无线传感器网络 信号处理与通信 [美] 阿南萨拉姆·斯瓦米,赵青,洪乐文 ；任 97875 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560561240

商品编码：29260849025

包装：平装

出版时间：2015-12-01

基本信息

书名：无线传感器网络 信号处理与通信

定价：69.00元

作者： 阿南萨拉姆·斯瓦米,赵青,洪乐文 ；任

出版社：西安交通大学出版社

出版日期：2015-12-01

ISBN：9787560561240

字数：

页码：381

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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一个无线传感器网络使用大量自治的设备通过一个无线网络来协作检测物理或环境条件。自它作为战场监察这一军事用途开始，这一技术的实际使用已经扩展至包括环境监测、自然灾害预测和救援、健康监测和火灾检测在内的一系列民用领域。技术的进步连同降低的成本使得无线传感器网络将会对21世纪的生活产生重要影响。
　　无线传感器网络的设计要求考虑多个学科，如分布式信号处理、通信和跨层设计。《无线传感器网络 信号处理与通信》致力于无线传感器网络的理论方面，并从信号处理和通信的角度为读者提供大规模网络设计的知识。《无线传感器网络 信号处理与通信》还阐述了现有的设计理论和技水，并重点强调了大规模传感器网络的基础特性。其特色在于：从一个全新的角度走进无线传感器网络——分布式信号处理、通信算法和新颖的跨层设计范例。将思想和说明从经典理论应用至无线传感器网络的新型领域。给出了用于特定应用无线传感器网络设计所使用的重要的分析工具。
　　《无线传感器网络 信号处理与通信》适合信号处理和通信领域的研究者与从业人员阅读，以使他们能够将经典理论应用到网络设计中。《无线传感器网络 信号处理与通信》还有助于高年级本科生和研究生确定研究方向，并为读者提供了丰富的参考文献用于进一步的阅读和研究。

