Algorithmic Aspects of Wireless Sensor Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Nikoletseas, Sotiris E.; Rolim, Jose D. P.;

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2007-02-13

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540690856

丛书系列:

图书标签:

• 无线传感器网络
• 算法
• 分布式系统
• 优化
• 通信
• 节能
• 数据聚合
• 网络协议
• 理论分析
• 无线通信

《无线传感器网络中的计算方法学：理论与实践》 一本深入探索支撑现代无线传感器网络运作的算法原理的权威著作。 在当今技术飞速发展的时代，无线传感器网络（WSN）已成为一项颠覆性技术，广泛应用于环境监测、工业自动化、智慧城市、医疗保健乃至军事领域。这些遍布各处的微小设备能够采集、处理并传输海量数据，为我们理解和互动物理世界提供了前所未有的能力。然而，支撑这些复杂网络高效、可靠运作的，是一套精妙绝伦的算法。本书《无线传感器网络中的计算方法学：理论与实践》正是致力于揭示这些算法的核心机制，剖析其背后的理论基础，并探讨如何在实际部署中将它们转化为有效的解决方案。 本书并非一本泛泛而谈的WSN入门读物，也不是一本单纯罗列已有技术方案的集合。相反，它是一次深入的学术探索，旨在为研究者、工程师以及对WSN算法设计和分析有浓厚兴趣的学生提供一个全面而深入的视角。我们关注的是那些能够决定WSN性能、鲁棒性、能耗效率和可扩展性的关键计算问题，并对其进行严谨的理论建模和算法分析。 本书内容概述： 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念逐步深入到高级主题，确保对WSN算法的理解层层递进。 第一部分：无线传感器网络的基础计算模型与挑战 在开始深入探讨具体的算法之前，我们首先需要建立对WSN基本特性及其固有挑战的清晰认知。本部分将详细阐述： WSN的计算模型： 介绍WSN中节点异构性、通信模型（如广播、单播、多播）、能量模型（如一次性电池、能量收集）以及计算能力限制等核心概念。理解这些模型是设计和分析算法的基础。 WSN面临的关键计算挑战： 详细分析WSN面临的独特挑战，包括： 资源受限性： 节点有限的计算能力、存储空间和通信带宽。 能量效率： 传感器节点通常依赖电池供电，如何最小化能量消耗是设计的核心考量。 动态性与拓扑变化： 节点可能失效、加入或移动，导致网络拓扑频繁变化，需要算法具备自适应能力。 数据冗余与冲突： 空间上邻近的传感器可能采集到相似或冲突的数据，如何有效处理是关键。 可靠性与容错性： 节点失效或通信中断可能影响整个网络的可用性，需要设计鲁棒的算法。 可扩展性： 随着网络规模的增长，算法的效率和性能不应急剧下降。 安全性： 确保数据在传输和处理过程中的机密性、完整性和可用性。 第二部分：核心算法与数据管理 这一部分将聚焦于WSN中最基本也是最重要的计算任务，即数据的采集、处理、融合与传输。 数据采集与采样算法： 事件检测与触发采样： 探讨如何设计算法以有效地检测特定事件，并仅在事件发生时进行数据采集，从而节省能量。 周期性采样与数据压缩： 分析在无事件发生时，如何进行最优的周期性采样，并利用各种数据压缩技术（如线性预测、变换编码）减少传输量。 自适应采样策略： 研究如何根据环境变化或节点状态动态调整采样率的算法。 数据融合算法： 层次化数据融合： 详细介绍在不同层次节点上进行数据聚合和抽象的技术，以减少网络流量并提高数据质量。 分布式数据融合： 探讨如何在不依赖中心节点的情况下，通过节点间的协作完成数据融合，例如基于共识的融合、邻居信息共享等。 贝叶斯融合、证据理论融合等先进方法： 深入分析这些能够处理不确定性和噪声数据的融合技术。 数据路由算法： 能量感知路由： 重点分析设计用于最小化节点能量消耗的路由协议，如LEACH、PEGASIS等经典算法的变种与优化。 基于QoS的路由： 探讨如何根据应用对延迟、可靠性等服务质量（QoS）的要求来选择路由。 数据中心式与多中心式路由： 对比不同体系结构下的路由策略，并分析其优缺点。 