無綫傳感器網絡原理及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳小平，陳紅仙，檀永 編

圖書標籤:

• 無綫傳感器網絡
• 傳感器網絡
• 物聯網
• 無綫通信
• 嵌入式係統
• 數據采集
• 網絡協議
• 低功耗設計
• 應用案例
• 智能感知

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564170882

版次：1

商品編碼：12074935

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：258

字數：408000

正文語種：中文

內容簡介

　　《無綫傳感器網絡原理及應用》根據通信工程專業的教學需要和無綫傳感器網絡技術的新發展及其應用編寫。
　　《無綫傳感器網絡原理及應用》主要內容有無綫傳感器網絡的基本概念，傳感器網絡的通信與組網技術、支撐技術，重點闡述傳感器網絡協議的技術標準和傳感器網絡的常用開發環境以及射頻收發微控製器CC253x，最後介紹具有實際工程背景的應用例子。
　　《無綫傳感器網絡原理及應用》可供通信工程、電子信息工程、計算機網絡、自動化等專業本科生及研究生，工程技術開發人員參考使用。

內頁插圖

目錄

1 無綫傳感器網絡概述
1．1 引言
1．2 傳感器網絡的體係結構
1．2．1 傳感器網絡的係統架構
1．2．2 傳感器網絡結點的結構
1．2．3 傳感器網絡的結構
1．3 傳感器網絡的特徵
1．3．1 與現有無綫網絡的區彆
1．3．2 與現場總綫的區彆
1．3．3 傳感器結點的限製條件
1．3．4 組網特點
1．4 傳感器網絡的應用領域
1．4．1 軍事領域
1．4．2 工業領域
1．4．3 農業領域
1．4．4 傢庭與健康領域
1．4．5 環境保護領域
1．4．6 其他領域
1．5 傳感器網絡的發展曆史
1．5．1 計算設備的演化曆史
1．5．2 無綫傳感器網絡的發展過程
1．5．3 我國傳感器網絡的發展情況
1．6 無綫傳感器網絡技術的未來挑戰與展望
1．6．1 無綫傳感器網絡技術的未來挑戰
1．6．2 展望
參考文獻

2 傳感器簡介
2．1 傳感器概述
2．1．1 傳感器的定義和作用
2．1．2 傳感器的組成
2．1．3 傳感器的分類
2．2 常見傳感器的類型介紹
2．2．1 能量控製型傳感器
2．2．2 能量轉換型傳感器
2．2．3 集成與智能傳感器
2．3 傳感器的一般特性和選型
2．3．1 傳感器的一般特性
2．3．2 傳感器選型的原則
2．4 微型傳感器示例
2．4．1 DS18820數字式溫度傳感器
2．4．2 溫濕度傳感器SHT1x／7x
參考文獻

3 無綫傳感器網絡的組網基礎
3．1 物理層
3．1．1 物理層概述
3．1．2 傳感器網絡物理層的設計
3．2 MAC子層及協議
3．2．1 MAC子層
3．2．2 MAC協議概述
3．2．3 IEEE 802．11 MAC協議
3．2．4 典型MAC協議：S—MAC協議
3．3 路由協議
3．3．1 路由協議概述
3．3．2 地理位置路由協議
3．3．3 定嚮擴散路由協議
參考文獻

4 無綫傳感器網絡的關鍵技術
4．1 時問同步機製
4．1．1 傳感器網絡的時間同步機製
4．1．2 傳感器網絡時間同步協議
4．2 定位技術
4．2．1 傳感器網絡結點定位問題
4．2．2 基於測距的定位技術
4．2．3 非測距的定位技術
4．2．4 定位係統的典型應用
4．3 能量管理
4．3．1 能量管理的意義
4．3．2 傳感器網絡的電源節能方法
4．3．3 動態能量管理
參考文獻

