分层无线传感器网络关键技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王佳昊，秦志光，侯宇 著

图书标签:

• 无线传感器网络
• 分层网络
• 路由协议
• 数据聚合
• 能量管理
• 网络安全
• 关键技术
• 传感器网络
• 无线通信
• 网络优化

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564738563

版次：1

商品编码：12164108

包装：精装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：212

字数：350000

正文语种：中文

内容简介

　　分层结构凭借良好的效率和易于管理等优势成为无线传感器网络中的一个重要分支，在科学研究和实际应用中都受到高度重视。《分层无线传感器网络关键技术》在对分层路由算法归类的基础上比较深入地分析和总结了分层无线传感器网络结构和特点，从安全、效率和应用的角度出发对其中的分层路由、密钥管理、数据融合、节点定位、多目标跟踪和位置隐私6个关键问题进行了深入探讨。汇集了相关内容*典型的代表性成果，并融合国内外新研究进展进行了总结。
　　《分层无线传感器网络关键技术》面向从事物联网工程、计算机相关领域研究的科研人员，也可作为相关专业高等院校研究生和本科商年级教材，对从事无线传感器网络技术研发、应用和管理的研究者具有一定参考价值。

内页插图

目录

第1章分层无线传感器网络

1．1无线传感器网络

1．1．1无线传感器网络的组成

1．1．2无线传感器网络的特点

1．1．3无线传感器网络的体系结构

1．2基于分层的无线传感器网络

1．2．1分层无线传感器网络的结构

1．2．2分层无线传感器网络的关键技术

1．2．3特点及性能指标

1．3分层无线传感器网络研究及发展

1．4分层无线传感器网络的应用

1．5本书章节安排

第2章分层路由协议

2．1分层路由协议概述

2．1．1分层路由协议的概念

2．1．2组播技术

2．1．3分层路由协议的分类

2．1．4分层路由协议评估指标

2．2静态分层路由

2．2．1基于随机选举的分簇协议

2．2．2基于树的分簇协议

2．2．3基于能量的分簇协议

2．2．4基于地理位置信息的分簇协议

2．3动态的分层路由

2．3．1基于网格划分的动态分簇路由协议

2．3．2基于三角划分的分簇路由协议

2．3．3基于动态移动组播的动态分簇路由协议

2．4分簇协议比较

2．5本章小结

第3章组密钥管理协议

3．1组密钥管理概述

3．1．1组密钥管理机制

3．1．2组密钥管理协议面临的安全威胁

3．1．3组密钥管理协议的分类

3．1．4组密钥安全性的基本要求

3．1．5传感器网络加密机制

3．2集中式的组密钥管理协议

3．2．1GKMP协议

3．2．2HMKM协议

3．2．3BHEK协议

3．3分布式的组密钥管理协议

3．3．1DFKM协议

3．3．2B—PCGR协议

3．3．3LKH协议

3．4分层式组密钥管理协议

3．4．1Iolus协议

3．4．2随机密钥预分配方案

3．4．3基于多项式求解的群组密钥管理协议

3．4．4基于剩余定理与密钥树的群组密钥管理协议

3．5本章小结

第4章数据融合

4．1数据融合概述

4．1．1数据融合的作用

4．1．2数据融合的层次

4．2数据融合算法

4．2．1数据融合算法分类

4．2．2基于处理结构的分类

4．2．3基于路由的数据融合算法

4．2．4基于生成树的数据融合算法

4．2．5基于时域预测的数据融合算法

4．2．6基于隐私保护的安全数据融合算法

4．3多传感器数据融合

4．3．1多传感器数据融合原理

4．3．2多传感器数据融合关键问题

4．3．3多传感器数据融合方法

4．4本章小结

第5章定位技术

5．1定位技术概述

