无线传感网络调度优化技术 龙军 9787030469878 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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龙军 著

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• 无线传感网络
• 调度优化
• 龙军
• 传感器网络
• 优化算法
• 网络协议
• 低功耗设计
• 路由算法
• 通信网络
• 嵌入式系统

店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030469878

商品编码：29402605929

包装：平装

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	无线传感网络调度优化技术
作者	龙军
定价	68.00元
出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030469878
出版日期	2017-12-01
字数
页码
版次	31
装帧	平装
开本
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书选取无线传感器网络研究热点问题，对无线传感网络调度优化技术进行深入探讨，重点介绍基于Quorum系统的介质访问控制协议、优化调度算法和聚合调度策略。本书共8章。章概述无线传感器网络的研究背景及其意义；第2章论述介质访问控制协议以及调度相火的研究；第3章提出基于自适应Quorum系统同步传感器网络的介质访问控制协议；第4章提出基于Quorum元素偏移的同步介质访问控制协议；第5章提出适应调整工作隙长度的异步介质访问控制协议；第6章提出无线传感器网络中网络寿命、汇聚信息量和采样周期折中的优化调度算法；第7章提出基于可变聚合率的数据聚合调度策略；第8章对全书进行总结，介绍取得的相关成果，并展望下一步研究问题。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《网络传输的效能探索：面向时延敏感业务的智能调度算法研究》 内容简介 在日益膨杂的网络环境中，如何高效、精准地完成数据传输，特别是对于对延迟极为敏感的业务而言，已成为一项不容忽视的挑战。本书《网络传输的效能探索：面向时延敏感业务的智能调度算法研究》便致力于深入剖析这一核心问题，并提出一系列创新性的解决方案。本书并非孤立地讨论调度技术，而是将其置于一个更为广阔的网络通信效能提升的框架之下，重点聚焦于如何通过先进的调度策略，最大化网络资源的利用率，同时将端到端的通信延迟降至最低，以满足实时通信、在线游戏、远程医疗、自动驾驶等关键业务的需求。 本书的写作，旨在为网络工程师、通信系统设计师、以及相关领域的研究人员提供一套系统性的理论指导和实践参考。我们不回避技术的复杂性，但力求以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的实例，将复杂的概念具象化。本书的内容围绕着“时延敏感业务”这一核心需求展开，深入探讨了影响网络时延的各项因素，从物理层到应用层的各个环节，包括但不限于信号传输的物理瓶颈、节点处理的计算延迟、队列中的排队时延、以及网络拥塞的随机性等。在此基础上，本书系统性地回顾了现有调度算法的优势与不足，并在此基础上，提出了诸多具有创新性的智能调度算法。 第一章：网络时延的根源与挑战 本章作为全书的基础，将首先为读者梳理网络时延的形成机理。我们将从最基础的网络模型出发，详细解析数据包在网络中传输的完整旅程，并识别出构成端到端时延的各个组成部分：传输延迟、传播延迟、处理延迟和排队延迟。其中，排队延迟往往是动态变化且难以预测的关键因素，尤其在网络负载不均的情况下，容易导致突发性的高时延。 本书将重点分析影响时延敏感业务的关键瓶颈。例如，对于实时视频会议而言，丢包率和抖动（即数据包到达时间的变异）同样至关重要，而这些也与调度策略息息相关。我们还将探讨不同类型的网络（如固网、移动网、工业互联网等）在时延特性上的差异，以及它们对调度算法提出的不同要求。此外，网络拓扑结构、节点处理能力、链路带宽、以及用户的业务流量特征等，都将作为影响时延的关键因素被纳入分析范畴。 