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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探索无线世界：从感知到智能的通信旅程 在数字化浪潮席卷全球的今天，信息无处不在，而这一切的基石，便是日益成熟的无线通信技术。从微小的传感器到庞大的网络，我们正在以前所未有的方式感知、理解和交互着我们所处的环境。本书，正是为了深入剖析这一激动人心的领域而生，它将带领您穿越无线传感器网络的迷人世界，聚焦于其核心的信号处理与通信技术，揭示其如何从根本上改变我们连接、感知和决策的方式。 第一部分：无线传感器网络——感知的触角，互联的神经 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是本书的起点，它并非单一的技术，而是一个由大量低成本、低功耗的传感器节点组成的分布式系统。这些节点协同工作，负责感知环境中的物理或环境条件，例如温度、湿度、光照、声音、振动、压力，甚至是化学物质的浓度。它们就像是大自然和我们数字世界之间的“触角”，将原本不可见的信号转化为可供我们理解和利用的数据。 想象一下，在广袤的农田里，成百上千个微小的传感器节点悄无声息地部署，实时监测土壤湿度、光照强度和作物生长状况。它们将这些数据无线传输到一个中心节点，进而形成一个精细化的农业管理系统，帮助农民优化灌溉、施肥策略，大幅提高作物产量并节约资源。再或者，在灾难救援现场，部署的传感器节点可以快速搭建通信网络，监测空气质量、辐射水平，甚至搜寻被困人员的生命体征，为救援行动提供关键信息。这些场景并非遥不可及，它们都是无线传感器网络正在实现的现实。 本书将从无线传感器网络的架构入手，详细介绍其构成元素，包括传感器节点（包含传感器、微处理器、通信模块、电源等）、网关节点（汇聚网络数据并与外部网络通信）以及可能的管理节点。我们将探讨不同类型的传感器节点，理解其在成本、功耗、处理能力和通信范围上的权衡。同时，我们会深入研究网络拓扑结构，例如星型、树型、网状拓扑，以及它们的优缺点，以及如何根据具体的应用场景选择最合适的网络组织方式。 更重要的是，本书将关注无线传感器网络的独特挑战。这些网络通常部署在资源受限的环境中，节点数量庞大，分布广泛，通信链路可能不稳定，且节点本身往往依靠电池供电，寿命有限。如何在这种条件下，高效、可靠地完成数据采集、传输和处理，是无线传感器网络面临的关键问题。本书将系统性地探讨这些挑战，并为读者提供理解和解决这些问题的思路。 第二部分：信号处理——从嘈杂数据中提取智能 传感器节点采集到的原始数据往往是嘈杂的、不完整的，并且可能包含大量的冗余信息。信号处理技术，便是将这些原始数据转化为有意义、有价值信息的关键。它如同一个精密的“过滤器”和“分析仪”，能够从纷乱的信号中提取出我们真正需要的信息。 在无线传感器网络的应用中，信号处理扮演着至关重要的角色。例如，在声音监测应用中，原始音频信号可能包含背景噪音、干扰声等，信号处理技术可以有效地抑制这些噪声，突出目标声音，甚至进行语音识别。在图像传感器网络中，图像信号的压缩、特征提取、目标识别等都离不开信号处理的强大支持。 本书将带领读者深入理解信号处理在无线传感器网络中的核心技术。我们将从信号的采样、量化、编码等基础概念讲起，逐步深入到更复杂的算法。这包括： 噪声抑制与滤波： 学习各种滤波器（如低通、高通、带通滤波器）的设计与应用，以及更高级的自适应滤波技术，如何有效地去除传感器数据中的随机噪声和系统性干扰。 特征提取： 探讨如何从原始数据中提取出最具代表性的特征，例如在振动监测中提取振幅、频率特征，在图像处理中提取边缘、纹理特征。这能够大大减少数据量，并为后续的分析和决策奠定基础。 数据融合： 在传感器网络中，通常会部署多种类型的传感器，或者同一类型传感器在不同位置采集数据。数据融合技术能够将来自不同传感器的数据进行整合，提高数据的准确性和可靠性，获取更全面的环境信息。我们将介绍不同层次的数据融合方法，包括早期融合、晚期融合等。 信息编码与压缩： 为了在带宽有限的无线信道上传输数据，有效的编码和压缩技术至关重要。我们将探讨熵编码、变换编码（如离散余弦变换DCT、小波变换）等，如何在尽可能保留信息的前提下，减少数据的冗余度。 信号的估计与检测： 在许多应用中，我们需要根据采集到的信号来估计某些未知参数（如距离、方向）或检测特定事件（如异常行为）。我们将介绍最小均方误差（MMSE）估计、最大似然（ML）估计等经典估计方法，以及如何利用统计信号处理原理进行有效的事件检测。 第三部分：通信——连接的桥梁，信息的流淌 信号处理后的数据，需要通过通信网络传输到需要的地方。通信技术是无线传感器网络的“血液”，它确保了信息的顺畅流动，将分散的感知能力汇聚成强大的智能。在无线传感器网络中，通信面临着比传统无线网络更严峻的挑战，例如节点能量的严格限制、通信距离的相对较短、网络规模的庞大以及节点移动性的不确定性。 本书将详细阐述无线传感器网络中的通信原理与技术，重点关注如何在资源受限的环境下实现高效、可靠的通信。