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

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程思瑶，李建中 著

图书标签:

• 无线传感网络
• 近似计算
• 低功耗设计
• 节能计算
• 边缘计算
• 物联网
• 嵌入式系统
• 算法优化
• 资源受限设备
• 计算复杂性

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308152075

版次：1

商品编码：12074926

包装：平装

丛书名： 杰出青年学者研究文丛

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：229

内容简介

　　《无线传感网中低能耗近似计算方法》研究了面向物理过程可重现的数据采集方法，以从源头提高感知数据的获取质量、控制感知数据的规模。大多数研究均假设传感器节点通过等频数据采集而获得的感知数据能够精准地反映物理世界的变化情况。但是，现实中物理地界往往是连续变化的，而传感器节点的等频数据采集仅是对连续变化的物理世界的一个离散过程，故等频数据采集还存在关键点丢失和曲线失真等问题。当然，加大传感器节点的数据采集频率，确实能缩小等频数据采集与真实物理过程之间的差距，但是加大数据采集频率也同样意味着消耗*多的能量，并且会使整个网络中产生大量的感知数据。导致传感器网络陷入感知数据存不下、传不出的困境。鉴于上述原因，本书开展了面向物理过程可高精度重现的数据采集算法的研究，并提出了2种变频数据采集算法，用以获取感知曲线。同时，我们对感知曲线上的查询处理算法进行了讨论，并以聚集操作为例，给出了感知曲线的聚集算法。

目录

第1章 绪论1.1 研究的目的和意义1.2 无线传感器网络简介1.2.1 什么是无线传感器网络1.2.2 无线传感器网络的特点与挑战1.2.3 无线传感器网络领域的研究现状与热点问题1.3 无线传感网中感知数据的获取与计算技术简介1.3.1 无线传感网中感知数据获取与计算技术的研究现状1.3.2 无线传感网中感知数据的获取与计算技术所面临的新挑战1.4 本书研究的问题与成果第2章 静态传感器网络中基于均衡抽样的（ε。δ）一近似聚集算法2.1 引言2.2 问题定义2.3 数学基础2.3.1 聚集和的估计器2.3.2 平均值的估计器2.3.3 无重复计数值的估计器2.4 分布式均衡抽样算法2.4.1 样本容量的确定2.4.2 均衡抽样算法2.5 近似聚集算法2.6 样本信息维护算法2.6.1 ε和δ变化时样本数据信息维护算法2.6 2感知数据变化时样本信息维护算法2.7 实验结果2.7 1基于抽样技术算法的特有性能2.7.2 查询处理过程中的能量消耗28相关工作2.9 本章小节第3章 动态传感器网络中基于Betnoulli抽样的（ε，δ）-近似聚集算法3.1 引言3.2 预备知识3.2.1 问题定义3.2.2 Bemoulli抽样3.3 数学基础3.3.1 计数值及聚集和的估计器3.3.2 平均值估计器3.4 Bernoulli抽样算法3.4.1 抽样概率的确定3.4.2 Bernoulli抽样算法3.5 基于Bernoulli抽样的（ε，δ）一聚集算法3.5.1 Snapshot查询处理算法3.5.2 连续查询处理算法3.5.3 基于多抽样概率的（ε，δ）近似聚集算法3.6 实验结果3.6.1 大规模传感网中算法的性能3.6.2 中等规模传感网中算法的性能3.7 本章小结第4章 传感器网络中地理位置敏感的近似极值点查询算法4.1 引言4.2 问题定义4.3 贪心算法4.3.1 集中式贪心算法4.3.2 分布式贪心算法4.3.3 算法的复杂性4.4 基于区域划分的分布式算法4.4.1 算法的总体思想4.4.2 RrDk的计算方法4.4.3 算法的复杂性4.5 实验结果4.5.1 “Top-k”与“LAP（D，k）”的比较4.5.2 不同算法在计算“LAP-（D,k）”时的性能4.6 相关工作4.7 本章小结第5章 传感器网络中面向物理过程可重现的感知数据采集算法5.1 引言5.2 问题定义5.3 两种变频数据采集算法5.3.1 基于Hermit插值的变频数据采集算法5.3.2 基于三次样条插值的变频数据采集算法5.4 感知曲线聚集算法5.4.1 问题的定义5.4.2 感知曲线聚集算法5.4.3 聚集算法的优化策略——曲线合并算法5.5 实验结果5.5.1 变频数据采集算法的性能5.5.2 感知曲线聚集算法的性能5.6 相关工作5.7 本章小结第6章 结论参考文献索引