第二章：传统调度算法的回顾与局限性分析 在深入探讨创新算法之前，本书将对现有的经典调度算法进行全面梳理和评估。这包括但不限于： 静态调度算法： 如固定优先级调度（Fixed Priority Scheduling, FPS）、轮转调度（Round Robin, RR）等。我们将分析它们在简单网络环境下的有效性，以及在面对复杂、动态变化的业务流量时所表现出的僵化和效率低下。 动态调度算法： 如最早到达者优先（First-Come, First-Served, FCFS）、最短作业优先（Shortest Job First, SJF）等。我们将深入分析它们在实现公平性或效率方面所做的权衡，并探讨在时延敏感业务场景下，这些算法可能带来的问题，例如长作业可能导致短作业的无限期等待（“进程饥饿”）。 面向特定场景的调度算法： 例如，在Wi-Fi网络中用于避免冲突的CSMA/CA，或在移动通信系统中用于资源分配的OFDMA调度等。我们将对其工作原理进行解析，并指出它们在应对更高级别的时延控制需求时所存在的局限。 本章的核心在于，揭示现有技术在面对海量、异构、时延敏感的业务流量时，其固有的不足。我们将通过理论分析和仿真案例，清晰地展示这些算法在动态性、适应性、以及对时延的精确控制能力上的不足。 第三章：面向时延敏感业务的智能调度框架构想 基于前两章的分析，本章将提出一个全新的、面向时延敏感业务的智能调度框架。这个框架的核心在于“智能”二字，强调算法的自适应性、预测性以及学习能力。我们构想的框架将融合以下关键要素： 业务流量的精细化建模： 深入理解不同时延敏感业务（如VoIP、视频流、在线游戏、工业控制信号等）的流量特性，包括其到达模式、包大小分布、优先级、以及允许的最大时延阈值。 网络状态的实时感知与预测： 利用网络探针、流统计信息、以及机器学习模型，实时感知网络当前的负载、拥塞程度、链路可用性等，并对未来的网络状态进行预测。 动态资源分配策略： 根据实时的业务需求和预测的网络状态，动态地调整信道分配、时隙分配、带宽分配等资源，优先保障时延敏感业务的需求。 自适应的调度决策： 算法应能够根据网络环境的变化，自动调整调度策略，例如，在网络拥塞时，适度牺牲非时延敏感业务的性能，以确保时延敏感业务的低延迟。 学习与优化机制： 引入强化学习、深度学习等技术，使调度算法能够从历史数据和实践中不断学习，优化其决策过程，从而实现持续的性能提升。 我们将详细阐述该框架的各个模块及其相互作用，并为后续章节提出的具体算法奠定理论基础。 第四章：基于预测与强化学习的动态时延感知调度算法 本章将聚焦于一个具体的创新算法——基于预测与强化学习的动态时延感知调度算法（Dynamic Latency-Aware Scheduling with Prediction and Reinforcement Learning, DLAS-PRL）。该算法的核心在于其强大的预测能力和高效的决策机制。 流量预测模块： 利用时间序列分析（如ARIMA模型）、深度学习模型（如LSTM、GRU）等，对不同业务流量的到达率、包大小等进行精准预测，从而提前预知网络负载的变化趋势。 网络状态预测模块： 结合流量预测结果和历史网络状态数据，预测未来一段时间内的链路利用率、排队长度等关键指标。 强化学习调度器： 将调度问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），其中状态包括当前的业务队列、预测的网络负载、以及各个业务的剩余时延预算；动作包括为不同业务分配资源（如信道、时隙）；奖励函数则设计为最大化满足时延敏感业务的低延迟和高成功率，同时兼顾整体网络吞吐量。我们将采用Deep Q-Networks（DQN）或Actor-Critic等算法来实现调度策略的学习。 时延边界控制： DLAS-PRL算法会严格监控每个时延敏感业务的实际时延，一旦发现有超过预设阈值的风险，会立即采取更激进的调度策略，甚至进行流量整形，以确保业务的服务质量（QoS）。 本书将通过大量的仿真实验，展示DLAS-PRL算法在各种典型网络场景下的性能优势，包括在高负载、突发流量、以及动态变化的业务需求下的表现。 第五章：基于图神经网络的分布式智能调度策略 在大型、复杂的分布式网络环境中，中心化的调度方式往往存在单点故障、通信开销大等问题。