5．1．1定位技术的应用

5．1．2定位技术相关术语

5．1．3基本定位方法

5．1．4定位算法性能评价指标

5．1．5定位技术方法分类

5．2基本定位方法

5．2．1基于测距的定位算法

5．2．2基于非测距的定位算法

5．3基于移动锚节点的定位

5．3．1典型的路径规划算法

5．3．2基于凹凸网络的路径规划算法

5．4基于复杂场景下的定位算法

5．4．1基于网络分割的定位

5．4．2立体空间网络

5．4．3三维表面网络

5．4．4NLOS环境下的定位

5．5安全定位算法

5．5．1定位系统安全性分析

5．5．2安全定位模型

5．6本章小结

第6章多目标跟踪

6．1多目标跟踪概述

6．1．1多目标跟踪问题

6．1．2跟踪算法分类

6．1．3目标跟踪的性能指标

6．2基于树状的目标跟踪算法

6．3基于簇状的目标跟踪算法

6．4基于区域事件的目标跟踪算法

6．5基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法

6．6基于多边形边权重值的多目标跟踪算法

6．7本章小结

第7章位置隐私保护

7．1位置隐私保护概述

7．1．1位置隐私面临的安全威胁

7．1．2位置隐私保护的分类

7．1．3位置隐私性能评价

7．2节点身份匿名

7．2．1简单匿名机制

7．2．2加密匿名机制

7．2．3基于单向加密哈希链的机制

7．3源节点位置隐私

7．3．1基于局部攻击者模型的方法

7．3．2基于全局攻击者模型的方法

7．3．3内部攻击者方法

7．4汇聚节点位置隐私保护

7．4．1局部攻击者模型

7．4．2全局攻击者模型

7．5基于时空匿名的位置隐私保护协议

7．5．1KNN协议

7．5．2L2P2协议

7．5．3基于Casper框架方法

7．6本章小结

前言/序言

　　随着近年来人们对传感网和物联网的关注度不断提高，无线传感器网络作为一种重要的前端信息感知技术正逐渐由研究测试阶段步入实质应用阶段，渐渐展现出其巨大的市场价值。
　　无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术，能够监测、感知和采集网络铺设区域内的各种环境或对象信息，并自组织地进行网内协作来对这些数据进行处理，从而获得详尽而准确的侦测数据，传送到需要这些信息的用户。随着人们对该类型网络研究的深入，其中的分层网络结构由于能够获得较好的网络效率、结构清晰且易于与实际应用相结合，成为无线传感器网络中的一个重要分支，在科学研究和实际应用中都受到高度重视。
　　尽管对于无线传感器网络本身已有不少相关书籍和资料，但其中关于分层结构无线传感器网络的描述往往只占很少篇幅，专门针对其中关键技术进行详细分析的书籍更是缺乏。为了对该课题下关键技术进行有效的总结和提炼，本书在对分层路由算法归类的基础上比较深入地分析和总结了分层无线传感器网络结构和特点，从安全、效率和应用的角度出发对其中的6个关键问题进行了深入探讨。汇集了相关课题最典型的代表性成果，并融合国内外最新进展对各领域的研究方向进行了总结。
　　全书共分为7章，其中第二章分层路由协议重点解释了分层无线传感器网络的特征和实现原理，是对本书后五章所介绍的各个关键技术的铺垫和基础。读者可以按顺序先阅读第二章，再根据兴趣从第三至七章中选择其它感兴趣内容阅读。或根据需要直接跳到后面相应专题选择阅读。第三至五章是分层无线传感器网络实施本身需要解决的安全、融合与定位基本功能。第六、七章是从应用角度介绍了多目标跟踪技术的实现和信息采集过程中的位置隐私保护问题。
　　本书旨在为从事物联网，尤其是无线传感器网络研究领域的读者服务，主要从算法、协议角度出发，较系统地阐述了分层无线传感器网络基础架构和关键技术。本书面向的主要对象包括从事相关领域研究的科研人员，学习物联网相关课程的高等院校物联网工程类、计算机类专业研究生和本科高年级学生，以及从事无线传感器网络技术研发、应用和管理的工程技术人员。