5 無綫傳感器網絡的數據融閤與安全機製
5．1 數據融閤
5．1．1 多傳感器數據融閤概述
5．1．2 傳感器網絡中數據融閤的作用
5．1．3 數據融閤技術的分類
5．1．4 數據融閤的主要方法
5．1．5 傳感器網絡應用層的數據融閤示例
5．2 安全機製
5．2．1 安全概述
5．2．2 安全攻擊
5．2．3 SPINS安全解決方案
5．2．4 安全管理
參考文獻

6 無綫傳感器網絡的技術標準
6．1 無綫傳感器網絡技術標準的意義
6．2 IEEE 1451係列標準
6．3 IEEE 802．15．4標準
6．3．1 概述
6．3．2 IEEE 802．15．4網絡簡介
6．3．3 物理層
6．3．4 MAC子層
6．3．5 符閤IEEE 802．15．4標準的無綫傳感器網絡實例
6．4 ZigBee協議標準
6．4．1 ZigBee概述
6．4．2 ZigBee網絡層規範
6．4．3 ZigBee係統軟件的設計開發
參考文獻

7 CC253x係列射頻收發微控製器
7．1 CC253x係列射頻收發微控器簡介
7．1．1 CPU和內存
7．1．2 時鍾和電源
7．1．3 外設
7．1．4 無綫模塊
7．2 AES協處理器
7．2．1 AES操作
7．2．2 密鑰和IV
7．2．3 填充輸入數據
7．2．4 AES協處理器和CPU通信
7．2．5 工作模式
7．2．6 CBC—MAC模式
7．2．7 CCM模式
7．2．8 層之間共享AES協處理器
7．2．9 AES中斷
7．2．10 AES DMA觸發
7．2．11 AES寄存器
7．3 定時器2（MAC定時器）
7．3．1 定時器操作
7．3．2 中斷
7．3．3 事件輸齣（DMA觸發和（2SP事件）
7．3．4 定時器啓動／停止同步
7．3．5 定時器2的寄存器
7．4 無綫模塊
7．4．1 RF內核
7．4．2 FIF0訪問
7．4．3 DMA
7．4．4 存儲器映射
7．4．5 頻率和通道編程
7．4．6 IEEE 802．15．4—2006調製格式
7．4．7 1EEE 802．15．4—2006幀格式
7．4．8 發送模式
7．4．9 接收模式
7．4．10 RXFIFO訪問
7．4．11 無綫模塊控製狀態機製
7．4．12 隨機數的産生
7．4．13 數據包分析器和無綫模塊測試輸齣信號
7．4．14 命令選通／CSMA—CA處理器
7．4．15 寄存器

8 無綫傳感器網絡應用
8．1 汽車道閘控製係統
8．1．1 概述
8．1．2 道閘控製係統的無綫通信技術方案
8．1．3 道閘控製係統的硬件設計
8．1．4 道閘控製係統的軟件設計
8．1．5 實驗結果與分析
8．2 城市照明監控係統
8．2．1 研究內容
8．2．2 城市照明監控係統設計方案
8．2．3 城市照明監控係統的硬件設計
8．2．4 城市照明監控係統的嵌入式軟件設計
8．2．5 城市照明監控係統測試
8．3 高壓輸電綫監測係統
8．3．1 概述
8．3．2 高壓輸電綫故障監測係統設計方案
8．3．3 高壓輸電綫故障監測係統的硬件設計
8．3．4 高壓輸電綫故障監測係統的嵌入式軟件設計
8．3．5 實驗結果
參考文獻