《绿色智能：无线传感网络低功耗近似计算与数据管理前沿》 内容梗概 在信息爆炸的时代，无线传感网络（WSN）以其分布式、自组织的特性，在环境监测、工业自动化、智慧医疗、城市管理等众多领域展现出不可替代的价值。然而，WSN固有的能量受限性，尤其是节点能量的快速消耗，已成为制约其大规模部署和长期稳定运行的关键瓶颈。如何在一个有限的能量预算下，最大限度地提高网络的感知能力、通信效率和数据处理能力，实现“用最少的能量做最多的事情”，是当前无线传感网络研究领域最具挑战性的课题之一。 本书《绿色智能：无线传感网络低功耗近似计算与数据管理前沿》并非直接涵盖“无线传感网中低能耗近似计算方法”这一特定书籍的内容，而是从更广阔的视角，深入探讨了在能量受限的无线传感网络环境中，如何通过创新的近似计算技术与高效的数据管理策略，实现网络的绿色、智能和可持续运行。本书旨在为读者提供一个全面而深入的认识，理解低功耗近似计算在WSN中的关键作用，以及与之紧密相关的各类前沿技术和解决方案。 本书的出发点，在于认识到在WSN的应用场景中，完全精确的计算往往是资源密集且不必要的。许多应用场景，例如大规模环境参数的监测、概率事件的检测、对实时性要求极高的预警系统等，对数据的精确度有着一定的容忍度。在这种情况下，采用“近似计算”的理念，即在满足应用需求的前提下，允许一定程度的误差，从而显著降低计算复杂度、内存占用和能量消耗，变得尤为重要。本书将系统地梳理和分析各种适用于WSN的低功耗近似计算技术，并将其置于整体的网络数据管理框架之下进行讨论。 核心章节与内容深入 第一部分：无线传感网络能量约束与近似计算的理论基础 第一章：无线传感网络的能量挑战与机遇： 本章将详细剖析WSN节点能量消耗的主要来源，包括感知、计算、通信（传输与接收）、休眠与唤醒等环节。同时，会深入探讨能量收集（Energy Harvesting）技术的发展现状及其在延长WSN寿命中的作用。在此基础上，引出能量约束是WSN设计中不可回避的核心问题，并指出近似计算作为一种有效的解决方案，为克服这一挑战提供了新的思路。 第二章：近似计算的原理与在WSN中的适用性： 本章将深入浅出地介绍近似计算的基本概念、分类（如概率近似、统计近似、确定性近似等）及其核心思想。重点将放在分析为什么近似计算特别适合于WSN环境，例如数据本身具有不确定性、传感器测量存在噪声、网络拓扑动态变化等因素，使得精确计算的价值降低，而近似计算能够以较低的代价换取可接受的结果。本章还将初步探讨一些基础的近似算法，为后续章节的应用奠定理论基础。 第二部分：低功耗近似计算在WSN中的关键技术与方法 第三章：面向感知数据的近似聚合与查询： 在大规模WSN中，传感器节点生成的海量原始数据需要被高效地收集、处理和聚合。本章将聚焦于如何利用近似计算技术来优化数据聚合过程。例如，介绍基于抽样的近似聚合算法，如何在不牺牲太多准确性的前提下，通过选择性地传输和聚合数据来减少通信开销和能量消耗。同时，会讨论近似数据库查询技术，如Bloom Filter、HyperLogLog等，如何在分布式WSN环境中实现高效的近似集合查询和统计查询。 第四章：近似推理与决策在WSN中的应用： 许多WSN应用需要根据传感器数据进行实时推理和决策，例如异常检测、事件识别、目标跟踪等。本章将探讨如何将近似推理技术应用于这些场景，以降低计算的复杂度和能量消耗。例如，介绍基于概率图模型的近似推断方法，如变分推断（Variational Inference）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的近似版本，以及在资源受限节点上的轻量级机器学习模型（如决策树、支持向量机的近似版本）的应用。 第五章：近似信号处理与数据压缩技术： 传感器节点采集的原始信号往往包含大量的冗余信息，且直接传输原始信号的能耗极高。本章将探讨如何运用近似信号处理和数据压缩技术来减少数据量。