动态自适应与智能协同：下一代网络通信的革新之路 本书深度剖析了当今与未来网络通信领域中最具颠覆性和潜力的两大核心技术——动态自适应网络与智能协同网络。我们摒弃了传统固化、静态的网络架构理念，转而拥抱能够根据环境变化、业务需求以及资源可用性进行实时调整的自适应机制，以及能够打破单点智能壁垒，实现群体智慧涌现的协同模型。通过对这两大技术体系的全面梳理与深入研究，本书旨在为读者揭示下一代网络通信发展的脉络，并勾勒出其广阔的应用前景。 第一部分：动态自适应网络——面向万变环境的智能响应 在日益复杂多变的通信场景下，静态的网络配置已无法满足高效、可靠通信的需求。动态自适应网络应运而生，它强调网络具备根据实时变化做出智能决策并调整自身行为的能力。本部分将从多个维度深入探讨这一关键技术。 1. 自适应路由：在不确定中寻优 传统的路由协议往往基于预设的拓扑信息进行决策，一旦网络发生变化（如节点故障、链路拥塞、信道质量下降），就会导致通信中断或效率低下。自适应路由技术的核心在于能够实时感知网络状态，并动态地选择最优路径。 基于状态的自适应路由： 这一分支侧重于对网络关键参数（如链路延迟、丢包率、带宽、能耗）的实时监测与评估。通过建立灵活的状态反馈机制，路由器能够动态地更新路由表，避免拥塞链路，选择低时延路径。例如，一些先进的路由算法能够预测链路的未来状态，从而提前规避潜在的拥塞。 基于机器学习的自适应路由： 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习算法被广泛应用于自适应路由。通过分析历史通信数据，训练模型能够学习到复杂的网络动态模式，并预测不同路径的性能表现。当新的通信请求到来时，模型可以快速推荐最优路径，甚至在一定程度上实现“零配置”的智能路由。 能源感知自适应路由： 在电池寿命有限的无线传感器网络、物联网等场景下，能源效率是至关重要的考量因素。能源感知自适应路由算法能够将节点的剩余能量纳入路由决策的考量范围，优先选择能耗较低的路径，从而延长网络的整体运行时间。这通常涉及到多目标优化，需要在通信可靠性、时延和能源消耗之间找到平衡。 安全驱动的自适应路由： 网络安全威胁日益严峻，自适应路由也需要具备抵御恶意攻击的能力。这包括动态检测和规避恶意节点，或者在遭受攻击时能够快速 reroute，恢复通信。例如，基于信誉评分的路由机制可以限制低信誉节点的参与，提高路由的安全性。 2. 自适应MAC层协议：精细化资源调度 介质访问控制（MAC）层是网络通信的“交通警察”，负责协调多个节点对共享通信资源的访问。自适应MAC层协议能够根据网络负载、节点数量、业务优先级等因素动态调整其访问策略，以提高信道利用率并减少冲突。 按需资源分配： 传统的固定时隙分配或随机竞争机制在网络负载较低或较高时效率都会下降。自适应MAC协议能够根据实时的业务需求，动态地分配发送时隙、信道带宽或功率，实现资源的按需使用。 负载感知信道接入： 当网络负载较高时，采用更严格的信道接入控制机制，如增加退避时间或采用更精细的竞争算法；当负载较低时，则可以放宽接入限制，提高吞吐量。 多用户与多业务调度： 面对异构业务（如高优先级的数据业务与低优先级的信息上报）与多用户并发访问，自适应MAC协议需要能够根据业务的QoS（服务质量）要求，灵活地调整调度策略，确保关键业务的及时传输。 