分層無綫傳感器網絡關鍵技術 9787564738563

分層無綫傳感器網絡關鍵技術 9787564738563 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

王佳昊 著
圖書標籤:
  • 無綫傳感器網絡
  • 分層網絡
  • 路由協議
  • 數據聚閤
  • 節能技術
  • 網絡安全
  • 物聯網
  • 傳感器技術
  • 無綫通信
  • 網絡架構
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店鋪: 廣影圖書專營店
齣版社: 電子科技大學齣版社
ISBN:9787564738563
商品編碼:29624704022
包裝:平裝-膠訂
齣版時間:2017-01-01

具體描述

基本信息

書名:分層無綫傳感器網絡關鍵技術

定價:59.00元

售價:43.1元,便宜15.9元,摺扣73

作者:王佳昊

齣版社:電子科技大學齣版社

齣版日期:2017-01-01

ISBN:9787564738563

字數:

頁碼:

版次:1

裝幀:平裝-膠訂

開本:16開

商品重量:0.4kg

編輯推薦


內容提要


分層結構憑藉良好的效率和易於管理等優勢成為無綫傳感器網絡中的一個重要分支,在科學研究和實際應用中都受到高度重視。《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》在對分層路由算法歸類的基礎上比較深入地分析和總結瞭分層無綫傳感器網絡結構和特點,從安全、效率和應用的角度齣發對其中的分層路由、密鑰管理、數據融閤、節點定位、多目標跟蹤和位置隱私6個關鍵問題進行瞭深入探討。匯集瞭相關內容*典型的代錶性成果,並融閤國內外*研究進展進行瞭總結。

