Information Processing and Routing in Wireless Sensor Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Co Pte Ltd

作者:Yu, Yang

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 144.64

装帧:HRD

isbn号码:9789812701466

丛书系列:

图书标签:

• 无线传感器网络
• 信息处理
• 路由
• 数据传输
• 网络协议
• 节能
• 安全
• 覆盖率
• 拓扑控制
• 移动性

《传感网的智能协同与优化部署》 前言 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）作为物联网（Internet of Things, IoT）的核心组成部分，近年来在环境监测、工业自动化、智能家居、医疗健康等诸多领域展现出巨大的应用潜力。然而，受限于节点能量、计算能力、通信带宽以及网络规模的增长，如何高效、可靠地进行信息采集、传输与协同处理，并在此基础上实现智能化的网络部署，已成为当前传感器网络研究的关键挑战。 本书《传感网的智能协同与优化部署》旨在深入探讨当前无线传感器网络在信息处理与网络管理方面所面临的核心问题，并提出一系列创新性的智能协同机制与优化部署策略。本书不聚焦于单一的信息处理或路由技术，而是从更宏观的视角出发，将信息处理、协同感知、网络拓扑、节点部署以及能量管理等多个相互关联的方面进行有机整合，力求为读者呈现一个全面而深入的无线传感器网络智能化解决方案。 第一章 传感网信息处理面临的挑战与机遇 本章将首先梳理无线传感器网络在信息处理层面所面临的严峻挑战，包括但不限于： 海量异构数据处理： 传感器节点通常采集的是原始、冗余、噪声较大的数据，随着网络规模的扩大，数据量呈爆炸式增长，如何在节点端进行有效的数据压缩、去噪、特征提取，减少传输开销，同时保证信息质量，是亟待解决的问题。 分布式协同感知： 多个传感器节点协同工作以获取更全面、更准确的环境信息，这涉及到数据融合、事件检测、目标跟踪等复杂任务。如何设计高效的分布式协同算法，实现节点间的智能交互与信息共享，从而提升整体感知精度与鲁棒性，是研究的重点。 时空相关性利用： 传感器网络采集的数据往往具有显著的时空相关性。如何有效地挖掘和利用这种相关性，进行数据预测、异常检测、趋势分析，从而提高信息处理的效率和智能化水平，是本书的重要切入点。 能量受限下的信息处理： 传感器节点的能量是极其宝贵的资源，如何在能量极其有限的情况下，平衡信息采集、处理、通信的能耗，设计低功耗的信息处理算法，延长网络生命周期，是无线传感器网络的根本性难题。 动态与异构环境适应： 传感器网络通常部署在复杂的、动态变化的环境中，节点可能会失效、通信链路会中断、环境参数会剧烈波动。信息处理算法需要具备高度的鲁棒性和自适应能力，以应对这些不确定性。 在分析挑战的同时，本章也将着重阐述传感器网络信息处理所带来的巨大机遇，例如： 智能化应用驱动： 随着人工智能、机器学习等技术的发展，传感器网络有望从简单的信息采集工具，转变为具备一定自主决策能力的智能感知系统，驱动更高级别的智能化应用。 数据价值挖掘： 海量传感器数据中蕴藏着丰富的潜在价值，通过先进的信息处理技术，我们可以从中挖掘出有用的信息，为决策支持、科学研究提供有力依据。 网络效能提升： 智能化的信息处理不仅能降低通信开销，还能显著提升网络的整体运行效率和数据服务质量。 第二章 智能协同感知与信息融合 本章将深入探讨无线传感器网络中的智能协同感知机制，聚焦于如何通过节点间的有效协同，提升整体的信息感知能力。 分布式事件检测与识别： 针对特定区域内的异常事件（如火灾、入侵、环境污染等），研究分布式算法，使节点能够协同合作，在局部范围内快速、准确地检测和识别事件，并将其有效上报。这包括基于统计推断、机器学习模型的分布式事件检测方法。 协同目标跟踪与定位： 在有多个传感器节点参与的情况下，如何协同定位和跟踪移动目标。本章将介绍基于多传感器数据融合的协同定位算法，以及利用节点间交互信息进行目标轨迹预测与平滑的协同跟踪技术。 