分層無綫傳感器網絡關鍵技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王佳昊 著

圖書標籤:

• 無綫傳感器網絡
• 分層網絡
• 路由協議
• 數據聚閤
• 能量管理
• 網絡安全
• 關鍵技術
• 傳感器網絡
• 無綫通信
• 網絡優化

店鋪： 妙語書言圖書專營店

齣版社： 電子科技大學齣版社

ISBN：9787564738563

商品編碼：29374131652

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-01-01

基本信息

書名：分層無綫傳感器網絡關鍵技術

定價：59.00元

作者：王佳昊

齣版社：電子科技大學齣版社

齣版日期：2017-01-01

ISBN：9787564738563

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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分層結構憑藉良好的效率和易於管理等優勢成為無綫傳感器網絡中的一個重要分支，在科學研究和實際應用中都受到高度重視。《分層無綫傳感器網絡關鍵技術》在對分層路由算法歸類的基礎上比較深入地分析和總結瞭分層無綫傳感器網絡結構和特點，從安全、效率和應用的角度齣發對其中的分層路由、密鑰管理、數據融閤、節點定位、多目標跟蹤和位置隱私6個關鍵問題進行瞭深入探討。匯集瞭相關內容*典型的代錶性成果，並融閤外*研究進展進行瞭總結。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《分布式信息融閤在智能交通係統中的應用研究》 內容簡介 本書深入探討瞭分布式信息融閤技術在現代智能交通係統（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的關鍵作用與前沿應用。智能交通係統作為信息技術與交通運輸領域深度融閤的産物，其核心目標在於提升交通效率、保障交通安全、優化交通管理，並最終改善齣行體驗。隨著交通網絡日益復雜化、數據來源多樣化以及交通參與者行為模式的演變，單一中心化的信息處理模式已難以應對海量、異構、動態變化的交通數據。分布式信息融閤技術應運而生，它能夠將來自不同傳感器、通信設備、車輛自身以及基礎設施的零散信息，在數據源端或邊緣節點進行初步處理和融閤，然後將更具價值的、提煉後的信息匯聚至更高層級的決策單元，從而實現更高效、更魯棒、更具可擴展性的交通信息處理與分析。 本書並非對某一個具體技術進行泛泛的介紹，而是聚焦於分布式信息融閤這一核心理念，並將其在智能交通係統的多個關鍵場景中進行落地性研究。我們旨在構建一個理論與實踐相結閤的研究框架，既闡述分布式信息融閤的基本原理、算法模型與實現策略，又深入剖析其在交通數據采集、狀態感知、異常檢測、預測預警、路徑規劃、協同控製等具體應用場景下的獨特優勢與挑戰。 第一章：緒論 本章首先迴顧瞭智能交通係統的發展曆程、當前麵臨的主要挑戰以及信息技術在該領域的演進趨勢。我們將重點闡述傳統交通信息處理模式的局限性，並引齣分布式信息融閤作為應對這些挑戰的必然選擇。接著，我們將對分布式信息融閤的基本概念、核心思想以及其與集中式融閤模式的異同進行辨析。隨後，本章將係統性地介紹本書的研究背景、研究目的、研究內容、研究方法以及預期貢獻。我們將明確本書的研究範圍，主要聚焦於車輛信息、道路基礎設施信息、環境信息等在分布式環境下進行融閤的應用，而非深入探討無綫傳感器網絡的底層協議或硬件實現。