目錄


作者介紹


文摘


序言



動態數據流與邊緣計算的融閤:麵嚮智能物聯網的分布式決策與優化 本書深入探討瞭在爆炸式增長的物聯網(IoT)場景下,如何有效處理海量、動態、實時産生的數據流,並通過邊緣計算的分布式能力,實現智能決策與係統優化。我們將目光從傳統的集中式處理模式轉移,聚焦於如何構建更加高效、魯棒、低延遲的物聯網應用。 第一章:物聯網數據流的挑戰與機遇 物聯網的迅猛發展帶來瞭前所未有的數據洪流。傳感器、設備、應用在不同時空尺度上産生海量數據,其特點包括: 實時性與時效性: 許多物聯網應用(如工業自動化、智能交通、遠程醫療)對數據處理的時延要求極高,延遲幾秒鍾都可能導緻嚴重後果。 動態性與變化性: 數據內容、産生速率、數據分布等都在不斷變化,需要模型和算法能夠快速適應。 異構性與不確定性: 不同設備産生的數據格式、精度、可靠性各不相同,需要有效的融閤與清洗機製。 大規模性與爆發性: 連接設備的數量呈指數級增長,數據量龐大且可能齣現突發流量。 這些挑戰也孕育著巨大的機遇。通過有效挖掘和利用這些數據,我們可以實現更加智能化的預測、控製、決策,從而驅動各行各業的深刻變革。傳統的雲端集中式數據處理模式在麵對上述挑戰時,麵臨著網絡帶寬瓶頸、高昂的通信成本、單點故障風險以及不可接受的時延等問題。因此,將計算能力推嚮數據源頭附近的邊緣,成為解決這些問題的關鍵。 第二章:邊緣計算的架構與部署模式 邊緣計算(Edge Computing)是將計算、存儲和網絡能力部署在靠近數據源的網絡邊緣。本書將詳細分析邊緣計算的多種架構和部署模式: 終端邊緣(Device Edge): 計算能力直接集成在終端設備中,如智能手機、智能傢電、工業傳感器等,實現數據預處理、簡單推理。 近端邊緣(Near Edge): 部署在局域網內,如樓宇、工廠、基站側,擁有更強的計算能力,可支持更復雜的計算任務。 遠端邊緣(Far Edge): 部署在區域性的數據中心或 MEC(Mobile Edge Computing)節點,具備更強的計算和存儲資源,可承擔更大規模的數據處理和分析。 我們將深入探討不同邊緣計算節點的計算能力、網絡連接、存儲能力以及它們之間的協同工作方式。同時,還會分析各種部署模式的優缺點,以及如何根據具體的物聯網應用場景選擇最閤適的部署策略。這包括考慮數據的敏感性、時延要求、計算復雜度、網絡可用性等因素。 第三章:分布式數據流處理技術 為瞭有效處理分布在邊緣節點的動態數據流,我們需要一套高效的分布式數據流處理技術。本書將重點關注以下幾個方麵: 流式計算模型: 介紹實時流處理的核心模型,如微批處理(Micro-batching)、事件驅動(Event-driven)等,以及它們在不同場景下的適用性。 分布式流處理框架: 深入分析 Apache Flink、Apache Spark Streaming、Apache Kafka Streams 等主流流處理框架的原理、架構和特性。我們將討論它們的容錯機製、狀態管理、窗口操作、時間語義(事件時間、處理時間、攝入時間)等關鍵概念。 數據分片與並行化: 研究如何將數據流有效地分片,並在多個邊緣節點上進行並行處理,以提高吞吐量和響應速度。 數據同步與一緻性: 探討在分布式環境下,如何保證數據的一緻性和同步性,特彆是在狀態管理和結果聚閤過程中。 流式數據預處理與特徵提取: 介紹在邊緣端進行數據清洗、去重、降噪、格式轉換以及實時特徵提取的技術,以減少傳輸到雲端的數據量,並為後續分析提供高質量數據。 第四章:麵嚮邊緣智能的分布式機器學習 將機器學習模型部署到邊緣,實現分布式智能決策,是本書的核心內容之一。我們將探討以下關鍵技術: 模型部署與推理: 研究如何將訓練好的機器學習模型高效地部署到計算能力有限的邊緣設備上,並實現低延遲的實時推理。這包括模型壓縮、量化、剪枝等技術。 邊緣協同學習(Federated Learning): 深入分析聯邦學習的原理,即在不共享原始數據的情況下,在各個邊緣節點上協同訓練全局模型。我們將討論其優勢(隱私保護、數據主權)和挑戰(模型聚閤、通信效率、異構性)。 增量學習與在綫學習: 針對動態變化的數據流,研究如何使模型在邊緣端進行增量式或在綫式學習,以便模型能夠持續適應新數據和環境變化。 模型推理的優化: 探討如何在邊緣設備上優化模型的推理速度和能耗,例如利用硬件加速器(如 GPU、TPU、NPU)以及高效的推理引擎。 分布式決策與控製: 研究如何基於邊緣端的模型推理結果,實現實時的分布式決策和控製。這可能涉及到多智能體協同、強化學習在邊緣的部署等。 第五章:邊緣智能的優化與調度 在資源受限的邊緣環境中,如何高效地調度和優化計算任務,是實現大規模物聯網智能化的重要前提。 資源管理與調度: 研究麵嚮邊緣節點的任務調度算法,包括基於優先級、資源需求、功耗約束的調度策略。我們將分析如何平衡計算負載,避免擁塞,並最大化資源利用率。 能效優化: 探討如何在邊緣設備上降低計算和通信的能耗,例如采用節能的計算模式、動態調整計算頻率、優化數據傳輸策略等。 數據卸載策略: 研究當邊緣節點的計算能力不足時,如何將部分計算任務智能地卸載到更強大的近端或雲端節點,並優化卸載決策以最小化時延和成本。 網絡帶寬優化: 探討在邊緣端進行數據聚閤、壓縮、去重等操作,以減少需要傳輸到雲端的數據量,從而緩解網絡帶寬壓力。 容錯與可靠性: 研究在邊緣節點可能齣現故障的情況下,如何保證數據處理和模型推理的可靠性。這可能涉及到冗餘計算、故障檢測與恢復機製。 第六章:安全與隱私保護在邊緣物聯網中的挑戰 隨著計算能力下沉到邊緣,安全和隱私問題變得尤為突齣。 數據安全: 探討如何在邊緣端保護數據的機密性、完整性和可用性。這包括數據加密、訪問控製、安全通信協議等。 設備安全: 研究如何保障邊緣設備的安全性,防止惡意攻擊、篡改和非法訪問。 隱私保護: 重點討論在邊緣計算場景下,如何保護用戶隱私,特彆是在聯邦學習、數據分析等過程中。我們將介紹差分隱私、同態加密等技術在邊緣的應用。 安全策略的分布式部署: 研究如何在分布式邊緣環境中,統一管理和部署安全策略,確保整個物聯網係統的安全性。 第七章:應用案例分析與未來展望 本書將通過具體的應用案例,展示前麵章節所述技術的落地實踐。這可能包括: 智能交通: 邊緣端實時交通流量分析、車輛行為預測、智能信號燈控製。 工業物聯網(IIoT): 設備狀態監測、預測性維護、生産過程優化、質量檢測。 智慧城市: 環境監測、公共安全預警、能源管理、智能安防。 智能醫療: 遠程病人監護、實時健康數據分析、早期疾病預警。 最後,本書將對未來邊緣物聯網的發展趨勢進行展望,包括更強大的邊緣智能硬件、更成熟的分布式係統、更普適的安全隱私技術,以及人機協同等新興方嚮。我們將探討如何構建更加自主、智能、高效的物聯網生態係統,為社會發展帶來更多可能。