本章将提出一种基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的分布式智能调度策略。 网络拓扑建模： 将网络表示为一个图，其中节点代表网络设备（如路由器、交换机、基站），边代表网络链路。 分布式状态表示： 每个节点利用GNN提取其本地网络状态信息，并通过消息传递机制与其他节点进行信息交互，形成对全局或局部网络状态的分布式感知。 局部调度决策： 每个节点利用其感知到的网络信息，独立或协作地做出调度决策，从而实现去中心化的资源分配和流量调度。 端到端时延优化： GNNs能够有效地学习到网络中节点之间的复杂依赖关系，从而在分布式环境下做出更优的调度决策，实现对端到端时延的有效控制。 本章将重点讨论如何设计合适的GNN架构，以及如何训练这些模型以实现分布式调度。我们将通过仿真对比，展示其在提高网络鲁棒性、降低通信开销、以及实现高效时延控制方面的优势。 第六章：算法性能评估与实验验证 本章将详细介绍本书所提出的各种智能调度算法的性能评估方法和实验验证过程。我们将严格遵循科学的实验设计原则，并力求仿真结果的真实性和可靠性。 仿真平台搭建： 介绍所使用的网络仿真软件（如NS-3, OMNeT++等）及其配置，以及如何模拟各种复杂的网络场景。 关键性能指标（KPIs）定义： 详细阐述用于衡量调度算法性能的各项指标，包括但不限于： 平均端到端时延 时延95%/99%分位值 丢包率 抖动 网络吞吐量 资源利用率 公平性指标 典型场景仿真分析： 设计并执行一系列典型的仿真实验，覆盖不同的网络拓扑、业务负载强度、业务混合度、以及网络故障等场景，并对算法在这些场景下的表现进行深入分析。 与现有算法的比较： 将本书提出的算法与经典的、或当前主流的调度算法进行横向比较，量化展示其在满足时延敏感业务需求方面的优越性。 参数敏感性分析： 对算法中的关键参数进行敏感性分析，探讨不同参数设置对算法性能的影响，为实际部署提供指导。 第七章：实际应用前景与未来展望 在本书的最后，我们将对所研究的智能调度技术在现实世界中的应用前景进行展望，并探讨未来可能的研究方向。 在5G/6G网络中的应用： 探讨如何将本书提出的算法应用于下一代移动通信网络，以支持日益增长的实时、低延迟业务，如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、自动驾驶通信（V2X）、以及工业互联网等。 在边缘计算与雾计算中的部署： 分析在边缘和雾计算环境中，如何利用智能调度技术来优化计算资源分配和数据传输，降低时延，提高服务质量。 与人工智能技术的深度融合： 展望未来，人工智能技术（如联邦学习、知识图谱等）将如何进一步赋能网络调度，实现更精细化、更智能化的网络管理。 安全性与隐私保护： 探讨在智能调度过程中，如何兼顾网络的安全性和用户的隐私保护。 标准化与互操作性： 简要讨论未来在智能调度技术领域可能面临的标准化挑战以及实现互操作性的重要性。 本书的结构清晰，逻辑严谨，内容充实，力求为读者提供一套全面且具有前瞻性的网络调度技术解决方案。通过对时延敏感业务的深度聚焦，以及对智能调度算法的创新性探索，我们希望能为构建更高效、更可靠、更智能的未来网络贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名嵌入式系统工程师，经常需要处理低功耗、高效率的设备设计。无线传感网络（WSN）在很多我参与的项目中都扮演着重要角色，尤其是在需要长时间监测和数据传输的应用场景下。我对“调度优化技术”这个主题非常感兴趣，因为它直接关系到WSN节点的功耗管理和通信效率。我推测这本书会深入探讨如何通过精妙的调度策略来最小化能量消耗，例如，如何让节点在非必要时进入休眠状态，又如何在需要时快速唤醒并与其他节点同步。我特别好奇书中是否会讨论一些先进的能量采集型WSN的调度问题，在能量来源不稳定且有限的情况下，如何设计一种能够适应环境变化的智能调度算法。此外，对于大规模WSN，如何管理成千上万个节点之间的通信冲突，保证数据的可靠传输，这方面的技术挑战也很大。我希望书中能够提供一些在实际部署中能够有效应用的优化方法，或许是关于网络聚合、数据压缩与调度协同的技术。这本书的出现，对我在设计更长寿命、更高性能的嵌入式无线传感网络设备方面，无疑是极大的助力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术研究领域摸爬滚打多年的学者，我对技术书籍的严谨性和前沿性有着极高的要求。