这包括但不限于：基于感知编码（Compressed Sensing）的稀疏采样与重构技术，如何以远低于奈奎斯特速率的采样点数重构信号；以及各种近似无损或有损压缩算法，在满足特定保真度要求下，实现数据量的有效压缩。 第六章：低功耗近似计算的网络协同与资源管理： 单个节点的低功耗近似计算固然重要，但WSN的整体效能依赖于节点间的协同与网络层面的资源管理。本章将讨论如何将近似计算的思想融入到网络的设计和管理中。例如，介绍基于近似的路由选择算法，如何在保证数据传输的同时，优化节点的能量消耗；以及动态调整节点工作模式（如休眠/唤醒周期、采样频率）的近似调度策略，以最大化网络的整体生存时间。 第三部分：近似计算在WSN数据管理中的前沿探索 第七章：面向近似查询的分布式数据存储与索引： 在WSN中，如何高效地存储和检索近似查询的结果是一个挑战。本章将探讨支持近似查询的分布式数据存储模型，以及在节点上构建和维护近似索引结构的方法。这可能涉及基于分布式哈希表（DHT）的近似索引，以及如何在节点能量和存储有限的情况下，动态地更新和维护这些索引。 第八章：近似数据的时间序列分析与趋势预测： WSN数据通常是连续的、时间序列化的，对趋势的分析和预测是许多应用的关键。本章将介绍如何使用近似计算技术来处理和分析时间序列数据。例如，基于滑动窗口的近似统计量计算，以及使用近似时间序列模型（如ARIMA模型的简化版本）进行短期预测，以减少计算资源消耗。 第九章：近似数据流处理与事件检测： WSN实时感知大量数据流，需要高效的数据流处理能力。本章将探讨在近似计算框架下，如何设计和实现高效的数据流处理算法，用于在线事件检测、异常值识别等。这包括流式近似查询（Streaming Approximate Queries）、滑动窗口上的近似聚合等技术。 第四部分：案例研究与未来展望 第十章：WSN低功耗近似计算的典型应用案例分析： 本章将通过具体的实际应用场景，如环境监测网络中的温度、湿度、污染物浓度异常检测，智能农业中的作物生长状态监测，智能交通系统中的车辆流量与拥堵检测，以及智能家居中的能耗优化等，深入剖析如何运用前面章节介绍的近似计算与数据管理技术，解决实际问题，并评估其带来的性能提升和能量节省效果。 第十一章：未来研究方向与挑战： 本章将对WSN低功耗近似计算与数据管理领域的未来发展趋势进行展望。这可能包括：深度学习与近似计算的融合，用于更智能的节能决策；联邦学习在WSN中的低功耗近似实现；面向安全和隐私保护的近似计算技术；以及考虑更复杂通信模型和节点异构性的近似算法设计。同时，也会讨论当前研究面临的挑战，例如理论与实践的差距、大规模部署的验证、以及标准化等问题。 本书特点 本书的编写力求理论与实践相结合，在介绍核心概念和技术的同时，辅以丰富的算法原理、数学推导（在必要且不影响流畅阅读的前提下）以及典型案例分析，帮助读者建立起对WSN低功耗近似计算与数据管理的系统认知。本书的目标读者包括但不限于： 对无线传感网络技术有深入兴趣的在校学生（本科高年级、研究生）。 从事无线传感网络、物联网、嵌入式系统、分布式系统等领域的研究人员和工程师。 希望了解如何通过优化计算和数据管理来提高WSN性能和效率的行业实践者。 本书期望能够为读者打开一扇理解和应用低功耗近似计算技术于无线传感网络的大门，助力构建更加绿色、智能、高效的未来感知网络。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《无线传感网中低能耗近似计算方法》给我留下了一个深刻的印象。这本书的结构安排非常合理，从基础概念的引入，到核心理论的探讨，再到具体算法的详解，层层递进，逻辑清晰。而且，作者在每一部分的讲解都力求深入浅出，即使是对于初次接触WSN近似计算的读者，也能够相对容易地理解。特别让我感到惊喜的是，书中不乏一些创新性的思路和方法，这些内容不仅丰富了我对WSN低能耗计算的认知，也为我未来的研究方向提供了新的启示。读完后，我感觉自己对于如何设计和优化WSN的能耗管理，有了更加系统和深刻的理解。