附錄 中英文術語對照錶

前言/序言

　　自20世紀90年代以來，隨著傳感器、無綫通信、計算機網絡、嵌入式係統、分布式信息處理與人工智能等新興技術的發展與融閤，研製齣瞭各種具有感知、通信與計算功能的智能微型傳感器。由大量的傳感器結點構成的無綫傳感器網絡具有信號采集、實時監測、信息傳輸、協同處理、信息服務等功能，能感知、采集和處理網絡中感知對象的各種信息。這種具有智能獲取、傳輸和處理信息功能的無綫傳感器網絡，正在逐步形成IT領域的新興産業。無綫傳感器網絡可以廣泛應用於軍事、科研、環境、交通、醫療、製造、反恐、抗災、傢居等領域。無綫傳感器網絡是一個學科交叉綜閤、知識高度集成的前沿熱點研究領域，正受到各方麵的高度關注。美國研究機構和媒體認為它是21世紀世界最具有影響力的、高技術領域的四大支柱型産業之一，是改變世界的十大新興技術之一。
　　無綫傳感器網絡是通信工程及相關專業的一門重要課程，給本科生講解無綫傳感器網絡原理及應用具有重要的意義。本書主要介紹無綫傳感器網絡的基本概念、組網基礎、關鍵技術、數據融閤、安全機製、協議技術標準等內容，第2章介紹瞭一些常用的傳感器，第7章介紹瞭一款無綫傳感器網絡射頻收發微控製器CC253X。第8章著重介紹瞭無綫傳感器網絡的3個應用實例。實例1：城市照明監控係統。該係統采用“監控中心一路端通信裝置一路端單燈測控器”3層結構。路端通信裝置與路端單燈測控器組建ZigBee無綫傳感器網絡。路端通信裝置還通過GPRS技術與監控中心的服務器進行無綫通信。監控中心的監聽軟件與城市照明控製係統配閤使用可實現對路燈狀態的監測和控製。實例2：汽車道閘控製係統。該係統主要由主控器、無綫通信模塊和無綫信號激勵源組成。當安置在汽車內的無綫通信模塊（電子車牌）在汽車進入無綫信號激活區內時從休眠狀態轉換到工作狀態，發射齣車牌信息，主控器中的無綫通信模塊接收到此信息，決定是否開放道閘。實例3：高壓輸電綫故障監測係統。係統由監控中心、綫上網關和故障監測結點3部分組成。故障監測結點和綫上網關組成短距離ZigBee無綫傳感器網絡，綫上網關通過GPRS分組數據技術同監控中心服務器主機進行遠程通信，所有綫上裝置均采用電磁互感取電方式作為能量來源。書中給齣瞭3個實例的軟硬件設計方案。
　　本課程課時數為45學時左右，通過本課程的學習，使學生掌握無綫傳感器網絡的基本原理，結閤實驗課程掌握無綫傳感器網絡設計與開發的基本技術，為今後從事無綫傳感器網絡相關工作及進一步學習打下良好基礎。本書也可供對傳感器網絡技術感興趣的工程技術人員參考。
　　本書參考瞭許多文獻和資料，在此對相關作者深錶謝意，書中參考文獻若有遺漏，或有內容涉及相關作者的知識産權，敬請諒解。本書由陳小平承擔1，3，4，8章的編寫及全書的統稿；陳紅仙承擔第2，5章的編寫；檀永承擔第6，7章的編寫。3個應用實例要特彆感謝研究生何賽、董葉、段毅所做的工作。
　　感謝讀者使用本書，歡迎讀者對本書內容提齣批評和建議，我們將非常感激。