分布式与集中式协同： 一些自适应MAC协议可能采用分布式的方式，每个节点独立感知局部环境进行决策；而另一些则可能引入轻量级的集中式调度器，协调整个网络的资源分配，以达到全局最优。 3. 自适应拥塞控制：动态平衡网络流量 拥塞是导致网络性能下降的罪魁祸首之一。自适应拥塞控制技术旨在通过动态调整发送速率、窗口大小或缓冲区管理策略，来预防和缓解网络拥塞。 速率自适应： 根据网络反馈的信息（如丢包率、往返时延），发送端动态地调整其发送速率，以匹配网络的容量。TCP的拥塞控制算法（如Reno、Cubic）就是典型的例子，它们通过窗口机制来控制发送速率。 显式拥塞通知（ECN）： ECN允许路由器在检测到拥塞的早期阶段，向发送端发送信号，发送端接收到信号后主动降低发送速率，从而避免拥塞的进一步恶化。 基于流量预测的拥塞控制： 利用历史流量数据和机器学习模型，预测未来的网络流量模式，并提前调整拥塞控制策略，主动规避潜在的拥塞。 多路径拥塞控制： 在支持多路径传输的网络中，拥塞控制策略需要能够同时管理不同路径上的流量，避免单条路径拥塞而影响整体通信。 4. 自适应功率控制与波束成形：优化通信质量与能耗 在无线通信中，功率的合理分配与信号的定向发射对通信质量和能耗有着直接影响。 功率自适应： 根据与接收端的距离、信道质量以及所需的信噪比，动态调整发送功率。例如，在距离较近且信道质量好的情况下，可以降低发送功率，从而节省能源并减少对其他用户的干扰。 波束成形： 利用多个天线阵列，通过调整各天线的相位和幅度，将信号能量聚焦于目标用户方向，从而提高信号强度、降低干扰并扩大覆盖范围。自适应波束成形能够根据用户的位置和移动情况，实时调整波束的方向和形状。 第二部分：智能协同网络——汇聚群体智慧，实现超强韧性 如果说动态自适应网络是在单体层面的智能化，那么智能协同网络则将智能化提升到了群体层面，强调网络中各节点、各单元之间的信息共享、协同决策与能力互补，从而实现整体性能的飞跃。 1. 分布式智能决策：赋能边缘与终端 传统的网络控制往往集中在少数核心设备上，一旦这些设备出现故障，将对整个网络造成致命影响。分布式智能决策将智能能力下沉到网络的边缘节点甚至终端设备，使网络具备更高的韧性和响应速度。 边缘智能： 将AI模型部署在靠近数据源的边缘服务器或网关上，实现本地化的数据处理和智能决策，减少对云端的依赖，降低时延，保护数据隐私。 终端智能： 终端设备（如智能手机、物联网传感器）本身也具备一定的计算和感知能力，通过协同计算和分布式学习，终端可以共同完成复杂的任务，例如用户行为分析、环境感知等。 联邦学习（Federated Learning）： 联邦学习允许在不上传原始数据的情况下，在多个去中心化的设备上协同训练一个全局模型。这对于保护用户隐私和数据安全至关重要，同时又能利用分散的数据提升模型性能。 2. 基于群体智能的资源协同：效率与弹性的双重提升 群体智能（Swarm Intelligence）模仿生物群体（如蚂蚁、鸟群）的行为模式，通过个体之间的简单交互，涌现出复杂的全局智能行为。将其应用于网络资源协同，能够实现高效、灵活的资源分配与管理。 协同任务分配： 网络中的多个节点可以根据自身能力和当前负载，协同完成复杂的计算或通信任务。