计低功耗的算法来快速、准确地检测预设事件，例如使用阈值触发、基于滑动窗口的统计量变化检测等。 目标跟踪的近似算法： 介绍如何在能量受限的节点上实现目标的近似跟踪，例如使用近似卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF）的简化版本，或者基于光流法的近似运动估计。 环境参数估计的近似方法： 如何在节点上实现温度、湿度、光照等环境参数的近似估计，例如使用局部平均、模型预测等方法。 数据采样率的近似调度： 讨论了如何根据环境变化或任务需求，动态地调整传感器的采样率，例如当环境变化不大时降低采样率，反之则提高。 权衡精度与能耗的量化指标： 提出了一系列度量近似算法性能的指标，例如： 误差度量： 均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）等。 能耗度量： 节点处理能耗、通信能耗、总能耗等。 时延度量： 计算时延、通信时延等。 本书强调了在设计算法时，需要明确误差容忍范围，并针对性地进行优化。 算法的硬件实现考虑： 讨论了如何将近似计算算法映射到低功耗的传感器节点硬件平台。包括： 选择合适的微控制器（MCU）： 考虑其计算能力、内存和功耗特性。 利用硬件加速： 探索是否有硬件支持的低精度运算指令或专用协处理器。 内存管理与数据存储： 如何在有限的内存中高效地存储和访问数据。 第四部分：系统集成与评估 本部分将近似计算方法融入真实的无线传感网络系统，并进行全面的性能评估。 近似计算在无线传感网络协议栈中的应用： MAC层与路由层的近似优化： 例如，使用近似的信道估计来优化MAC层的接入策略，或者使用基于近似路径开销的路由算法。 应用层数据采集与处理的近似： 将前面介绍的近似计算方法应用到具体的应用场景中，例如环境监测数据的近似预处理和传输。 实际系统搭建与实验： 实验平台搭建： 介绍如何搭建基于真实传感器节点、网关和基站的实验平台。 功耗测量与分析： 详细说明如何精确测量节点在不同近似计算策略下的功耗，并进行深入分析。 性能评估与对比： 通过大量实验数据，对比不同近似计算方法在精度、能耗、时延等方面的表现，并与传统精确计算方法进行比较。 案例研究： 选取了若干具体的无线传感网络应用场景，例如无线温度监测网络、智能交通监测系统等，展示了如何应用本书介绍的近似计算方法来解决实际问题，并取得了显著的能耗效益。 第五部分：未来展望与挑战 本书在总结现有研究成果的基础上，也对无线传感网络低能耗近似计算方法的未来发展方向进行了展望。 自适应与智能近似计算： 探讨如何设计能够根据环境变化、节点状态和任务需求动态调整近似程度的自适应近似计算方法。 深度学习与近似计算的结合： 随着深度学习在物联网领域的兴起，如何利用低功耗的深度学习模型，并结合近似计算技术，在传感器节点上实现更智能的感知和决策。 跨层优化： 强调了在不同协议层之间进行协同优化，实现全局最优的能耗管理，而不仅仅是局部优化。 安全与隐私的近似保护： 在追求低功耗的同时，如何保证数据的安全性和隐私性，这需要将近似计算与安全机制相结合。 标准化与互操作性： 探讨了低能耗近似计算方法在标准化和互操作性方面的挑战与机遇。 新型硬件架构的探索： 展望了未来可能出现的新型低功耗计算硬件架构，如何更好地支持近似计算。 结论 本书系统性地阐述了无线传感网络低能耗近似计算方法的核心理论、关键技术、算法设计、系统实现及未来发展方向。通过对大量理论分析和实验验证的梳理，本书为读者提供了一个全面而深入的视角，帮助理解如何在能量受限的无线传感网络环境中，通过精妙的近似计算策略，在可接受的误差范围内，最大程度地降低能耗，从而显著提升网络的性能、寿命和应用价值。本书不仅是从事无线传感网络研究的学术研究者的重要参考，也是致力于物联网技术开发的工程人员解决实际问题的实用指南。掌握这些低能耗近似计算方法，将有助于构建更广泛、更持久、更智能的无线传感网络应用，为社会发展和科技进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在相关领域摸爬滚打的研究人员，我深知理论的严谨性对于一本技术专著意味着什么。