基于群体智能的信息融合： 借鉴群体智能（如蚁群算法、粒子群优化）的思想，设计分布式的信息融合策略。例如，通过模拟蚂蚁的觅食行为，节点可以动态地将信息传递给最“有价值”的汇聚点，实现信息的有效汇聚与融合。 基于机器学习的协同感知： 利用机器学习技术，训练模型以理解和利用节点间的协同信息。这包括使用联邦学习（Federated Learning）在保护隐私的前提下，在本地节点上进行模型训练，然后聚合模型参数以提升整体感知精度。 冗余数据管理与压缩： 针对传感器网络中普遍存在的冗余数据，研究分布式数据压缩与去冗余技术，例如基于稀疏表示、压缩感知等方法，在节点端或边缘节点进行数据预处理，大幅度降低传输负载。 第三章 动态网络拓扑与优化部署策略 本章将关注无线传感器网络的网络拓扑结构以及节点的优化部署问题，强调其对网络性能的重要性。 动态拓扑构建与维护： 传感器网络拓扑并非一成不变，节点移动、失效、加入等都会导致拓扑变化。本章将研究如何构建和维护具有鲁棒性和灵活性的动态网络拓扑，包括基于连接性、能量、节点密度等指标的拓扑度量与优化方法。 基于覆盖率的最优节点部署： 针对给定的监测区域，研究如何最优地部署传感器节点，以最大化监测区域的覆盖率，同时最小化节点数量。这涉及到几何覆盖问题、随机部署与规划部署的权衡。 基于连通性的节点部署： 在保证网络连通性的前提下，优化节点部署策略，确保信息能够可靠地从源节点传输到汇聚节点。本章将探讨如何通过调整节点位置，提高网络的连通度，降低通信延迟。 能量感知的节点部署： 考虑节点能量受限的实际情况，研究如何部署节点以最大化网络生命周期。这包括将能量敏感的节点部署在能量资源更丰富的区域，或者通过优化部署来平衡节点的能量消耗。 自组织网络拓扑形成： 探讨在缺乏集中控制的情况下，传感器节点如何通过局部信息交互，自组织形成高效的网络拓扑结构。这包括基于竞争与合作的拓扑形成机制。 移动传感器节点（MSNs）的部署与协同： 随着移动传感器节点的出现，研究如何优化移动节点的部署路径、部署密度以及与静态节点的协同，以提升网络的覆盖能力和信息采集效率。 第四章 能量高效的信息处理与传输 能量是无线传感器网络的生命线，本章将集中探讨如何在保证信息处理和传输质量的同时，最大程度地提高网络的能量效率。 低功耗数据预处理技术： 研究在节点端进行的轻量级数据预处理算法，例如基于硬件加速的信号处理、低精度数据编码、无损与有损数据压缩技术，以减少数据量和计算复杂度。 能量感知的路由与汇聚： 传统的路由算法往往忽略了节点的能量状态，本章将介绍能量感知的路由选择机制，例如基于剩余能量、能量消耗率等指标的路由协议，以及能量友好的数据汇聚策略。 事件驱动的信息传输： 针对环境变化不显著的场景，研究事件驱动（Event-Driven）的信息传输机制，即仅当检测到重要事件或数据发生显著变化时才进行数据传输，从而显著节省能量。 休眠调度与唤醒机制： 探讨节点动态休眠与唤醒的策略，使非活跃节点进入低功耗状态，仅在需要时被唤醒，从而降低整体能耗。这包括基于时间同步、事件触发的唤醒机制。 能量采集（Energy Harvesting）与能量管理： 结合能量采集技术（如太阳能、振动能），研究如何优化能量采集节点的部署，以及如何在能量采集与能量消耗之间进行智能管理，实现网络的持续运行。 分布式协同节能策略： 研究节点间的协同节能策略，例如通过合作休眠、任务分配等方式，共同降低网络的整体能耗。 第五章 智能化决策与自适应网络管理 本章将进一步提升传感器网络的智能化水平，关注如何在复杂的动态环境中实现自主的决策与网络管理。 基于机器学习的故障检测与诊断： 利用机器学习算法，对传感器节点的工作状态进行实时监测，检测和诊断节点故障、通信链路中断等问题，并采取相应的自愈措施。 自适应网络参数调整： 研究如何根据网络实时运行状态、环境变化等因素，动态调整网络参数，如传输功率、采样频率、数据融合阈值等，以优化网络性能。 预测性维护与网络优化： 基于历史数据和模型预测，提前预判网络可能出现的瓶颈或故障，并采取预防性措施，例如调整节点部署、优化通信路径等。 分布式资源分配与调度： 在网络资源（如计算能力、通信带宽）有限的情况下，研究分布式算法，实现对资源的有效分配和调度，以满足不同应用的需求。 