《人工智能：驅動未來的力量》 內容梗概 本書深入剖析瞭人工智能（AI）這一前沿科技的核心概念、關鍵技術、發展曆程、當前應用及未來趨勢，旨在為讀者構建一個全麵而深刻的認知體係。我們並非僅僅羅列AI的應用場景，而是緻力於揭示其背後的原理和驅動力，並探討AI如何以前所未有的方式重塑我們的世界。 第一部分：人工智能的基石——概念與理論 在本書的開篇，我們將首先為讀者奠定堅實的理論基礎。人工智能並非一個抽象的科幻概念，而是建立在一係列嚴謹的科學理論和數學模型之上。 什麼是人工智能？ 我們將從哲學的角度和工程學的角度雙重解讀AI。它究竟是模擬人類智能，還是創造全新的智能形式？我們將探討“智能”的定義本身，以及AI在其中扮演的角色。本書將區分狹義人工智能（ANI），即專注於特定任務的AI，與廣義人工智能（AGI），即擁有與人類相當通用智能的AI，並展望超級智能（ASI）的可能性。 人工智能的驅動原理： AI之所以能夠學習、推理和決策，離不開其核心驅動力——數據和算法。 機器學習（Machine Learning）： 作為AI的核心分支，機器學習賦予計算機從數據中學習的能力，而無需進行顯式編程。我們將深入探討不同類型的機器學習： 監督學習（Supervised Learning）： 介紹其原理，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等，並闡述它們如何通過帶有標簽的數據進行訓練，以預測或分類。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 講解如何處理無標簽數據，如聚類算法（K-Means, DBSCAN）、降維技術（PCA, t-SNE）以及關聯規則挖掘，揭示數據中隱藏的模式和結構。 強化學習（Reinforcement Learning）： 探討智能體（Agent）與環境（Environment）的交互，通過“奬勵”和“懲罰”機製學習最優策略。我們將分析其在遊戲、機器人控製等領域的突破性應用。 深度學習（Deep Learning）： 作為機器學習的一個子集，深度學習以其多層神經網絡結構，在處理復雜數據（如圖像、語音、文本）方麵取得瞭卓越的成就。我們將詳細介紹： 神經網絡（Neural Networks）： 從最基本的感知機，到多層感知機（MLP），再到復雜的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），闡述其結構、激活函數、反嚮傳播算法等。 捲積神經網絡（CNNs）： 重點分析其在圖像識彆、目標檢測等視覺任務中的強大能力，講解捲積層、池化層、全連接層的作用。 循環神經網絡（RNNs）及其變體（LSTM, GRU）： 闡述其在序列數據處理，如自然語言處理（NLP）、時間序列分析中的關鍵作用，以及長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決傳統RNN的梯度消失問題。 Transformer模型： 介紹其革命性的注意力機製（Attention Mechanism），以及如何徹底改變瞭NLP領域，成為當前大型語言模型（LLMs）的基礎。 其他關鍵技術： 自然語言處理（NLP）： 探討計算機如何理解、解釋和生成人類語言。我們將觸及詞法分析、句法分析、語義理解、情感分析、機器翻譯、文本摘要等核心技術。 計算機視覺（Computer Vision）： 講解計算機如何“看”並理解圖像和視頻。內容涵蓋圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、視頻分析等。 知識圖譜（Knowledge Graphs）： 闡述如何將結構化的知識錶示成圖譜形式，實現更深度的推理和理解。 專傢係統（Expert Systems）： 迴顧早期的AI技術，理解其在特定領域模擬人類專傢決策的能力。 第二部分：人工智能的演進——曆史與發展 AI的發展並非一蹴而就，而是經曆瞭一個麯摺而充滿活力的曆程。瞭解其曆史，有助於我們更深刻地理解當前的成就以及未來的方嚮。 萌芽與早期探索（20世紀50-70年代）： 從達特茅斯會議的“人工智能”概念誕生，到早期邏輯推理、問題求解的研究，如“邏輯理論傢”、“通用問題求解器”。 第一次AI寒鼕（20世紀70-80年代）： 早期過於樂觀的預測未能兌現，計算能力和數據不足成為瓶頸，導緻研究停滯。 專傢係統的興起（20世紀80年代）： 知識驅動的專傢係統在特定領域取得瞭成功，帶來瞭AI的短暫復蘇。 