無綫傳感網中低能耗近似計算方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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程思瑤，李建中 著

圖書標籤:

• 無綫傳感網絡
• 近似計算
• 低功耗設計
• 節能計算
• 邊緣計算
• 物聯網
• 嵌入式係統
• 算法優化
• 資源受限設備
• 計算復雜性

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308152075

版次：1

商品編碼：12074926

包裝：平裝

叢書名： 傑齣青年學者研究文叢

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：229

內容簡介

　　《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》研究瞭麵嚮物理過程可重現的數據采集方法，以從源頭提高感知數據的獲取質量、控製感知數據的規模。大多數研究均假設傳感器節點通過等頻數據采集而獲得的感知數據能夠精準地反映物理世界的變化情況。但是，現實中物理地界往往是連續變化的，而傳感器節點的等頻數據采集僅是對連續變化的物理世界的一個離散過程，故等頻數據采集還存在關鍵點丟失和麯綫失真等問題。當然，加大傳感器節點的數據采集頻率，確實能縮小等頻數據采集與真實物理過程之間的差距，但是加大數據采集頻率也同樣意味著消耗*多的能量，並且會使整個網絡中産生大量的感知數據。導緻傳感器網絡陷入感知數據存不下、傳不齣的睏境。鑒於上述原因，本書開展瞭麵嚮物理過程可高精度重現的數據采集算法的研究，並提齣瞭2種變頻數據采集算法，用以獲取感知麯綫。同時，我們對感知麯綫上的查詢處理算法進行瞭討論，並以聚集操作為例，給齣瞭感知麯綫的聚集算法。

目錄

第1章 緒論1.1 研究的目的和意義1.2 無綫傳感器網絡簡介1.2.1 什麼是無綫傳感器網絡1.2.2 無綫傳感器網絡的特點與挑戰1.2.3 無綫傳感器網絡領域的研究現狀與熱點問題1.3 無綫傳感網中感知數據的獲取與計算技術簡介1.3.1 無綫傳感網中感知數據獲取與計算技術的研究現狀1.3.2 無綫傳感網中感知數據的獲取與計算技術所麵臨的新挑戰1.4 本書研究的問題與成果第2章 靜態傳感器網絡中基於均衡抽樣的（ε。δ）一近似聚集算法2.1 引言2.2 問題定義2.3 數學基礎2.3.1 聚集和的估計器2.3.2 平均值的估計器2.3.3 無重復計數值的估計器2.4 分布式均衡抽樣算法2.4.1 樣本容量的確定2.4.2 均衡抽樣算法2.5 近似聚集算法2.6 樣本信息維護算法2.6.1 ε和δ變化時樣本數據信息維護算法2.6 2感知數據變化時樣本信息維護算法2.7 實驗結果2.7 1基於抽樣技術算法的特有性能2.7.2 查詢處理過程中的能量消耗28相關工作2.9 本章小節第3章 動態傳感器網絡中基於Betnoulli抽樣的（ε，δ）-近似聚集算法3.1 引言3.2 預備知識3.2.1 問題定義3.2.2 Bemoulli抽樣3.3 數學基礎3.3.1 計數值及聚集和的估計器3.3.2 平均值估計器3.4 Bernoulli抽樣算法3.4.1 抽樣概率的確定3.4.2 Bernoulli抽樣算法3.5 基於Bernoulli抽樣的（ε，δ）一聚集算法3.5.1 Snapshot查詢處理算法3.5.2 連續查詢處理算法3.5.3 基於多抽樣概率的（ε，δ）近似聚集算法3.6 實驗結果3.6.1 大規模傳感網中算法的性能3.6.2 中等規模傳感網中算法的性能3.7 本章小結第4章 傳感器網絡中地理位置敏感的近似極值點查詢算法4.1 引言4.2 問題定義4.3 貪心算法4.3.1 集中式貪心算法4.3.2 分布式貪心算法4.3.3 算法的復雜性4.4 基於區域劃分的分布式算法4.4.1 算法的總體思想4.4.2 RrDk的計算方法4.4.3 算法的復雜性4.5 實驗結果4.5.1 “Top-k”與“LAP（D，k）”的比較4.5.2 不同算法在計算“LAP-（D,k）”時的性能4.6 相關工作4.7 本章小結第5章 傳感器網絡中麵嚮物理過程可重現的感知數據采集算法5.1 引言5.2 問題定義5.3 兩種變頻數據采集算法5.3.1 基於Hermit插值的變頻數據采集算法5.3.2 基於三次樣條插值的變頻數據采集算法5.4 感知麯綫聚集算法5.4.1 問題的定義5.4.2 感知麯綫聚集算法5.4.3 聚集算法的優化策略——麯綫閤並算法5.5 實驗結果5.5.1 變頻數據采集算法的性能5.5.2 感知麯綫聚集算法的性能5.6 相關工作5.7 本章小結第6章 結論參考文獻索引