用戶評價

評分

這本書的封麵設計簡潔大方,采用瞭一種沉靜的藍色調,讓人一眼就能感受到它所蘊含的專業性和深度。書名“分層無綫傳感器網絡關鍵技術”直擊核心,預示著這是一本深入探討無綫傳感器網絡(WSN)領域前沿技術的著作。作為一名對WSN技術充滿好奇的普通讀者,在瀏覽這本書時,我被它所呈現齣的係統性和邏輯性所吸引。它似乎不僅僅是對某個單一技術點的羅列,而是構建瞭一個完整的知識體係,從基礎概念到高級應用,層層遞進,引導讀者逐步深入。我很好奇,書中對於“分層”這一概念是如何解讀的?是按照網絡結構分層,還是按照功能分層?又或者是某種更精妙的劃分方式?我期待書中能夠詳細闡述不同層次之間的協同工作機製,以及如何通過分層來優化WSN的性能,比如提高能量效率、延長網絡壽命、增強數據可靠性等。此外,“關鍵技術”這一詞組也極大地激發瞭我的興趣,它暗示著書中將聚焦於那些決定WSN成敗的核心技術,而非泛泛而談。我猜想,書中可能會涵蓋一些諸如路由選擇、數據融閤、節點調度、安全防護等關鍵技術,並且會對其進行深入的剖析,給齣一些創新的解決方案或研究思路。總的來說,這本書給我的第一印象是嚴謹、專業且內容豐富,是一部值得細細品味的學術著作,非常適閤希望係統性瞭解WSN關鍵技術的讀者。

評分

初次見到《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》這本書,我立即被它精準的定位和深邃的內涵所吸引。作為一名長期在物聯網領域摸爬滾打的技術人員,我深知無綫傳感器網絡(WSN)是實現萬物互聯的關鍵基礎之一,而“分層”和“關鍵技術”這兩個詞組,無疑點齣瞭該書的核心價值。我迫切想知道,書中對於WSN的分層模型是如何構建的?是遵循瞭業界通用的協議棧分層,還是提齣瞭更符閤WSN自身特點的創新性分層架構?例如,是否會詳細探討如何根據不同的應用場景,例如環境監測、智能傢居、工業控製等,來設計最優的網絡分層策略?更令我期待的是書中對“關鍵技術”的闡述。我預計書中會深入剖析WSN網絡中麵臨的各種技術挑戰,並提齣行之有效的解決方案。例如,在節點部署與管理方麵,是否會介紹智能化的節點定位和自組織網絡技術?在數據傳輸方麵,是否會詳細講解低功耗、長距離的路由協議設計,以及如何實現高效的數據壓縮和傳輸?此外,WSN的可靠性和安全性也是至關重要的課題,我希望書中能夠提供關於如何構建高可靠性網絡,以及如何實現低功耗、高安全的加密和認證機製等方麵的深入見解。這本書給我的感覺是,它不是一本淺嘗輒止的入門讀物,而是一部能夠引領我們深入理解WSN核心技術、解決實際問題的寶貴參考。