第二次AI寒鼕（20世紀80年代末-90年代初）： 專傢係統的局限性暴露，維護成本高昂，通用性差，再次引發人們的質疑。 機器學習的崛起與統計方法的迴歸（20世紀90年代至今）： 隨著計算能力的提升和數據的爆炸式增長，以統計學習為基礎的機器學習方法開始占據主導地位。 深度學習的突破（21世紀10年代至今）： 深度學習在圖像識彆、語音識彆等領域的巨大成功，標誌著AI進入瞭新的黃金時代，並催生瞭大型語言模型等現象級應用。 第三部分：人工智能的應用——賦能韆行百業 AI不再是實驗室裏的概念，而是已經深入到我們生活的方方麵麵，並在各個行業展現齣巨大的應用潛力。本書將重點剖析AI在以下幾個關鍵領域的應用，並揭示其背後的技術邏輯： 智能製造與工業4.0： 預測性維護： 利用傳感器數據和機器學習算法，預測設備故障，減少停機時間。 質量檢測： 應用計算機視覺技術，實現産品外觀缺陷的自動化檢測，提高産品閤格率。 智能排産與優化： 通過AI算法優化生産流程、調度資源，提高生産效率和靈活性。 機器人協作： 智能機器人與人類工人協同工作，提升生産效率和安全性。 醫療健康： 輔助診斷： AI分析醫學影像（X光、CT、MRI），幫助醫生更早、更準確地診斷疾病。 藥物研發： 加速新藥發現過程，預測藥物療效和副作用。 個性化治療： 根據患者的基因信息、病史等，製定個性化的治療方案。 智能健康監測： 可穿戴設備結閤AI，實時監測用戶健康狀況，預警潛在風險。 金融科技（FinTech）： 風險評估與欺詐檢測： AI分析交易數據，識彆異常行為，防止金融欺詐。 智能投顧： 基於用戶偏好和市場數據，提供個性化的投資建議。 信用評分： 利用更廣泛的數據源，建立更準確的信用評估模型。 算法交易： 利用AI模型進行高頻交易，優化交易策略。 交通齣行： 自動駕駛： 核心技術包括傳感器融閤、環境感知、路徑規劃、決策控製等，AI是其大腦。 智能交通管理： 優化交通信號燈配時，緩解交通擁堵，提高道路通行效率。 共享齣行優化： 智能調度車輛，提高匹配效率，降低運營成本。 教育： 個性化學習平颱： AI根據學生的學習進度和理解能力，調整教學內容和難度。 智能輔導係統： 提供即時反饋和答疑，輔助學生學習。 教育資源推薦： 為學生推薦最適閤的學習材料和課程。 零售與電商： 個性化推薦係統： 分析用戶購買曆史和瀏覽行為，推薦感興趣的商品。 智能客服： 自動化處理用戶谘詢，提供7x24小時服務。 需求預測與庫存管理： 預測商品銷量，優化庫存，減少積壓和缺貨。 娛樂與媒體： 內容生成： AI生成文章、音樂、繪畫甚至視頻，拓展創意邊界。 內容推薦： 為用戶推薦符閤其口味的電影、音樂、新聞等。 遊戲AI： 創造更智能、更具挑戰性的遊戲NPC（非玩傢角色）。 第四部分：人工智能的未來——挑戰與展望 AI的快速發展帶來瞭巨大的機遇，同時也伴隨著深刻的挑戰。本書將深入探討這些議題，並展望AI的未來走嚮。 倫理與道德挑戰： 偏見與公平性： AI模型可能繼承訓練數據中的偏見，導緻不公平的結果，如招聘、信貸等領域的歧視。 隱私保護： AI對數據的需求可能導緻個人隱私的泄露和濫用。 責任歸屬： 當AI做齣錯誤決策導緻損失時，責任應如何界定？ 失業問題： AI的自動化能力可能取代部分人工崗位，引發就業結構性調整。 算法透明度與可解釋性（XAI）： 如何理解AI的決策過程，增強人們對AI的信任。 技術前沿與發展趨勢： 通用人工智能（AGI）的探索： AI是否能真正實現類人般通用智能？ 具身智能（Embodied AI）： AI與物理世界的融閤，如更先進的機器人。 AI的安全與可靠性： 如何確保AI係統的穩定運行，避免意外行為。 AI的能源效率： 訓練和運行大型AI模型需要巨大的能源消耗，如何實現綠色AI。 人機協作的新模式： AI如何與人類更好地協同工作，放大人類的創造力和效率。 AI的普惠化： 如何讓AI技術惠及更廣泛的人群，縮小數字鴻溝。 對社會的影響與未來展望： 重塑社會結構： AI如何影響我們的工作、生活、學習和社交方式。 經濟發展新引擎： AI將如何驅動新的産業革命和經濟增長。 人類智能的升級： AI作為工具，如何幫助人類拓展認知邊界，提升自身能力。 對人類文明的深遠影響： 從長遠來看，AI將如何影響人類文明的走嚮。 本書的價值 《人工智能：驅動未來的力量》不僅是一本技術指南，更是一部思想的探索。我們力求以清晰、嚴謹且富有洞察力的語言，帶領讀者穿越AI的復雜世界。無論您是技術從業者、學生、研究人員，還是對未來充滿好奇的普通讀者，本書都將為您提供寶貴的知識和深刻的啓示，幫助您理解並駕馭這場正在發生的智能革命。我們相信，理解AI，就是理解未來。

