无线传感器网络节能、优化与可生存性 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈志德 著

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• 无线传感器网络
• 节能
• 优化
• 可生存性
• 低功耗
• 路由协议
• 数据聚合
• 网络管理
• WSN
• 能量效率

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121210556

商品编码：29658030570

包装：平装

出版时间：2013-09-01

基本信息

书名：无线传感器网络节能、优化与可生存性

定价：38.00元

作者：陈志德

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-09-01

ISBN：9787121210556

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本文围绕无线传感器网络在节能、优化与可生存性等方面的研究热点，利用博弈论、马尔可夫链等理论为分析工具，重点介绍和分析了无线传感器在功率控制、数据传输控制、路由选择优化、性能优化、节点策略优化、节点安全性等问题。全书分为4篇，其中基础篇，对无线传感器网络的技术、特点和应用进行综述；节能篇，提出基于Supermodular博弈的无线传感器网络功率控制、基于Gibbs采样的*的无线传感器网络功率控制和基于非合作博弈考虑剩余能量的无线传感器网络功率控制；优化篇，提出基于演化博弈分簇无线传感器网络数据传输控制、基于演化博弈的路由选择机制和传感器网络的性能优化；生存篇，对基于演化博弈论的无线传感器网络节点进行策略分析和基于马尔可夫链的无线传感器网络进行安全性分析。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《无线传感器网络：智能通信与边缘计算的融合》 内容梗概： 本书深入探讨了无线传感器网络（WSN）在日益增长的数据量和复杂应用场景下的演进方向，着重于如何通过引入智能通信技术和边缘计算能力，构建更高效、更具韧性的下一代WSN。我们将从理论基础出发，逐步剖析智能通信在WSN中的关键技术，如认知无线电、软件定义网络（SDN）在WSN中的应用，以及如何利用机器学习和人工智能来提升WSN的感知、决策和通信能力。随后，本书将聚焦于边缘计算如何在WSN中发挥作用，包括边缘节点的设计、数据预处理与分析、分布式智能以及数据卸载策略等。最后，我们将结合实际应用案例，阐述智能通信与边缘计算的融合如何解决WSN在能耗、数据处理延迟、网络鲁棒性以及隐私安全等方面的挑战，并展望其未来的发展趋势。 第一章：导论——下一代无线传感器网络的挑战与机遇 本章将首先回顾无线传感器网络的起源、基本原理和典型应用，例如环境监测、工业自动化、医疗健康等。在此基础上，我们将分析当前WSN面临的核心挑战，包括但不限于： 指数级增长的数据量： 传感器数量的激增和感知精度的提高导致产生海量数据，传统的集中式处理模式已不堪重负。 严格的能耗限制： 传感器节点的能量来源有限，如何在保障网络功能的同时最大化节点续航能力是永恒的课题。 实时性与低延迟需求： 越来越多的应用场景要求WSN能够快速响应，对数据处理和传输的延迟提出严苛要求。 网络的可扩展性与动态性： 节点可能频繁加入或离开网络，网络拓扑结构变化迅速，需要具备强大的自适应能力。 数据隐私与安全： 敏感数据的传输和存储增加了潜在的安全风险。 