例如，在分布式计算场景中，任务可以被分解并分配给不同的节点，通过协同完成，提高整体处理速度。 分布式资源调度： 节点之间通过信息交换和局部交互，共同制定资源调度策略，例如共享信道、协同缓存等，避免全局的冲突和低效。 网络故障的自愈合： 当网络中出现故障时，受影响的节点可以主动与其他节点进行信息交互，协同寻找替代路径或资源，实现网络的快速自愈合，无需人工干预。 动态网络拓扑管理： 在移动通信、无人机通信等场景下，网络拓扑可能发生剧烈变化。基于群体智能的协同机制可以帮助网络节点快速适应新的拓扑结构，并重新建立有效的通信连接。 3. 异构网络融合与协同：打破壁垒，实现无缝连接 当前的网络环境越来越复杂，存在着蜂窝网络、Wi-Fi、蓝牙、LoRa等多种异构网络。智能协同网络的核心目标是将这些异构网络进行有效融合，实现资源的互补与服务的无缝切换。 跨网络资源共享： 允许不同类型的网络之间共享频谱、计算能力、存储资源等，提高资源的整体利用率。 智能网络选择与切换： 根据用户的移动性、服务需求以及各网络的性能表现，智能地选择最优的网络进行连接，并在必要时进行无缝切换，保证用户体验。 统一的网络管理与编排： 建立一个统一的平台，对不同异构网络进行集中化的管理和编排，实现策略的一致性与协同性。 服务链的动态构建： 针对复杂的服务需求，可以在异构网络之间动态地构建端到端的服务链，将不同网络提供的能力组合起来，提供更丰富、更强大的服务。 4. 安全与隐私协同：构建可信赖的网络环境 在日益互联互通的世界中，网络安全与用户隐私面临严峻挑战。智能协同网络不仅要实现性能的提升，更要致力于构建一个安全可靠的网络环境。 分布式安全检测与响应： 网络中的各个节点可以协同参与安全威胁的检测，一旦发现异常，能够迅速共享信息，并协同采取防御措施，提高整体的安全防护能力。 基于信誉的协同认证： 通过对节点行为的长期观察和评估，建立节点的信誉评分，并在网络中进行共享，用于辅助认证和授权决策，防止恶意节点接入。 隐私保护的协同计算： 在进行数据分析和模型训练时，采用差分隐私、同态加密等技术，在保证数据分析价值的同时，最大限度地保护用户隐私。 协同的加密与密钥管理： 在分布式网络中，实现高效、安全的加密与密钥管理机制，确保通信数据的机密性和完整性。 总结与展望 本书所探讨的动态自适应网络与智能协同网络，代表了下一代网络通信发展的两个重要方向。动态自适应网络赋予了网络“感知”和“响应”的能力，使其能够游刃有余地应对复杂多变的环境；而智能协同网络则将智能从个体推向群体，通过“共享”和“协作”实现“涌现”的强大能力。 这两大技术体系并非孤立存在，而是相互促进、相互补充的。自适应机制是智能协同的基础，而智能协同则能进一步优化自适应的能力，使其更加高效和精准。未来，我们期待看到这两大技术融合的更加深入，催生出更加强大、灵活、安全、可靠的网络通信系统，为人工智能、物联网、5G/6G通信、工业互联网等前沿技术的发展提供坚实的基础，深刻地改变我们的生产与生活方式。 本书的目标是为致力于网络通信领域的研究者、工程师以及相关领域的学生提供一个系统性的知识框架，帮助他们理解这些前沿技术的本质，掌握其核心方法，并激发他们在这个充满活力的领域进行创新与探索。