这本书在这方面的表现是毋庸置疑的，每一个论证步骤都建立在坚实的数学基础之上，推导过程详尽到令人安心。我曾经在尝试复现书中某个关键性能指标的证明时，发现作者的每一步代换和简化都是如此的无懈可击，这极大地节省了我在验证理论有效性上花费的时间和精力。更难能可贵的是，作者在描述理论的局限性时也毫不避讳，坦诚地指出了当前近似方法在面对极端环境或非常规网络负载时的潜在不足，这体现了一种高度的学术诚信和对领域现状的清醒认识。这种对“不完美”的坦诚，反而让整本书的专业性和可信度提升了一个档次，它不只是告诉你“能做什么”，更重要的是告诉你“不能在什么情况下过度依赖”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，可以说是技术类书籍中的一股清流。它既保持了学术作品应有的精准和严密，又没有陷入那种干巴巴、令人昏昏欲睡的叙述怪圈。作者似乎很擅长将复杂的工程问题“翻译”成更贴近直觉的语言，使得即便是初次接触该领域的读者，也能快速把握住问题的核心所在。我注意到，书中大量使用了生动的类比和现实世界的应用场景来佐证抽象的数学模型，比如用交通流量管理来类比数据包的拥塞控制，这种手法极大地拉近了理论与实践的距离。阅读起来，感觉就像是有一位经验极其丰富的导师，耐心地在你身边为你一一讲解难点，而不是冰冷地宣读报告。这种富有“人情味”的表达，让学习过程变成了一种享受，而非负担。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计着实让人眼前一亮，封面那种沉稳的色调配上恰到好处的留白，一下子就抓住了我的注意力。初次翻阅，便能感受到作者在排版上的用心良苦，字体大小的选取、章节之间的过渡都显得非常自然流畅，长时间阅读也不会让人感到视觉疲劳。尤其是一些关键公式和图表的呈现方式，清晰明了，逻辑性极强，这对于理解那些抽象的理论概念至关重要。我记得我在阅读某个关于网络拓扑优化的章节时，作者采用了一种非常直观的图示来解释复杂的迭代过程，那种“豁然开朗”的感觉，是很多教科书难以给予的。细节之处见真章，比如书页的纸张质感，厚实却不失韧性，翻页时那种微小的摩擦声都让人觉得踏实，仿佛握着的是一份经过时间沉淀的知识宝藏，而不是一本匆忙印制的产品。这种对手感的执着，也侧面反映出作者对内容质量的严格要求，让人忍不住想一页页地继续探索下去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了其作为一本技术手册的范畴，它更像是一份对未来研究方向的深度洞察报告。作者在论述现有方法的不足时，巧妙地埋下了许多未来可深入挖掘的研究点。我阅读到关于“适应性节能策略”的那一章时，清晰地感受到了作者对下一代无线传感网络发展的期许和前瞻性布局。书中对能耗模型与网络生命周期之间相互作用的探讨，具有极强的启发性，它促使我重新审视自己手头的课题，思考是否可以从作者提供的视角进行突破。这本著作不仅解决了现有的燃眉之急，更重要的是，它为后来者铺设了一条清晰的、充满挑战与机遇的研究路线图，是一本值得反复研读并时常翻阅的参考佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构，简直就是一部教科书级别的范本，逻辑链条衔接得天衣无缝。它没有一开始就抛出那些晦涩难懂的高深理论，而是采取了一种循序渐进的教学方法，从基础概念的梳理开始，逐步引入到核心的优化算法。我特别欣赏作者在每一章节末尾设置的“思考题”与“延伸阅读”板块，它们不仅是对本章知识点的巧妙巩固，更像是一条条通往更广阔学术领域的引路牌，激发了我进一步查阅和钻研的兴趣。这种设计极大地提升了学习的主动性，它不再是被动的知识灌输，而是一种主动的探索过程。此外，书中对不同近似计算方法的比较分析也做到了极为客观和深入，作者没有偏袒任何一方，而是从理论可行性、计算复杂度、实际能耗效益等多个维度进行了细致的剖析，帮助读者构建起一个全面、立体的认知框架。