《綠色智能：無綫傳感網絡低功耗近似計算與數據管理前沿》 內容梗概 在信息爆炸的時代，無綫傳感網絡（WSN）以其分布式、自組織的特性，在環境監測、工業自動化、智慧醫療、城市管理等眾多領域展現齣不可替代的價值。然而，WSN固有的能量受限性，尤其是節點能量的快速消耗，已成為製約其大規模部署和長期穩定運行的關鍵瓶頸。如何在一個有限的能量預算下，最大限度地提高網絡的感知能力、通信效率和數據處理能力，實現“用最少的能量做最多的事情”，是當前無綫傳感網絡研究領域最具挑戰性的課題之一。 本書《綠色智能：無綫傳感網絡低功耗近似計算與數據管理前沿》並非直接涵蓋“無綫傳感網中低能耗近似計算方法”這一特定書籍的內容，而是從更廣闊的視角，深入探討瞭在能量受限的無綫傳感網絡環境中，如何通過創新的近似計算技術與高效的數據管理策略，實現網絡的綠色、智能和可持續運行。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的認識，理解低功耗近似計算在WSN中的關鍵作用，以及與之緊密相關的各類前沿技術和解決方案。 本書的齣發點，在於認識到在WSN的應用場景中，完全精確的計算往往是資源密集且不必要的。許多應用場景，例如大規模環境參數的監測、概率事件的檢測、對實時性要求極高的預警係統等，對數據的精確度有著一定的容忍度。在這種情況下，采用“近似計算”的理念，即在滿足應用需求的前提下，允許一定程度的誤差，從而顯著降低計算復雜度、內存占用和能量消耗，變得尤為重要。本書將係統地梳理和分析各種適用於WSN的低功耗近似計算技術，並將其置於整體的網絡數據管理框架之下進行討論。 核心章節與內容深入 第一部分：無綫傳感網絡能量約束與近似計算的理論基礎 第一章：無綫傳感網絡的能量挑戰與機遇： 本章將詳細剖析WSN節點能量消耗的主要來源，包括感知、計算、通信（傳輸與接收）、休眠與喚醒等環節。同時，會深入探討能量收集（Energy Harvesting）技術的發展現狀及其在延長WSN壽命中的作用。在此基礎上，引齣能量約束是WSN設計中不可迴避的核心問題，並指齣近似計算作為一種有效的解決方案，為剋服這一挑戰提供瞭新的思路。 第二章：近似計算的原理與在WSN中的適用性： 本章將深入淺齣地介紹近似計算的基本概念、分類（如概率近似、統計近似、確定性近似等）及其核心思想。重點將放在分析為什麼近似計算特彆適閤於WSN環境，例如數據本身具有不確定性、傳感器測量存在噪聲、網絡拓撲動態變化等因素，使得精確計算的價值降低，而近似計算能夠以較低的代價換取可接受的結果。本章還將初步探討一些基礎的近似算法，為後續章節的應用奠定理論基礎。 第二部分：低功耗近似計算在WSN中的關鍵技術與方法 第三章：麵嚮感知數據的近似聚閤與查詢： 在大規模WSN中，傳感器節點生成的海量原始數據需要被高效地收集、處理和聚閤。本章將聚焦於如何利用近似計算技術來優化數據聚閤過程。例如，介紹基於抽樣的近似聚閤算法，如何在不犧牲太多準確性的前提下，通過選擇性地傳輸和聚閤數據來減少通信開銷和能量消耗。同時，會討論近似數據庫查詢技術，如Bloom Filter、HyperLogLog等，如何在分布式WSN環境中實現高效的近似集閤查詢和統計查詢。 第四章：近似推理與決策在WSN中的應用： 許多WSN應用需要根據傳感器數據進行實時推理和決策，例如異常檢測、事件識彆、目標跟蹤等。本章將探討如何將近似推理技術應用於這些場景，以降低計算的復雜度和能量消耗。例如，介紹基於概率圖模型的近似推斷方法，如變分推斷（Variational Inference）和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的近似版本，以及在資源受限節點上的輕量級機器學習模型（如決策樹、支持嚮量機的近似版本）的應用。 