评分☆☆☆☆☆

刚收到这本《分层无线传感器网络关键技术》时，我其实是抱着一种半信半疑的态度。毕竟“关键技术”这四个字听起来就很高深，担心内容过于晦涩难懂，不适合我这种背景稍显薄弱的读者。然而，实际阅读体验却给了我一个大大的惊喜。作者以一种非常平易近人的方式，循序渐进地引导读者进入分层无线传感器网络的奇妙世界。开篇并没有直接抛出复杂的理论，而是从无线传感器网络的概述和基本概念入手，让我能够快速建立起对整个领域的认知框架。随后，书本开始深入探讨各个层次的关键技术，但并非生硬地罗列，而是通过生动的案例分析和模拟实验结果，将抽象的技术原理具象化。例如，在讲解能量收集与管理技术时，书中详细介绍了不同能量收集方式的优缺点，以及如何通过智能调度算法来最大限度地延长网络的续航能力。此外，书中还特别关注了安全性问题，针对可能存在的节点攻击和数据窃听，提出了多种有效的防护策略。让我感到惊喜的是，作者并没有回避技术实现中的挑战，而是坦诚地讨论了现有技术的局限性，并对未来的研究方向进行了展望。这种务实的写作风格，让我觉得这本书不仅有理论深度，更具实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次行业展会上偶然看到这本书的，当时被其“分层”和“关键技术”这两个词吸引了。作为一名初涉无线传感器网络领域的研究生，我迫切需要一本能够系统梳理该领域知识体系的书籍。拿到这本书后，我首先就被其丰富的章节内容所折服。从基础的传感器节点设计，到复杂的网络拓扑优化，再到高效的数据传输和安全防护，几乎涵盖了无线传感器网络的各个方面。让我印象最深刻的是书中关于节点能耗管理和寿命预测的章节，作者不仅介绍了能量收集和能量感知的路由策略，还详细讲解了如何利用历史数据来预测节点寿命，并据此进行网络重构，以最大化网络整体的运行时间。这种前瞻性的考虑，对于解决无线传感器网络普遍存在的能量瓶颈问题非常有启发。同时，书中还对分布式协同感知和信息处理进行了深入的探讨，这对于构建更智能、更高效的传感器网络至关重要。虽然书中某些章节涉及的算法原理和数学模型对我来说尚有一些难度，需要反复研读，但我相信，通过对这本书的学习，我将能够构建起一个扎实的分层无线传感器网络知识体系，为我的后续研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很朴实，封面上“分层无线传感器网络关键技术”几个字透着一股严谨的气息。我当初是因为工作需要，想深入了解一下无线传感器网络的层级结构以及在其中扮演关键角色的各项技术，所以毫不犹豫地选择了它。拿到手后，翻开目录，首先映入眼帘的是对网络分层模型的详细介绍，从物理层、数据链路层到网络层、传输层，再到应用层，每个层次的功能和作用都进行了清晰的阐述。尤其是在网络层和传输层部分，作者花了大量篇幅讲解了路由协议的设计、数据聚合策略以及能量感知路由等核心内容。我对其中提出的两种新型路由算法印象深刻，它们在实际测试中展现出了显著的能量效率提升和网络生命周期延长。书中不仅理论阐述深入，还辅以大量的图表和公式推导，使得复杂的概念变得易于理解。同时，作者还对一些前沿的优化技术进行了探讨，例如基于机器学习的节点故障预测和自适应数据传输机制，这些都让我对无线传感器网络的未来发展有了更直观的认识。总而言之，这本书为我系统地梳理了分层无线传感器网络的技术脉络，对于理解和应用相关技术非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对物联网应用开发充满热情的研究生，平日里需要阅读大量的技术文献来充实自己的知识库。这本《分层无线传感器网络关键技术》恰好满足了我对于构建高效、可靠的无线传感器网络的需求。书中的内容组织非常合理，从基础的网络拓扑结构到高级的协同感知算法，层层递进，逻辑清晰。我特别喜欢书中关于数据融合技术的部分，作者深入分析了几种主流的数据融合算法，并结合实际的应用场景，阐述了它们在提高数据准确性和降低通信开销方面的作用。其中，关于基于贝叶斯理论的多源数据融合方法，给我的启发很大，我正在尝试将其应用于我的毕业设计项目中。另外，书中对网络拥塞控制和负载均衡策略的讨论也相当详尽，这对于优化网络性能、避免数据丢失至关重要。作者在讲解这些技术时，引用了大量最新的研究成果和实验数据，使得内容具有很高的时效性和前沿性。唯一觉得有些美中不足的是，书中对特定硬件平台的实现细节讨论较少，如果能增加一些具体的代码示例或者硬件配置建议，那将更具参考价值。总的来说，这本书是从事无线传感器网络相关研究和开发的读者不可多得的宝贵资料。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在通信领域摸爬滚打多年的工程师，我对技术书籍的要求是既要有深度，又要兼顾实用性。这本书《分层无线传感器网络关键技术》在这一点上做得相当不错。它没有落入空谈理论的窠臼，而是将技术与实际应用紧密结合。比如，在讲解节点定位技术时，书中详细介绍了不同定位算法的原理、优缺点以及在各种环境下的适用性，并结合了具体的应用案例，如环境监测、智能交通等，让我能够清晰地看到这些技术是如何落地和发挥作用的。我特别关注到书中对异构无线传感器网络的研究，作者详细分析了不同类型传感器节点在网络中的协同工作机制，以及如何解决数据传输和资源分配上的挑战。这一点对于我们公司目前正在开发的一个智慧农业项目来说，具有非常重要的指导意义。此外，书中对大规模无线传感器网络的管理和维护也提出了不少实用的建议，包括远程监控、故障诊断和软件升级等。虽然书中涉及的数学公式和算法推导不少，但作者都给出了清晰的解释和图示，使得理解起来并不费力。这本书无疑为我在实际工程项目中解决复杂问题提供了有力的技术支撑。