評分☆☆☆☆☆

我淘來《無綫傳感器網絡原理及應用》這本書，純粹是齣於對新興技術的好奇心，尤其是對那些能夠改變我們生活方式的底層技術。在翻閱這本書的過程中，我被其中關於傳感器網絡在環境監測領域的應用案例深深吸引。書中詳細介紹瞭如何利用傳感器網絡來監測空氣質量、水質、土壤濕度以及野生動物的遷徙軌跡等。我尤其被書中對如何設計大規模、低成本的傳感器網絡以覆蓋廣闊區域的討論所打動，包括如何利用低功耗通信技術（如LoRa、NB-IoT）來剋服通信距離的限製，以及如何進行分布式數據收集和初步處理。書中還對傳感器網絡在智慧農業中的應用進行瞭深入的探討，比如如何通過監測作物生長環境參數來優化灌溉和施肥策略，從而提高農作物産量和質量。我從中學到瞭很多關於如何根據具體應用場景來選擇閤適的傳感器技術和通信協議的知識，這對於我理解物聯網技術的廣泛應用提供瞭更深的認識。雖然我對書名中的“原理”部分還沒有完全深入，但我已經被書中展現齣的各種應用的可能性所深深吸引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《無綫傳感器網絡原理及應用》，但我拿到它的時候，是在一個關於嵌入式係統開發的分享會上，當時我正為一個需要實時數據采集的項目苦惱，而朋友推薦瞭我這本書，說裏麵關於低功耗設計和數據融閤的內容可能會幫到我。拿到手後，我發現書的封麵設計得相當專業，紙張質感也很好，這讓我對即將開始的閱讀充滿瞭期待。翻開目錄，看到的第一部分是關於嵌入式係統硬件選型和基礎知識的介紹，例如各種微控製器的特點、傳感器接口協議，以及如何進行功耗優化，這正是我當時最需要的信息。書中對不同類型傳感器的原理進行瞭深入淺齣的講解，比如溫度、濕度、光照、壓力等，並且提供瞭詳細的硬件連接和驅動編寫的示例代碼，這對於我這樣一個偏重實踐的開發者來說，簡直是雪中送炭。此外，關於嵌入式Linux操作係統的移植和配置，以及實時操作係統（RTOS）在資源受限環境下的應用，也都有詳盡的論述。書中的圖示清晰，步驟明確，即便是初學者也能很快上手。我尤其喜歡其中關於如何利用低成本傳感器搭建簡單數據采集係統的案例分析，這讓我看到瞭理論知識轉化為實際應用的無限可能。雖然我對書名中“無綫傳感器網絡”的部分還未深入瞭解，但僅僅是前麵的嵌入式基礎部分，就已經讓我覺得物超所值瞭。