第五章：近似信號處理與數據壓縮技術： 傳感器節點采集的原始信號往往包含大量的冗餘信息，且直接傳輸原始信號的能耗極高。本章將探討如何運用近似信號處理和數據壓縮技術來減少數據量。這包括但不限於：基於感知編碼（Compressed Sensing）的稀疏采樣與重構技術，如何以遠低於奈奎斯特速率的采樣點數重構信號；以及各種近似無損或有損壓縮算法，在滿足特定保真度要求下，實現數據量的有效壓縮。 第六章：低功耗近似計算的網絡協同與資源管理： 單個節點的低功耗近似計算固然重要，但WSN的整體效能依賴於節點間的協同與網絡層麵的資源管理。本章將討論如何將近似計算的思想融入到網絡的設計和管理中。例如，介紹基於近似的路由選擇算法，如何在保證數據傳輸的同時，優化節點的能量消耗；以及動態調整節點工作模式（如休眠/喚醒周期、采樣頻率）的近似調度策略，以最大化網絡的整體生存時間。 第三部分：近似計算在WSN數據管理中的前沿探索 第七章：麵嚮近似查詢的分布式數據存儲與索引： 在WSN中，如何高效地存儲和檢索近似查詢的結果是一個挑戰。本章將探討支持近似查詢的分布式數據存儲模型，以及在節點上構建和維護近似索引結構的方法。這可能涉及基於分布式哈希錶（DHT）的近似索引，以及如何在節點能量和存儲有限的情況下，動態地更新和維護這些索引。 第八章：近似數據的時間序列分析與趨勢預測： WSN數據通常是連續的、時間序列化的，對趨勢的分析和預測是許多應用的關鍵。本章將介紹如何使用近似計算技術來處理和分析時間序列數據。例如，基於滑動窗口的近似統計量計算，以及使用近似時間序列模型（如ARIMA模型的簡化版本）進行短期預測，以減少計算資源消耗。 第九章：近似數據流處理與事件檢測： WSN實時感知大量數據流，需要高效的數據流處理能力。本章將探討在近似計算框架下，如何設計和實現高效的數據流處理算法，用於在綫事件檢測、異常值識彆等。這包括流式近似查詢（Streaming Approximate Queries）、滑動窗口上的近似聚閤等技術。 第四部分：案例研究與未來展望 第十章：WSN低功耗近似計算的典型應用案例分析： 本章將通過具體的實際應用場景，如環境監測網絡中的溫度、濕度、汙染物濃度異常檢測，智能農業中的作物生長狀態監測，智能交通係統中的車輛流量與擁堵檢測，以及智能傢居中的能耗優化等，深入剖析如何運用前麵章節介紹的近似計算與數據管理技術，解決實際問題，並評估其帶來的性能提升和能量節省效果。 第十一章：未來研究方嚮與挑戰： 本章將對WSN低功耗近似計算與數據管理領域的未來發展趨勢進行展望。這可能包括：深度學習與近似計算的融閤，用於更智能的節能決策；聯邦學習在WSN中的低功耗近似實現；麵嚮安全和隱私保護的近似計算技術；以及考慮更復雜通信模型和節點異構性的近似算法設計。同時，也會討論當前研究麵臨的挑戰，例如理論與實踐的差距、大規模部署的驗證、以及標準化等問題。 本書特點 本書的編寫力求理論與實踐相結閤，在介紹核心概念和技術的同時，輔以豐富的算法原理、數學推導（在必要且不影響流暢閱讀的前提下）以及典型案例分析，幫助讀者建立起對WSN低功耗近似計算與數據管理的係統認知。本書的目標讀者包括但不限於： 對無綫傳感網絡技術有深入興趣的在校學生（本科高年級、研究生）。 從事無綫傳感網絡、物聯網、嵌入式係統、分布式係統等領域的研究人員和工程師。 希望瞭解如何通過優化計算和數據管理來提高WSN性能和效率的行業實踐者。 本書期望能夠為讀者打開一扇理解和應用低功耗近似計算技術於無綫傳感網絡的大門，助力構建更加綠色、智能、高效的未來感知網絡。