我们将探讨以下关键方面： 无线传输介质与协议： 了解不同无线传输技术（如Zigbee、Bluetooth Low Energy、LoRa等）的特点、优势以及适用场景。我们将深入研究MAC层协议（介质访问控制）的设计，例如TDMA、CSMA/CA等，以及如何在节点密集、干扰严重的情况下，实现高效的信道接入和避免碰撞。 路由协议： 在庞大的传感器网络中，如何选择最优的路径将数据从源节点传输到目的节点，是路由协议的核心任务。我们将介绍各种经典的路由协议，如LEACH（低功耗自适应集群）、GEAR（地理相关能量感知路由）等，以及它们的节能机制和数据传输策略。我们还会探讨如何处理网络中的节点失效和拓扑变化。 数据传输的可靠性： 在不稳定的无线链路中，保证数据的可靠传输至关重要。我们将讨论纠错编码（如卷积码、Turbo码）以及重传机制，如何在满足能量和时延约束的前提下，提高通信的鲁棒性。 网络同步与时钟管理： 为了实现协同感知和高效通信，传感器节点之间需要进行精确的时间同步。我们将探讨各种同步算法，以及如何在低功耗约束下实现鲁棒的时钟管理。 网络安全： 尽管传感器网络通常不用于传输高度敏感的信息，但其部署的广泛性和节点的易访问性也带来了安全隐患。我们将简要介绍传感器网络面临的安全威胁（如窃听、篡改、拒绝服务攻击），以及一些基础的安全机制。 第四部分：融合与应用——感知智能，驱动未来 本书的精髓在于将无线传感器网络的感知能力、信号处理的智慧以及通信的连接性融为一体，最终驱动各种创新应用。我们将通过具体的案例，展示这些技术如何协同工作，为我们构建一个更加智能、高效、安全和可持续的世界。 智慧农业： 通过部署传感器网络监测土壤、气候，结合信号处理分析作物生长状况，并通过通信网络将数据传输给农民，实现精准灌溉、施肥，提高产量，减少浪费。 智慧城市： 在城市环境中部署传感器节点，监测交通流量、空气质量、噪音污染、公共设施状态等，通过信号处理提取关键信息，并通过通信网络实现城市资源的优化调度，提升居民生活品质。 工业物联网（IIoT）： 在工厂车间部署传感器监测设备运行状态、生产参数，通过信号处理进行故障预测和设备健康管理，并通过通信网络实现生产流程的智能化控制和优化。 环境监测与灾害预警： 在山区、森林、海洋等区域部署传感器监测环境变化，如温度、湿度、风速、水位、土壤稳定性等，通过信号处理分析潜在的灾害风险，并通过通信网络及时发出预警，减少生命财产损失。 医疗健康： 可穿戴传感器监测用户的生理指标，如心率、血压、血糖等，通过信号处理分析健康状况，并通过通信网络将数据传输给医生，实现远程医疗和个性化健康管理。 本书的目标读者包括但不限于：从事无线通信、信号处理、嵌入式系统、计算机科学、自动化控制等领域的工程师、研究人员和学生。通过阅读本书，您将能够： 深入理解无线传感器网络的原理与体系结构。 掌握核心的信号处理技术在传感器网络中的应用。 熟悉无线传感器网络中的通信协议与路由策略。 能够分析和设计满足特定需求的无线传感器网络系统。 了解无线传感器网络在各行各业的广泛应用前景。 无论您是渴望探索前沿技术的学生，还是希望在实际工程中应用这些技术的专业人士，本书都将为您提供坚实的理论基础和丰富的实践指导，引领您在这充满无限可能的无线世界中，开启一段精彩的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！我一直对无线传感器网络（WSN）这个领域很感兴趣，但之前接触到的资料大多比较零散，要么偏重硬件，要么偏重算法，始终找不到一个能够很好地串联起各个环节的系统性论述。直到我读到这本书，才算真正找到了“感觉”。它不仅仅是简单地罗列各种传感器节点的设计、通信协议，而是深入剖析了在WSN这样一个资源受限、动态多变的环境下，信号处理和通信技术所面临的独特挑战，以及如何通过巧妙的算法和协议来解决这些问题。 比如，书中对能量收集和能效优化方面的内容，我印象特别深刻。它没有仅仅停留在“要节能”这个层面，而是详细讲解了不同能量收集机制（太阳能、振动能、射频能等）的工作原理，以及如何根据能量的可用性动态调整节点的感知、计算和通信策略。这部分内容对我启发很大，我一直在思考如何将这些理念应用到我正在进行的一个智能农业监测项目中，比如如何让节点在阳光充足的时候多采集数据，在阴雨天则调整采样频率，甚至利用微弱的环境振动来维持通信。此外，书中关于分布式信号处理的章节，也提供了非常实用的思路。在WSN中，数据往往是分散在各个节点上的，如何有效地融合这些分散的数据，提取有用的信息，一直是难题。书中提出的分布式估计算法、基于协作的感知技术等，都非常有价值，为我解决数据冗余、局部异常值等问题提供了理论支撑和技术指导。这本书就像一座宝库，为我这个WSN领域的初学者打开了通往更深层次理解的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了很多关于无线传感器网络（WSN）的全新思考，尤其是它如何将信号处理的精妙技术应用于解决通信中的实际难题，让我受益匪浅。我之前可能更关注宏观的网络设计和应用，但这本书从微观的信号层面，揭示了许多决定WSN成败的关键因素。