尽管我目前的研究方向并非直接聚焦于无线传感网络，但该书的标题“无线传感网络调度优化技术”触及了一个我极为关注的交叉领域。我推测，本书的作者，龙军教授，必然会对WSN的拓扑结构、节点通信模型、能量消耗特性等基础概念进行深入剖析，并以此为基础，系统地梳理和介绍当前主流的调度优化技术。我特别感兴趣的是，本书是否会深入探讨分布式调度与集中式调度的区别与权衡，以及在面临动态变化的WSN环境（例如节点随机失效或新增）时，如何实现鲁棒的调度策略。此外，对于新出现的先进技术，如基于机器学习的调度优化、模糊逻辑控制在调度中的应用，抑或是利用博弈论来解决节点间的协作调度问题，本书是否有所涉及，将是衡量其学术价值的重要标准。我期望书中能够提供详细的数学模型和算法推导，并附带严格的理论证明，这对于学术研究者来说至关重要。如果本书还能对各种调度算法的性能进行量化分析，并提供相应的仿真实验数据作为佐证，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇的普通读者，平时喜欢涉猎一些能够拓展我视野的书籍。最近我对物联网和智能家居产生了浓厚的兴趣，而无线传感网络似乎是构建这些智能系统的基石。我希望这本书能够用相对通俗易懂的语言，向我解释什么是无线传感网络，以及它们是如何工作的。我特别想了解，为什么需要“调度优化技术”，它又能解决WSN中的哪些实际问题？例如，在我家里的智能灯泡和温湿度传感器之间，它们是怎么协调工作，保证信号不丢失，又能省电的？我期待书中能够用一些生动形象的比喻或者小故事来解释这些复杂的概念，让我能够快速理解。我不太关心过于深奥的数学公式，更在意的是这些技术如何落地，如何应用到我们日常生活中。如果书中能举一些实际的智能家居或者智能农业的例子，说明调度优化是如何让这些系统更智能、更高效的，那我会非常开心。这本书的出现，就像给我打开了一扇了解智能世界背后技术原理的窗户，让我对未来的科技发展有了更深的期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名通信工程专业的学生，我在学校学习了基础的无线通信原理和网络技术，但对于更专业的领域，如无线传感网络中的具体技术细节，仍有待深入学习。我了解到，WSN在数据采集、传输和处理过程中，对资源的有效利用至关重要，而“调度优化”正是实现这一目标的关键。我期待这本书能够为我提供一个系统性的框架，让我了解WSN调度优化的基本问题、面临的挑战以及现有的解决方案。例如，书中是否会详细介绍不同类型的调度算法，如TDMA（时分多址）、FDMA（频分多址）、CDMA（码分多址）在WSN中的应用和改进？同时，对于能量受限的WSN，如何设计能够最大化节点生命周期的调度策略，这部分内容是我非常关注的。我希望书中能够提供清晰的算法描述，甚至伪代码，便于我理解和实现。此外，如果书中能涉及到一些高级的调度技术，如混合调度、动态调度，以及在特定应用场景下的调度优化方法（例如，用于环境监测的WSN与用于工业自动化控制的WSN，它们的调度需求会有何不同？），这将极大地丰富我的专业知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约大气，虽然我还没有深入阅读，但仅仅是扫过目录和部分章节标题，就让我对无线传感网络（WSN）这个领域产生了浓厚的兴趣。标题中的“调度优化技术”几个字，无疑点出了本书的核心价值——如何在有限的资源下，实现WSN的高效运作。我猜想，书中会详细阐述各种调度算法，比如时间调度、频率调度、能量调度等等，并分析它们在不同应用场景下的优劣。考虑到WSN在物联网、环境监测、智能交通等领域的广泛应用，掌握这些调度优化技术，对于提升网络的可靠性、延长节点寿命、降低能耗都至关重要。我尤其期待书中能够提供一些具体的案例分析，例如如何为一个大规模的森林火灾监测网络设计最优调度方案，或者如何为一个城市交通流量监测系统优化其数据采集和传输的调度策略。这种理论与实践相结合的讲解方式，相信能帮助我更直观地理解抽象的算法，并将其应用于实际问题中。同时，我也好奇作者是如何权衡不同调度算法的复杂性与其实际效果的，毕竟在资源受限的WSN环境中，简单高效的算法往往比过于复杂的算法更受欢迎。这本书的出现，填补了我对WSN调度优化技术知识体系中的一块空白，我满怀期待地准备开始这段探索之旅。