复杂环境下的鲁棒性： 传感器网络可能部署在恶劣或动态变化的环境中，对网络的可靠性提出挑战。 接着，本章将引入智能通信和边缘计算作为解决这些挑战的关键技术，并阐述它们与WSN融合的巨大潜力，为后续章节的学习奠定基础。我们将强调，未来的WSN将不仅仅是简单的传感器数据采集网络，而是集感知、计算、通信于一体的智能分布式系统。 第二章：智能通信在无线传感器网络中的应用 本章将深入探讨各种智能通信技术如何应用于WSN，提升其通信效率和智能化水平： 认知无线电（Cognitive Radio, CR）在WSN中的应用： 频谱感知与动态频谱接入： 阐述CR如何通过感知可用频谱，动态地选择最佳通信频率，避免干扰，提高频谱利用率。 自适应通信协议： 介绍CR如何根据信道质量、节点状态等动态调整通信参数，如传输功率、调制方式、信道编码等，实现最优通信。 智能路由： 探讨CR如何利用其感知能力，为数据包选择更可靠、更节能的路径。 软件定义网络（Software-Defined Networking, SDN）在WSN中的部署与优势： 分离控制平面与数据平面： 解释SDN如何将WSN的控制逻辑集中化或分布式化，实现对网络的全局视图和集中管理。 灵活的网络管理与配置： 介绍SDN控制器如何动态地重新配置网络路径、调整带宽、管理流量，以应对不断变化的应用需求。 网络切片与服务质量（QoS）保障： 探讨SDN如何实现网络切片，为不同应用提供定制化的网络服务，保障关键业务的QoS。 SDN在WSN中的架构设计： 分析不同SDN架构（集中式、分布式、混合式）在WSN中的适用性。 机器学习与人工智能（AI）驱动的WSN通信： 智能信道预测与优化： 利用机器学习模型预测信道状态，提前进行通信策略调整，减少通信开销。 自适应数据聚合与压缩： 介绍AI算法如何智能地进行数据聚合和压缩，减少传输的数据量，降低能耗。 智能拥塞控制与负载均衡： 利用AI技术预测网络拥塞，并动态调整节点通信负载，避免网络过载。 节能通信策略的AI优化： 探讨如何利用强化学习等技术，为传感器节点设计最优的休眠/唤醒策略和通信调度。 第三章：边缘计算赋能无线传感器网络 本章将聚焦于边缘计算的引入，分析其在WSN中的作用和实现方式： 边缘计算的基本概念与架构： 定义与优势： 介绍边缘计算将计算能力从云端推向网络边缘（传感器节点或网关），以减少延迟、降低带宽消耗、提高数据安全性和隐私性。 WSN中的边缘节点： 探讨不同类型的边缘节点，如具备一定计算能力的传感器节点、边缘服务器、以及集成在网关或接入点的设备。 分层计算模型： 分析WSN中从传感器节点到云端的多层计算架构，以及数据如何在不同层级之间流动和处理。 边缘智能与数据处理： 边缘数据预处理与特征提取： 介绍如何在边缘节点上进行数据清洗、滤波、降噪以及提取有意义的特征，减少上传到云端的数据量。 分布式机器学习模型部署： 探讨如何将轻量级的机器学习模型部署到边缘节点，实现本地化的智能分析和决策。 事件驱动的边缘计算： 分析如何在检测到特定事件时，由边缘节点进行实时响应和处理，而非依赖于远端的云平台。 边缘协同计算： 介绍多个边缘节点之间如何协同工作，共同完成更复杂的计算任务。 边缘计算在WSN中的应用场景： 实时视频/图像分析： 在边缘节点进行目标检测、人脸识别等，减少视频流的传输。 智能预测性维护： 在工业WSN中，边缘节点对设备运行数据进行实时分析，预测故障。 本地化决策与控制： 在智能家居或自动驾驶等场景中，边缘计算实现快速的本地响应。 隐私保护增强： 在医疗或个人健康监测中，敏感数据在边缘进行匿名化或加密处理。 