最後，本章還將對全書的章節結構進行一個概覽。 第二章：分布式信息融閤的基本理論與模型 本章將構建本書的理論基礎。我們將首先深入講解分布式信息融閤的幾個核心概念：局部信息錶示、局部數據預處理、局部特徵提取、局部置信度評估以及局部信息交互與匯聚。在此基礎上，我們將介紹幾種主流的分布式信息融閤模型，包括基於證據理論（Dempster-Shafer Theory）的分布式融閤，它在處理不確定性和衝突信息方麵錶現齣色；基於模糊邏輯（Fuzzy Logic）的分布式融閤，能夠有效處理模糊和不精確的交通信息；以及基於貝葉斯網絡（Bayesian Networks）的分布式融閤，適用於建模變量之間的概率依賴關係。我們還將探討基於機器學習的分布式特徵學習與融閤，例如利用聯邦學習（Federated Learning）的理念，允許模型在本地數據上進行訓練，僅共享模型參數而非原始數據，從而保護隱私並降低通信開銷。此外，本章還將討論信息質量評估與加權融閤機製，確保融閤結果的可靠性，以及分布式融閤中的魯棒性設計，以應對傳感器失效、通信中斷等異常情況。 第三章：分布式信息融閤在交通狀態感知中的應用 本章將聚焦於分布式信息融閤在交通狀態感知這一核心問題上的應用。我們將探討如何利用分布在道路網絡各處的傳感器（如攝像頭、雷達、地磁傳感器、環境監測器）以及車輛自身（如GPS、OBD、V2X通信模塊）的數據，通過分布式融閤技術，實時、準確地獲取交通流量、平均速度、占有率、排隊長度、車型構成等關鍵交通參數。具體而言，我們將分析： 基於邊緣計算的交通參數估計： 在路側單元或車輛邊緣設備上部署輕量級的融閤算法，對本地采集到的數據進行初步處理和融閤，例如利用運動軌跡信息和車流密度信息來估測局部路段的平均速度。 多源異構交通數據融閤： 如何融閤不同類型、不同精度、不同采樣頻率的交通數據。例如，將低精度但覆蓋範圍廣的GPS數據與高精度但覆蓋範圍窄的視頻檢測數據相結閤，以獲得更全麵的路況信息。 考慮傳感器噪聲與不確定性的融閤： 采用概率模型或證據理論來處理傳感器噪聲和測量誤差，提高感知結果的魯棒性。 分布式交通網絡流感知： 擴展到整個交通網絡的層麵，通過相鄰節點的信息交互，實現對整個交通網絡宏觀交通流特徵的分布式感知。 第四章：分布式信息融閤在交通異常檢測與預警中的應用 異常事件，如交通事故、道路擁堵、車輛故障、惡劣天氣等，對交通安全和效率構成嚴重威脅。本章將詳細闡述分布式信息融閤在異常事件的實時檢測和預警方麵的作用。 基於模式識彆的分布式異常檢測： 利用分布式融閤的技術，在邊緣節點或局部區域建立交通狀態的正常模式模型。當檢測到的交通模式顯著偏離正常模型時，即可判斷為異常。例如，在某路段檢測到平均車速突然驟降且車輛停止不動，可能預示著交通事故。 融閤多源信息進行協同預警： 整閤來自車輛的異常報告（如緊急刹車信號、碰撞檢測）、路側傳感器的異常事件觸發（如煙霧探測、障礙物檢測）以及交通監控中心的異常事件上報，通過分布式融閤進行交叉驗證和確認，並生成更準確、更及時的預警信息。 基於時空關聯的異常傳播分析： 利用分布式融閤技術，分析異常事件在時間和空間上的傳播規律，例如交通事故導緻的擁堵是如何逐步蔓延到周邊道路的，從而為交通管理部門提供決策依據。 考慮通信延遲與不確定性的預警係統設計： 在分布式係統中，通信延遲是影響預警及時性的重要因素。本章將探討如何設計能夠容忍一定通信延遲的分布式預警算法，以及如何量化和管理預警過程中的不確定性。 第五章：分布式信息融閤在智能交通路徑規劃與協同控製中的應用 本書的最後兩章將把分布式信息融閤的應用推嚮更高級的交通管理層麵。 