評分☆☆☆☆☆

這本《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》的封麵設計倒是挺吸引人的，深邃的藍色背景，上麵隱約可見錯落有緻的節點，仿佛是夜空中閃爍的星辰，又像是某種精密網絡的縮影。我初次翻開時，就被它直觀的視覺語言所打動。序言部分對於無綫傳感網（WSN）的定義、應用場景以及其核心挑戰——能源限製，進行瞭清晰的鋪墊。作者在這裏沒有直接陷入技術細節，而是先從宏觀層麵描繪瞭WSN的廣闊前景，從環境監測到智能傢居，再到工業自動化，無不展現齣這項技術的潛力。這種開篇方式，對於一個初涉此領域的讀者來說，無疑是極大的鼓舞。接著，書中對現有WSN研究中的一些經典問題，如節點部署、數據采集、路由選擇等，都進行瞭簡要的概述，並點齣瞭這些問題在低能耗方麵的復雜性。雖然我尚未深入探討其中的算法，但僅從開篇的介紹，就能感受到作者在梳理研究脈絡上的功力。感覺這本書是在為讀者構建一個堅實的基礎，讓我們在接下來的深度閱讀前，對整個領域有一個整體的認知框架。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》給我留下瞭一個深刻的印象。這本書的結構安排非常閤理，從基礎概念的引入，到核心理論的探討，再到具體算法的詳解，層層遞進，邏輯清晰。而且，作者在每一部分的講解都力求深入淺齣，即使是對於初次接觸WSN近似計算的讀者，也能夠相對容易地理解。特彆讓我感到驚喜的是，書中不乏一些創新性的思路和方法，這些內容不僅豐富瞭我對WSN低能耗計算的認知，也為我未來的研究方嚮提供瞭新的啓示。讀完後，我感覺自己對於如何設計和優化WSN的能耗管理，有瞭更加係統和深刻的理解。這本書的價值，不僅僅在於其提供的技術知識，更在於它所展現齣的嚴謹治學態度和創新精神，這對於任何想要深入瞭解WSN領域的讀者來說，都是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶設計是讓我眼前一亮的。很多技術書籍在圖錶繪製上都比較生硬，但這本書中的圖錶，無論是網絡拓撲示意圖，還是算法流程圖，都顯得十分清晰、流暢，而且顔色搭配也非常柔和，長時間閱讀也不會感到視覺疲勞。我特彆喜歡其中用流程圖來解釋一些復雜算法的思路，將抽象的概念具象化，讓原本晦澀的邏輯變得易於理解。例如，在介紹某種數據聚閤算法時，作者通過一個多層次的流程圖，一步步展示瞭數據如何從各個節點匯聚到匯聚節點，以及中間的壓縮和融閤過程。這種可視化呈現方式，極大地降低瞭理解門檻。此外，書中對某些概念的定義和解釋，也力求精確且通俗易懂，避免瞭過多的專業術語堆砌，使得即使非本專業背景的讀者，也能逐步跟上思路。這種精心設計的細節，體現瞭作者在內容組織和呈現方式上的良苦用心，讓閱讀過程更加愉悅和高效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常務實，字裏行間透露齣作者在無綫傳感網領域的深厚積纍。每一章節的開篇，都對該章節要討論的問題進行瞭清晰的界定，並且會簡要迴顧相關的現有研究成果，然後引齣本書提齣的方法。在方法論述部分，作者采用瞭嚴謹的數學推導，但同時又輔以大量的圖示和例子，使得理論的講解不會顯得過於枯燥。我尤其欣賞的是，書中在討論近似計算方法時，非常注重其近似程度和計算復雜度之間的權衡。例如，書中詳細分析瞭不同近似算法在不同數據量和網絡規模下的性能錶現，並給齣瞭如何根據實際需求選擇最優算法的建議。這種客觀公正的分析，以及對細節的深入挖掘，讓我對作者的研究方法和學術態度有瞭更深的認識，也為我理解和應用這些近似計算方法提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我之前讀過不少關於網絡通信的書籍，但很少有像這本《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》這樣，在理論深度和實際應用之間找到如此恰當的平衡點。書中不僅僅是羅列各種公式和理論，更重要的是，它時刻關注著WSN實際部署中可能遇到的問題，並提供瞭相應的解決方案。比如，在討論能量收集技術時，書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是詳細分析瞭不同能量收集方式的優缺點，以及在不同環境下如何優化能量采集策略，以最大化延長節點壽命。我還注意到，書中在介紹一些近似計算方法時，會結閤具體的場景進行分析，例如，在進行區域覆蓋時，如何通過近似算法在保證覆蓋率的前提下，最小化節點數量，從而達到節能的目的。這種“理論+實踐”的模式，讓書中的內容更具指導意義，也更能激發讀者在實際項目中進行探索和創新的興趣。