安全协同与隐私保护： 探讨在分布式协同过程中，如何保证数据的安全性和隐私性。这包括基于加密、匿名化、差分隐私等技术的安全协同机制。 与边缘计算/云计算的协同： 随着边缘计算和云计算的发展，研究如何将传感器网络的智能处理与边缘节点或云平台进行协同，实现更强大的数据分析和决策能力。 结论与展望 本书的最后一章将对前文内容进行总结，并对无线传感器网络智能化协同与优化部署的未来发展趋势进行展望。我们将强调技术融合（如AI与WSNs）、标准化、大规模部署以及新兴应用场景（如智慧城市、工业互联网）将如何塑造传感网的未来。本书的目标是为研究人员、工程师以及对无线传感器网络技术感兴趣的读者，提供一个全面、深入、具有实践指导意义的参考。 目录 前言 第一章 传感网信息处理面临的挑战与机遇 1.1 海量异构数据处理的挑战 1.2 分布式协同感知的重要性 1.3 时空相关性的挖掘与利用 1.4 能量受限下的信息处理瓶颈 1.5 动态与异构环境的适应性需求 1.6 智能化应用驱动的机遇 1.7 数据价值挖掘的潜力 1.8 网络效能提升的途径 第二章 智能协同感知与信息融合 2.1 分布式事件检测与识别 2.1.1 基于统计推断的事件检测 2.1.2 基于机器学习的分布式事件识别 2.2 协同目标跟踪与定位 2.2.1 基于多传感器数据融合的定位 2.2.2 协同目标轨迹预测与平滑 2.3 基于群体智能的信息融合 2.3.1 蚁群算法在信息汇聚中的应用 2.3.2 粒子群优化在数据融合中的探索 2.4 基于机器学习的协同感知 2.4.1 联邦学习在传感网中的应用 2.4.2 深度学习模型用于协同感知 2.5 冗余数据管理与压缩 2.5.1 基于稀疏表示的数据压缩 2.5.2 压缩感知在传感网中的应用 第三章 动态网络拓扑与优化部署策略 3.1 动态拓扑构建与维护 3.1.1 基于连接性的拓扑优化 3.1.2 基于节点密度的拓扑自适应 3.2 基于覆盖率的最优节点部署 3.2.1 几何覆盖模型 3.2.2 随机部署与规划部署的权衡 3.3 基于连通性的节点部署 3.3.1 提高网络连通度的部署方法 3.3.2 降低通信延迟的部署策略 3.4 能量感知的节点部署 3.4.1 最大化网络生命周期的部署 3.4.2 平衡节点能量消耗的部署 3.5 自组织网络拓扑形成 3.5.1 基于竞争与合作的拓扑形成 3.5.2 局部信息交互驱动的拓扑自适应 3.6 移动传感器节点的部署与协同 3.6.1 移动节点部署路径优化 3.6.2 移动节点与静态节点的协同 第四章 能量高效的信息处理与传输 4.1 低功耗数据预处理技术 4.1.1 硬件加速信号处理 4.1.2 低精度数据编码与压缩 4.2 能量感知的路由与汇聚 4.2.1 基于剩余能量的路由选择 4.2.2 能量消耗率感知的路由协议 4.2.3 能量友好的数据汇聚策略 4.3 事件驱动的信息传输 4.3.1 检测显著变化触发传输 4.3.2 动态阈值设置与事件判别 4.4 休眠调度与唤醒机制 4.4.1 基于时间同步的休眠调度 4.4.2 基于事件触发的节点唤醒 4.5 能量采集与能量管理 4.5.1 能量采集节点的最优部署 4.5.2 能量采集与消耗的智能管理 4.6 分布式协同节能策略 4.6.1 合作休眠机制 4.6.2 协同任务分配节能 第五章 智能化决策与自适应网络管理 5.1 基于机器学习的故障检测与诊断 5.1.1 节点工作状态监测 5.1.2 自动故障诊断与自愈 5.2 自适应网络参数调整 5.2.1 动态传输功率控制 5.2.2 自适应采样频率与数据融合阈值 5.3 预测性维护与网络优化 5.3.1 网络瓶颈预测 5.3.2 预防性网络维护策略 5.4 分布式资源分配与调度 5.4.1 计算资源分布式调度 5.4.2 通信带宽的智能分配 5.5 安全协同与隐私保护 5.5.1 基于加密的安全协同 5.5.2 差分隐私在传感网中的应用 5.6 与边缘计算/云计算的协同 5.6.1 边缘智能感知 5.6.2 云端大规模数据分析与决策 结论与展望 参考文献

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