书中关于信道估计、均衡和干扰抑制的章节，对我来说尤其具有启发性。在无线通信中，信道的不确定性和干扰始终是存在的，而WSN往往面临更严峻的信道条件和更复杂的部署环境。 书中详细讲解了如何利用先进的信号处理技术，例如基于模型的方法、盲均衡技术以及鲁棒的信号检测算法，来克服这些挑战，提高数据传输的可靠性和效率。我一直在思考如何提升我正在开发的WSN系统的抗干扰能力，特别是在复杂的室内环境中，书中提供的关于自适应滤波和空间滤波等技术，为我提供了非常实用的解决方案。此外，书中关于传感器网络信息融合的深入探讨，也让我看到了利用多节点协同信号处理，实现更精确、更全面的环境感知和状态估计的巨大潜力。它不仅仅是简单的算法罗列，而是从信号的统计特性、空间相关性等角度，阐述了如何进行有效的融合，从而克服单节点信息的局限性。这本书让我深刻认识到，信号处理是WSN通信的基石，没有它，就无法构建出真正稳定、高效、可靠的WSN系统。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个想要深入了解无线传感器网络（WSN）底层原理和关键技术的研究者或工程师来说，这本书绝对是不可错过的。它并没有回避WSN设计中那些最具挑战性的问题，而是将其置于信号处理和通信的宏观视角下进行剖析，并提供了切实可行的解决方案。我尤其欣赏书中对于通信协议和信号处理算法相互作用的深入分析。很多时候，我们在设计WSN时，往往会孤立地考虑通信协议的效率或者信号处理算法的性能，却忽略了它们之间的紧密联系。 书中对于多址接入（MAC）协议与信号检测、信道估计等信号处理环节的协同优化，让我看到了提升网络整体性能的巨大潜力。它详细讲解了如何在有限的信道资源下，通过先进的信号处理技术来提高数据传输的成功率和吞吐量，以及如何根据实际的信道条件动态调整通信参数。这部分内容对我启发很大，我一直在思考如何改进现有WSN通信协议的鲁棒性，特别是当网络面临复杂的电磁环境和多变的信道条件时。书中提供的诸如自适应均衡、干扰抑制等信号处理技术，以及如何将它们集成到MAC协议的设计中，为我提供了全新的思路。此外，书中关于分布式检测和目标跟踪的章节，也展示了如何利用WSN中的分布式感知能力，结合先进的信号处理算法，实现更精确、更全面的环境监测和目标识别。这本书确实为我在WSN领域的研究打开了新的视野，也提供了许多可以借鉴和实践的方法。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我深刻体会到了信号处理在现代通信技术，特别是像无线传感器网络（WSN）这样对资源和性能都有极高要求的应用场景中的核心地位。以往我对WSN的理解可能更多集中在网络架构和应用层，但这本书让我认识到，没有强大的信号处理基础，许多WSN的设想将难以实现。书中对低功耗信号处理的探讨尤其令我印象深刻，它不仅仅是罗列一些节能技巧，而是深入分析了在传感器节点有限的计算能力和能源供给下，如何设计高效的信号采集、滤波、压缩和传输算法。 例如，书中关于模数转换（ADC）的功耗优化、基于统计模型的稀疏表示信号压缩技术，以及如何利用硬件加速实现低功耗的信道编码和解码，都为我提供了宝贵的思路。我一直在思考如何让我的WSN节点在电池寿命和数据采集能力之间找到最佳平衡点，而这本书中的技术细节和理论分析，让我对这个问题有了更深入的理解。此外，书中关于分布式信号处理在WSN中的应用，例如分布式频谱感知、分布式定位以及协作通信等，也让我看到了提升WSN整体性能和鲁棒性的新途径。它不仅仅是理论的堆砌，更强调了在实际WSN部署中，信号处理技术如何与通信协议、网络拓扑等相互协同，共同解决复杂的问题。这本书为我打开了一个全新的视角，让我更全面地认识到信号处理在WSN领域的关键作用。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的视角非常独特，它将信号处理和通信这两大看似独立的领域，在无线传感器网络的框架下进行了高度融合，让我看到了很多之前未曾想过的联系。以往，我可能更倾向于从通信的角度去看WSN，关注网络拓扑、路由协议、MAC层的设计等等。但这本书通过深入的信号处理分析，揭示了通信过程中信号衰减、噪声干扰、多径效应等问题对信息传输的实际影响，以及如何通过信号处理技术来提升通信的鲁棒性和可靠性。 尤其是在数据融合方面，这本书的论述让我耳目一新。它不只是简单地介绍几种融合算法，而是从信号的统计特性出发，探讨了如何利用不同节点的传感器数据，通过优化信号处理流程，实现更准确、更全面的环境感知。比如，书中讨论的基于贝叶斯滤波的数据融合方法，以及如何处理传感器异质性带来的挑战，都为我提供了非常有价值的参考。我一直在思考如何将多源异构的传感器数据进行有效的融合，以提高监测精度，这本书的某些章节，特别是关于传感器网络信息论和分布式状态估计的内容，为我提供了一些非常前沿和实用的思路。此外，书中关于低功耗信号处理技术的探讨，也让我对如何在资源受限的WSN节点上实现高效的信息处理有了更深的认识。这本书不仅仅是技术手册，更像是一次思维的启迪，让我从更全面的角度审视WSN的设计和优化。