这本书的价值，不仅仅在于其提供的技术知识，更在于它所展现出的严谨治学态度和创新精神，这对于任何想要深入了解WSN领域的读者来说，都是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表设计是让我眼前一亮的。很多技术书籍在图表绘制上都比较生硬，但这本书中的图表，无论是网络拓扑示意图，还是算法流程图，都显得十分清晰、流畅，而且颜色搭配也非常柔和，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我特别喜欢其中用流程图来解释一些复杂算法的思路，将抽象的概念具象化，让原本晦涩的逻辑变得易于理解。例如，在介绍某种数据聚合算法时，作者通过一个多层次的流程图，一步步展示了数据如何从各个节点汇聚到汇聚节点，以及中间的压缩和融合过程。这种可视化呈现方式，极大地降低了理解门槛。此外，书中对某些概念的定义和解释，也力求精确且通俗易懂，避免了过多的专业术语堆砌，使得即使非本专业背景的读者，也能逐步跟上思路。这种精心设计的细节，体现了作者在内容组织和呈现方式上的良苦用心，让阅读过程更加愉悦和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本《无线传感网中低能耗近似计算方法》的封面设计倒是挺吸引人的，深邃的蓝色背景，上面隐约可见错落有致的节点，仿佛是夜空中闪烁的星辰，又像是某种精密网络的缩影。我初次翻开时，就被它直观的视觉语言所打动。序言部分对于无线传感网（WSN）的定义、应用场景以及其核心挑战——能源限制，进行了清晰的铺垫。作者在这里没有直接陷入技术细节，而是先从宏观层面描绘了WSN的广阔前景，从环境监测到智能家居，再到工业自动化，无不展现出这项技术的潜力。这种开篇方式，对于一个初涉此领域的读者来说，无疑是极大的鼓舞。接着，书中对现有WSN研究中的一些经典问题，如节点部署、数据采集、路由选择等，都进行了简要的概述，并点出了这些问题在低能耗方面的复杂性。虽然我尚未深入探讨其中的算法，但仅从开篇的介绍，就能感受到作者在梳理研究脉络上的功力。感觉这本书是在为读者构建一个坚实的基础，让我们在接下来的深度阅读前，对整个领域有一个整体的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常务实，字里行间透露出作者在无线传感网领域的深厚积累。每一章节的开篇，都对该章节要讨论的问题进行了清晰的界定，并且会简要回顾相关的现有研究成果，然后引出本书提出的方法。在方法论述部分，作者采用了严谨的数学推导，但同时又辅以大量的图示和例子，使得理论的讲解不会显得过于枯燥。我尤其欣赏的是，书中在讨论近似计算方法时，非常注重其近似程度和计算复杂度之间的权衡。例如，书中详细分析了不同近似算法在不同数据量和网络规模下的性能表现，并给出了如何根据实际需求选择最优算法的建议。这种客观公正的分析，以及对细节的深入挖掘，让我对作者的研究方法和学术态度有了更深的认识，也为我理解和应用这些近似计算方法提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我之前读过不少关于网络通信的书籍，但很少有像这本《无线传感网中低能耗近似计算方法》这样，在理论深度和实际应用之间找到如此恰当的平衡点。书中不仅仅是罗列各种公式和理论，更重要的是，它时刻关注着WSN实际部署中可能遇到的问题，并提供了相应的解决方案。比如，在讨论能量收集技术时，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是详细分析了不同能量收集方式的优缺点，以及在不同环境下如何优化能量采集策略，以最大化延长节点寿命。我还注意到，书中在介绍一些近似计算方法时，会结合具体的场景进行分析，例如，在进行区域覆盖时，如何通过近似算法在保证覆盖率的前提下，最小化节点数量，从而达到节能的目的。这种“理论+实践”的模式，让书中的内容更具指导意义，也更能激发读者在实际项目中进行探索和创新的兴趣。