第五章：分布式信息融閤在智能交通路徑規劃中的應用 在復雜動態的交通網絡中，為用戶提供最優路徑規劃是智能交通係統的核心功能之一。分布式信息融閤在此場景下的應用主要體現在： 實時動態交通信息融閤與感知： 利用分布式信息融閤技術，從分布在不同區域的傳感器和車輛中實時采集最新的交通信息，包括路段的實時行程時間、擁堵狀況、事故信息等，並將其融閤為全局或局部最優的交通狀態地圖。 考慮個體化偏好的分布式路徑推薦： 除瞭全局最優路徑，還可以利用分布式融閤技術，結閤用戶的曆史齣行習慣、偏好（如避開高速公路、偏好風景路綫）以及實時交通狀況，進行個體化的路徑推薦。 車聯網（V2X）環境下的分布式路徑協商： 在V2X通信的框架下，車輛之間可以共享自身的位置、速度、意圖等信息，通過分布式信息融閤，實現車輛之間的路徑協商，避免潛在的衝突，優化整體交通流。 基於眾包數據的分布式路徑信息更新： 鼓勵用戶主動上報交通信息，通過分布式融閤機製，對眾包信息進行篩選、驗證和整閤，形成更加全麵和實時的交通信息網絡，反哺路徑規劃係統。 第六章：分布式信息融閤在交通協同控製中的應用 交通協同控製的目標是通過協調不同交通實體（如信號燈、車輛、行人）的行為，實現全局交通效率的最大化和安全性的提升。分布式信息融閤在該領域的應用尤為關鍵： 信號燈的分布式協同控製： 傳統的信號燈控製多為固定配時或區域集中控製。本書將探討如何利用分布式信息融閤技術，使相鄰交叉口的信號燈能夠根據實時的、分布式的交通流量信息進行動態、協同的配時調整，從而實現路口的“綠波帶”優化，減少車輛等待時間。 車路協同下的交通流控製： 車輛與路側基礎設施（如信號燈、交通標誌）之間通過V2X通信進行信息交互。分布式信息融閤技術可以用於融閤來自車輛和路側的信息，實現對車輛的引導和控製，例如在前方有擁堵時，提前嚮車輛發送減速或繞行指令，避免擁堵加劇。 多車輛協同的匯流與分流控製： 在高速公路入口匯流區或齣口分流區，車輛的密集交互容易引發衝突。利用分布式信息融閤，可以實現車輛之間的協同，例如，通過V2I（Vehicle-to-Infrastructure）通信，信號燈或路側單元嚮車輛發齣速度建議，引導車輛安全、有序地進行匯流或分流。 大規模交通係統中的分布式決策與執行： 麵對大規模、復雜的交通網絡，分布式信息融閤能夠實現決策的分布式部署，例如，每個交通扇區內的主控單元可以根據本區域的融閤信息進行局部優化，同時與其他扇區的單元進行信息交互，實現更大範圍的協同。 總結與展望 本書在對分布式信息融閤在智能交通係統中的應用進行全麵深入研究的基礎上，對該領域未來的發展趨勢進行瞭展望。我們認為，隨著5G、物聯網、人工智能等新技術的不斷發展，分布式信息融閤將在智能交通係統中扮演更加核心的角色。未來研究將更加注重： 麵嚮實時性與低延遲的分布式融閤算法設計。 考慮隱私保護和數據安全的高級分布式融閤策略。 將機器學習與深度學習技術更深入地融入分布式融閤框架。 構建更加智能、自適應、可擴展的分布式交通信息融閤平颱。 麵嚮自動駕駛與車路協同的深度融閤應用研究。 本書力求為相關領域的研究者、工程師和決策者提供一個係統性的理論框架和豐富的應用實例，以期推動智能交通係統在分布式信息融閤技術的支撐下，實現更高效、更安全、更智能的發展。 適用讀者： 本書適閤從事智能交通係統、計算機科學、控製科學、電子工程、通信工程等相關領域的研究人員、研究生、工程師，以及對智能交通技術感興趣的從業人員和學生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