第四章：智能通信与边缘计算的融合——协同优化策略 本章将深入探讨智能通信和边缘计算如何在WSN中实现协同，以达到更优的性能： 协同感知与决策： 边缘节点与传感器节点的协同感知： 讨论如何利用边缘节点的计算能力，整合来自多个传感器的原始数据，进行更精准的感知。 分布式智能决策： 分析如何让边缘节点与传感器节点共同参与决策过程，实现更快的响应速度和更高的鲁棒性。 智能通信路由与边缘计算卸载： 基于网络状态的计算卸载： 介绍如何利用智能通信技术监测网络拥塞和信道质量，动态地决定是否将计算任务卸载到边缘节点或云端。 边缘节点之间的通信优化： 探讨如何利用智能通信技术，优化边缘节点之间的数据传输，减少不必要的网络流量。 协同能效优化： 分析如何通过智能通信与边缘计算的协同，最小化整体网络的能耗，例如，通过边缘计算减少数据传输量，再通过智能通信选择最节能的传输方式。 融合安全与隐私保护： 边缘端的安全策略： 探讨如何在边缘节点部署安全机制，如访问控制、加密解密、入侵检测等。 智能通信在安全中的作用： 分析智能通信如何通过动态的密钥管理、安全路由选择等方式，增强网络安全性。 去中心化与隐私增强技术： 结合区块链等技术，探讨如何实现去中心化的数据管理和更强的隐私保护。 融合的QoS保障与资源管理： 端到端的QoS优化： 分析如何通过智能通信和边缘计算的协同，实现从数据采集到应用处理的端到端QoS保障。 动态资源分配： 探讨如何根据应用需求和网络状况，智能地分配计算、存储和通信资源。 第五章：典型应用案例分析 本章将通过具体的应用场景，生动展示智能通信与边缘计算融合在WSN中的实际价值： 智慧城市中的环境监测与应急响应： 案例描述： 部署于城市各处的传感器网络，监测空气质量、交通流量、噪音等。 融合应用： 边缘节点进行实时数据分析，识别异常情况（如火灾、污染事件），并通过智能通信快速向相关部门发送警报和处理建议。 工业物联网（IIoT）中的预测性维护与生产优化： 案例描述： 传感器监测工业设备的运行状态、温度、振动等。 融合应用： 边缘计算在设备端进行实时数据分析，预测潜在故障，并与生产调度系统协同，优化生产流程，减少停机时间。智能通信确保关键控制指令的低延迟传输。 智慧农业中的精准灌溉与病虫害预警： 案例描述： 传感器监测土壤湿度、温度、光照强度以及作物生长状况。 融合应用： 边缘节点根据传感器数据进行本地化分析，智能判断灌溉需求和病虫害风险，并发送控制指令给灌溉系统。智能通信优化数据传输，减少农业物联网节点的能耗。 智能医疗与可穿戴设备： 案例描述： 可穿戴设备监测用户健康数据（心率、血压、血糖等）。 融合应用： 边缘计算在设备端进行初步数据处理和异常检测，保护用户隐私。智能通信确保健康数据的安全、低延迟传输给医疗平台，以便医生进行远程诊断和干预。 第六章：未来展望与挑战 本章将对WSN的未来发展趋势进行展望，并指出当前及未来的研究挑战： 更深度的AI集成： 联邦学习、深度强化学习等更先进的AI技术在WSN中的应用。 与5G/6G网络的融合： WSN如何更好地融入蜂窝网络，实现更广域、更低延迟的连接。 基于区块链的分布式WSN： 探索区块链技术在WSN中的安全、可信数据管理和激励机制。 异构WSN的统一管理： 如何有效管理和调度不同类型、不同能力的传感器节点和边缘设备。 绿色WSN的设计理念： 持续关注节能技术，实现环境友好型的传感器网络。 标准化与互操作性： 推动WSN相关技术标准的建立，促进不同厂商设备间的互联互通。 伦理与隐私法规的应对： 随着WSN应用越来越广泛，如何应对数据隐私、算法偏见等伦理问题。 本书旨在为研究人员、工程师和学生提供一个全面、深入的视角，理解如何通过智能通信和边缘计算的融合，构建面向未来的、更强大、更智能、更具韧性的无线传感器网络。