評分☆☆☆☆☆

我入手《無綫傳感器網絡原理及應用》這本書，更多的是齣於我對數據分析和模式識彆領域的好奇，我希望瞭解傳感器網絡能夠收集到哪些類型的數據，以及這些數據是如何被處理和分析的。書中關於傳感器數據采集和預處理的章節，給我留下瞭深刻的印象。我瞭解到，傳感器網絡不僅能夠收集原始的測量值，還可以通過一些本地的計算和融閤，生成更具信息量的數據。書中詳細闡述瞭各種數據融閤技術，例如卡爾曼濾波、貝葉斯推斷等，以及它們如何在傳感器網絡中應用於提高數據的準確性和可靠性。我尤其對書中關於傳感器數據異常檢測和事件識彆的討論感到興趣，這對於從海量數據中提取有價值的信息至關重要。書中還提到瞭一些關於利用機器學習算法來分析傳感器數據，以識彆潛在模式和預測未來趨勢的方法。例如，通過分析交通傳感器的流量數據來預測擁堵，或者通過分析健康監測傳感器的生理數據來預警健康問題。這本書讓我看到瞭傳感器網絡在實現智能化決策和自動化控製方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我購買《無綫傳感器網絡原理及應用》這本書，純粹是因為它恰好放在我經常瀏覽的技術書架最顯眼的位置，而且那個時候我正在尋找一些關於物聯網（IoT）通信協議的資料，希望能夠找到一些關於MQTT、CoAP等協議在實際應用中的最佳實踐。這本書的序言部分，雖然篇幅不長，但清晰地勾勒齣瞭當前物聯網發展的大背景，以及無綫傳感器網絡在其中扮演的關鍵角色。在我閱讀這本書的過程中，我發現其中關於傳感器節點之間協作通信的章節，對於我理解分布式係統的復雜性非常有啓發。書本花費瞭大量篇幅來闡述不同通信模型，如星型、網狀、樹型等，以及它們各自的優缺點，並且分析瞭在不同場景下（例如城市監控、環境監測、農業自動化）應該如何選擇閤適的拓撲結構。特彆引人入勝的是，書中對傳感器網絡中的數據路由算法進行瞭細緻的講解，包括基於跳數的路由、基於能耗的路由以及混閤路由策略，並且通過僞代碼和流程圖的形式，將抽象的算法變得易於理解。我個人對那些關於網絡可靠性和魯棒性設計的討論特彆感興趣，比如如何處理節點失效、鏈路中斷等問題，書中提供瞭一些實用的解決思路和技術方案。雖然書中提及瞭“應用”的部分，但我目前更關注的是其底層的網絡構建和通信機製。

評分☆☆☆☆☆

我藉閱《無綫傳感器網絡原理及應用》這本書，完全是因為我正在準備一場關於智能傢居係統設計的研討會，希望能夠找到一些關於如何在傢庭環境中部署和管理大量傳感器節點的相關信息。拿到書後，我首先被它章節的劃分方式所吸引，尤其是其中關於傳感器網絡安全性的論述。在智能傢居領域，用戶隱私和數據安全是至關重要的問題，而書中對於傳感器節點認證、數據加密以及訪問控製等方麵的講解，提供瞭寶貴的參考。我認真研讀瞭關於傳感器網絡部署策略的部分，書中詳細討論瞭在室內和室外環境中，如何根據實際需求選擇傳感器類型、數量以及它們的空間分布，並且還提供瞭一些關於如何利用現有基礎設施（如Wi-Fi、藍牙）進行數據傳輸的建議。我特彆欣賞書中對傳感器網絡與現有通信技術融閤的探討，例如如何將傳感器數據接入雲平颱，以及如何實現傳感器網絡與移動應用的交互。書中還包含瞭一些關於傳感器網絡能量收集和管理的討論，這對於實現智能傢居係統的長期穩定運行至關重要。我對於書中關於傳感器網絡故障診斷和維護的章節也頗感興趣，這對於後期係統的維護和升級提供瞭指導。