評分

讀到《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》這個書名,我腦海裏立刻浮現齣無數個復雜的網絡圖和密密麻麻的算法流程。這顯然是一本為“硬核”讀者量身打造的書籍,它承諾要揭示無綫傳感器網絡(WSN)領域最核心、最前沿的技術秘密。我非常好奇,書中對於“分層”的理解有多麼獨特和深入。是僅僅停留在傳統的網絡協議棧分層,還是會探索更具創新性的分層模型,比如麵嚮能耗、麵嚮數據可靠性、麵嚮應用需求的分層?例如,書中是否會詳細闡述如何構建一個能夠智能感知網絡狀態、動態調整分層結構的WSN?而“關鍵技術”這幾個字,更是打開瞭我對書中內容無限的遐想。我猜測,書中會重點分析在不同分層中遇到的具體技術難題,並提供相應的解決方案。例如,在能源受限的WSN中,如何設計高效的節點休眠和喚醒策略,如何實現能量采集和無綫充電的技術?在海量數據傳輸場景下,如何設計高吞吐量的路由協議,如何利用低功耗通信技術?再者,WSN的可靠性也是一個繞不開的話題,我期待書中能夠深入探討如何通過分層的數據冗餘和糾錯機製,來提高數據的完整性和可用性。這本書給我一種感覺,它不僅僅是技術的堆砌,更是一種係統性的思考和解決方案的提齣。

評分

這本《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》給我的第一感覺就是它是一本非常紮實的學術論文集或者是一部由多位領域專傢聯閤撰寫的專著。從標題來看,它深入挖掘瞭無綫傳感器網絡(WSN)領域中“分層”這一重要的組織結構和“關鍵技術”這一核心內容。對於我這樣一個在WSN領域有一定基礎的研究生來說,這本書可能提供瞭更前沿、更深入的理論框架和技術細節。我特彆關注書中對不同分層策略的討論,例如,是如何根據網絡的拓撲結構、能量約束、數據傳輸需求等因素來設計閤理的網絡層次的?以及在每一層中,又分彆采用瞭哪些創新的關鍵技術來解決特定的問題?比如,在數據采集層,是否探討瞭高效的傳感器節點部署和數據采樣算法?在匯聚層,是否涉及瞭智能化的數據壓縮和預處理技術?在網絡層,又有哪些先進的路由協議能夠有效地平衡網絡負載和延長網絡壽命?我尤其期待書中能夠提及一些針對異構WSN的分層策略,以及在這些分層架構下,如何實現跨層協同優化,以應對WSN在實際部署中麵臨的復雜挑戰。從我過往閱讀相關文獻的經驗來看,一本優秀的WSN專著,不僅要理論紮實,更要有實際應用案例的支撐,所以我希望這本書也能提供一些具體的應用場景分析,例如智慧城市、環境監測、工業自動化等,來展示這些分層關鍵技術在實際應用中的有效性。

評分

這本書給我一種“學術大牛”的嚴謹感,書名《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》一看就知道不是那種輕鬆入門的讀物。對於我們這種在高校裏麵做研究的,或者是需要對接前沿技術的工程師來說,這種深入的、聚焦特定技術的書籍簡直是“及時雨”。我尤其好奇書中對於“分層”這個概念是如何定義的,是類似於OSI模型那樣,還是更貼近於WSN的物理架構?例如,是按照節點功能(如感知層、網絡層、應用層)來劃分,還是按照數據處理的流程(如數據采集、數據傳輸、數據融閤)來劃分?我猜測,這本書的重點會放在如何在這些不同的層次上,實現更高效、更可靠、更低功耗的運行。書中提及的“關鍵技術”更是讓人期待,這可能意味著會深入探討路由協議的設計,例如如何平衡網絡的能量消耗和數據傳輸時延?如何設計節能的匯聚路由來減少節點的負擔?數據融閤技術也是WSN的一個重要瓶頸,我希望能看到書中在這一塊的創新性論述,比如如何利用多傳感器冗餘信息進行有效的融閤,以提高數據的準確性和魯棒性?此外,對於WSN的安全問題,書中是否會有專門的章節來探討如何設計低功耗的安全機製,以應對潛在的網絡攻擊?我希望能找到一些關於加密、認證、訪問控製等方麵的最新研究成果。

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