评分☆☆☆☆☆

读完本书的目录结构后，我产生了一种强烈的预感：这本书的作者对 WSNs 的未来发展趋势有着深刻的洞察力。它似乎不仅仅在总结现有技术，更是在引导读者思考下一代网络形态。特别是关于“跨域协同”和“边缘智能”的部分，这预示着传感器网络不再是孤立的部署单元，而是需要与云计算、5G/6G 网络深度融合。我特别好奇作者是如何构建一个统一的性能评估框架，来衡量这种跨层、跨域的复杂系统。此外，该书对能耗指标的定义和量化方法似乎非常严谨，这解决了行业内长期以来缺乏统一评估标准的痛点。这种前瞻性的布局，使得这本书超越了一般的教科书范畴，更像是一份面向未来十年技术演进的路线图。它鼓励读者跳出现有的技术框架，去思考如何构建一个更具适应性和可持续发展的智能感知基础设施。

评分☆☆☆☆☆

初翻这本书时，我立刻被其中对“优化”一词的深入解读所吸引。很多教材只是简单地介绍优化算法，但这本书似乎更进一步，探讨了在非理想、动态变化的网络环境中，如何设计出真正鲁棒且高效的优化框架。我注意到章节的划分非常注重逻辑的连贯性，从基础的拓扑构建优化，过渡到数据采集和传输路径的优化，再到整个网络生命周期的优化策略，这种递进式的讲解方式，极大地降低了复杂概念的理解门槛。尤其是其中关于分布式优化算法的描述，我感觉作者在努力平衡全局最优解和局部决策的冲突，这在实际的部署场景中是至关重要的。我个人对于其中涉及的基于博弈论的资源分配模型非常感兴趣，希望书中能提供足够多的数学推导和仿真实例来佐证这些模型的有效性。如果它能清晰地勾勒出不同优化目标（如延迟、吞吐量、能耗）之间的权衡曲线，那这本书的实用价值将倍增。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让人眼前一亮，尤其对于我这种长期在信息技术领域摸爬滚打的人来说，“无线传感器网络”这个词汇本身就充满了挑战与魅力。我记得我拿到这本书时，第一个感觉是它的装帧设计非常专业，封面那种深邃的蓝色调配合着简洁的几何图形，立刻给人一种严谨、前沿的学术气息。我特别关注了它的前言部分，作者似乎非常清晰地阐述了当前 WSNs 面临的核心困境——如何在有限的能源约束下实现网络的最大化效能和持久性。这本书的内容组织结构也十分巧妙，它似乎不仅仅罗列了已有的技术，更像是在构建一个完整的技术生态系统。我期待看到它如何深入剖析能源管理的不同维度，比如节点级别的休眠/唤醒策略，还有跨层级的路由优化算法。如果书中能对新兴的自适应调制技术在节能方面的应用有深入的探讨，那就更完美了。总之，这本书给我的初步印象是，它是一本兼具理论深度和工程实践指导价值的力作，绝对是该领域研究人员和高级工程师的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

作为一名偏向应用层开发的工程师，我更看重技术文档的“落地性”。这本书在理论阐述之余，似乎非常注重与实际硬件和协议栈的结合。我看到了对几种主流低功耗通信协议（如 Zigbee, LoRaWAN 等）在能效方面的对比分析，这对于选择合适的底层技术至关重要。更关键的是，书中对数据融合和信息价值最大化的处理方式非常贴合实际需求。传感器网络收集海量数据，但最有价值的信息往往隐藏在噪声之中。我猜测书中会详细阐述如何设计高效的本地数据预处理和稀疏化算法，以减少不必要的数据回传，从而显著降低功耗。如果它能提供一些基于主流嵌入式平台（如树莓派或Arduino生态）的轻量级算法实现思路或伪代码，那这本书无疑将成为我工作中的“实战手册”，而不是束之高阁的理论参考。

评分☆☆☆☆☆

对于“可生存性”这个概念，我个人的理解是网络的韧性和自愈能力。这本书在这个主题上的着墨之重，让我感到十分惊喜。它没有停留在传统的故障检测和切换层面，而是似乎引入了更具前瞻性的“智能防御”机制。我注意到一个章节专门讨论了如何利用机器学习来预测潜在的网络退化，并提前进行预防性调整，而不是被动地响应故障。这种主动式的维护思想，对于那些部署在偏远、难以人工干预环境中的传感器网络来说，简直是福音。我特别期待看到书中对于异构网络环境下，如何维护整体鲁棒性的讨论。例如，不同能力节点的失效对整体网络性能的影响差异，以及如何通过智能调度来隔离或补偿这些失效节点。这本书展现了一种将网络生命力视为一个动态演化过程的宏大视角，而非静态的安全保障，这点非常值得称赞。