基于地理位置的路由： 介绍利用节点空间位置信息进行高效路由的技术。 数据存储与查询： 分布式数据存储： 讨论在WSN节点上进行分布式数据存储的策略，以及如何管理这些分散的数据。 高效数据查询： 研究如何在资源受限的环境下设计快速、准确的数据查询算法。 第三部分：网络管理与优化算法 除了核心的数据处理任务，WSN的稳定运行还需要强大的网络管理和优化能力。本部分将深入探讨： 节点调度与节能算法： 休眠/唤醒调度： 详细分析各种基于时隙、概率或事件触发的节点休眠/唤醒策略，以最大化节能效果。 协同休眠： 探讨如何协调相邻节点的休眠状态，以确保网络连通性的同时实现最大的能量节省。 虚拟节点与虚拟时钟： 介绍这些用于简化调度和提高效率的抽象概念。 网络组建与拓扑控制： 基于连接性的算法： 分析如何确保网络始终保持连通，即使在节点失效的情况下。 覆盖率最大化算法： 探讨如何通过节点位置优化或调整节点的工作状态来最大化感知区域的覆盖率。 基于簇的组织： 深入研究簇头选举、簇内通信等算法，以及如何优化簇结构以提高效率和可扩展性。 定位与同步算法： 基于测距的定位： 分析各种利用距离测量（如RSSI、ToA、TDoA）进行节点定位的算法。 基于角度的定位： 介绍利用到达角（AoA）进行定位的方法。 时间同步算法： 探讨在分布式环境中实现节点间高精度时间同步的关键技术，以及其对数据采集和融合的影响。 拥塞控制与负载均衡： 拥塞检测与避免： 分析WSN中可能出现的拥塞现象，并研究相应的检测和避免机制。 流量整形与速率控制： 探讨如何通过调整数据发送速率来缓解拥塞。 节点负载均衡： 研究如何将网络流量和计算任务在节点间进行分配，以避免部分节点过载而导致性能下降或能量耗尽。 第四部分：高级主题与前沿研究方向 在掌握了基础和核心算法后，本部分将引导读者探索WSN计算方法学中的一些更高级、更具挑战性的主题，以及当前的研究热点。 WSN中的安全性与隐私保护： 轻量级加密与认证： 针对WSN的资源限制，介绍适用于低功耗设备的加密和认证算法。 入侵检测与恶意节点识别： 探讨如何设计算法来检测和隔离网络中的恶意节点。 数据匿名化与隐私增强技术： 研究如何在保护用户隐私的同时进行数据采集和分析。 面向特定应用的计算方法学： 环境监测中的算法： 针对气候变化、污染监测等应用，讨论专门的算法设计。 工业物联网（IIoT）中的算法： 分析在工业场景下对实时性、可靠性和安全性要求更高的算法。 智慧城市中的算法： 探讨用于交通管理、能源优化、公共安全等领域的WSN算法。 融合感知与计算： 边缘计算与雾计算： 探讨如何将计算能力从云端下沉到网络边缘，以减少延迟并提高处理效率。 机器学习与深度学习在WSN中的应用： 分析如何利用这些强大的工具进行模式识别、异常检测、预测分析等。 能源收集WSN的算法设计： 能量感知任务调度： 探讨如何根据不断变化的能量供应情况来动态调整节点的任务执行。 能量管理与存储策略： 研究如何有效地管理收集到的能量，并进行合理分配。 WSN的仿真与评估： 仿真工具与方法： 介绍常用的WSN仿真器（如NS-3, OMNeT++）及其在算法评估中的应用。 性能评估指标： 讨论衡量WSN算法性能的关键指标（如端到端延迟、吞吐量、能耗、网络寿命）。 本书的特色： 理论与实践并重： 本书在深入剖析算法理论的同时，也关注其在实际部署中的可行性和效率。 严谨的数学分析： 对核心算法的性能进行严格的数学建模和复杂度分析，为读者提供坚实的理论基础。 清晰的逻辑结构： 内容组织有序，从基础到高级，层层递进，便于读者系统学习。 丰富的案例研究： 穿插实际应用场景的案例分析，帮助读者理解算法的实际价值。 面向前沿： 涵盖了WSN计算方法学领域的最新研究进展和发展趋势。 目标读者： 计算机科学、电子工程、通信工程等专业的本科生、研究生。 从事无线传感器网络、物联网、嵌入式系统等领域的研究人员。 希望深入了解WSN底层算法原理并应用于实际项目的工程师。 对大规模分布式系统、资源受限计算感兴趣的学者。 《无线传感器网络中的计算方法学：理论与实践》旨在成为一本不可或缺的参考书，为所有希望深入理解和有效设计下一代智能互联系统的读者提供宝贵的知识和洞见。通过掌握本书所阐述的计算方法，读者将能够构建出更智能、更高效、更可靠的无线传感器网络，从而充分释放物联网的巨大潜力。

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