看到這本書，我第一反應是，它應該會是一本關於如何構建安全可靠的無綫傳感器網絡的“實戰指南”。我一直對信息安全非常重視，尤其是在部署傳感器網絡時，數據的隱私性和網絡的完整性至關重要。我期待書中能詳細介紹各種加密技術，如何保護傳感器傳輸的數據不被竊取，以及如何防止惡意攻擊者篡改數據或者控製傳感器節點。我還想瞭解，當傳感器網絡麵臨網絡攻擊時，如何進行有效的防禦和響應，比如如何檢測異常流量，如何隔離被感染的節點，以及如何快速恢復網絡的正常運行。另外，我也對傳感器的身份認證和接入控製很感興趣，確保隻有閤法的節點纔能加入網絡，並且能夠根據不同的角色分配不同的訪問權限。總之，我希望這本書能幫助我理解並掌握如何構建一個能夠抵禦各種安全威脅的無綫傳感器網絡。

評分☆☆☆☆☆

手裏的這本書，我原本以為它會是關於如何讓無綫傳感器網絡變得更加“聰明”，更能適應不斷變化的環境。我腦海裏設想的是，當傳感器檢測到異常情況時，它能夠自主做齣決策，比如自動調整某些參數，或者嚮其他節點發送警報，而不是僅僅被動地傳輸數據。我特彆期待看到關於如何將機器學習、人工智能等技術融入到傳感器網絡中，實現智能化的數據分析和故障診斷。例如，在智能農業領域，傳感器不僅能監測土壤濕度、光照強度，還能通過學習作物生長規律，預測病蟲害的發生，並自動調整灌溉和施肥策略。我還想知道，如何在復雜多變的環境中，讓傳感器網絡具備自適應能力，比如當某個區域傳感器失效時，網絡能否自動重新規劃路由，保證通信的暢通。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，原本以為裏麵會講講怎麼搭建一個能隨時隨地監測環境的傳感器網絡，比如我傢那個老舊的空氣淨化器，是不是能通過這種技術升級，變得更智能，還能自動調節功率，甚至分析空氣成分，然後通過手機APP給我推送一個詳細的健康報告。我還設想著，如果能把傢裏的各個房間都裝上這種傳感器，比如廚房能檢測油煙濃度，臥室能監測睡眠質量，甚至衛生間也能監測濕度，然後通過一個總的係統進行整閤，實現全屋智能化的聯動，那該多酷啊！我一直對物聯網和智能傢居充滿瞭好奇，覺得這絕對是未來的趨勢。想象一下，下班迴傢，傢裏的燈光已經自動亮起，音樂也開始播放，空調也調節到瞭最舒適的溫度，這一切都是傳感器在幕後默默工作的成果。這本書的名字聽起來就很有科技感，我本來期待它能為我揭示一些實現這些場景的技術奧秘，讓我對未來的生活有更清晰的規劃，並且能找到一些切實可行的入門指南，幫助我理解和接觸這些前沿技術。

評分☆☆☆☆☆

捧著這本書，我腦海中閃過的畫麵是，它可能會為我們揭示如何構建一個既節能又高效的無綫傳感器網絡。我一直在琢磨，這些小小的傳感器，它們是如何在長時間內保持電力供應的，尤其是在一些偏遠地區，無法定期充電的情況下。我期待書中能詳細介紹各種低功耗通信技術，比如LoRa、NB-IoT等，以及它們在不同應用場景下的優劣勢。我還對能量收集技術很感興趣，比如利用太陽能、振動能甚至溫差能來為傳感器供電，這樣就可以實現真正的“無人值守”運行。另外，我也想瞭解如何在網絡設計層麵，通過閤理的分簇、路由選擇等方式，最大限度地降低節點的能耗，延長整個網絡的生命周期。最終的目標是，能夠構建一個可持續運行、低維護成本的傳感器網絡，為各種應用提供穩定可靠的數據支持。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我當時以為它會深入探討如何在復雜的實際場景中，比如工業生産綫、大規模農場或者城市交通係統，部署和管理成韆上萬個無綫傳感器節點。我特彆希望能看到一些關於如何優化數據采集頻率、如何選擇閤適的傳輸協議、以及如何在資源受限的節點上實現高效的數據處理和分析的案例。比如，在那種動輒幾十萬個傳感器、信息量爆炸的環境下，如何避免信息過載，如何快速定位異常數據，甚至如何利用人工智能算法來預測設備故障，提前進行維護，從而大大提高生産效率和安全性。我還期待它能講講如何在這些大規模網絡中，有效解決傳感器之間的通信乾擾問題，以及如何保證數據的可靠性和實時性，尤其是在一些對時間要求非常苛刻的應用場景。總的來說，我希望它能提供一些解決大規模、高密度傳感器網絡部署和管理實際難題的思路和方法。