无线自组网组网与接入控制 [Access Control and Networking of Ad Hoc Networks] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沙学军，何晨光，吴玮，叶亮 著

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• 无线自组网
• Ad Hoc网络
• 无线网络安全
• 接入控制
• 网络协议
• 移动网络
• 安全通信
• 无线通信
• 网络安全
• 分布式系统

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560360720

版次：1

商品编码：11968531

包装：平装

丛书名： 电子与信息工程系列

外文名称：Access Control and Networking of Ad Hoc Networks

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：349

字

内容简介

　　《无线自组网组网与接入控制》主要介绍自组网的基本概念和组成及其在组网、接入控制等方面的理论与实现技术。全书分为7章，第1章介绍自组网的整体概念、网络架构和应用场景，重点是传输层和网络层关键技术的研究概述；第2章主要介绍和研究自组网的接入控制方法与发展方向；第3章主要介绍节点之间的连接保障技术——路由方法的研究现状和进展；第4~7章分别针对性地介绍和研究路由算法、变化种类及其改进方法，网络稳定性控制方法与研究进展，MAC协议接入控制等具体技术。
　　《无线自组网组网与接入控制》内容简洁明了，在介绍现有研究成果的基础上，对每个研究问题都进行新方法的研究介绍，对于相关研究具有一定参考意义。
　　《无线自组网组网与接入控制》可以作为通信与信息系统学科无线通信领域研究生的教学参考书，也可供相关科研、教学人员和工程技术人员参考。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 无线自组网发展概述
1．2 无线自组网的特点
1．3 无线自组网的基本结构
1．4 无线自组网的应用
1．5 无线自组网的主要研究问题
本章参考文献

第2章 无线自组网的接入控制协议
2．1 竞争类MAC协议
2．2 分配类MAC协议
2．3 混合类MAC协议
本章参考文献

第3章 无线自组网的路由协议
3．1 主动式路由协议
3．2 反应式路由协议
3．3 混合路由协议
3．4 多路径路由协议
3．5 多目标路由协议
本章参考文献

第4章 动态路由的控制方法与改进
4．1 动态路由协议与可靠性改进方法
4．2 本地路由自适应修复算法（LRASR）
4．3 递归式备份多路由（AODV-SRM）协议
4．4 邻域状态自适应更新算法（NSSAU）
4．5 逐跳路由稳定性判定协议（AODV-NS）
4．6 动态路由的效率改进
本章参考文献

第5章 AdHoc多播路由协议
5．1 多播协议
5．2 AdHoc网络多播路由协议
5．3 MAODV协议
5．4 0DMRP协议
5．5 MAODV和ODMRP性能的比较
5．6 MAODV协议在Linux系统下的实现
本章参考文献

第6章 网络业务稳定性控制方法
6．1 网络拥塞及拥塞控制方法
6．2 AdHoc网络拥塞检测方法
6．3 网络拥塞控制路由协议
6．4 基于拥塞检测的速率自适应MAC协议
6．5 业务均衡路由算法
本章参考文献

第7章 无线传感器网络MAC协议
7．1 无线传感器网络MAC协议研究现状
7．2 无线传感器网络MAC协议设计的区别和限制
7．3 无线传感器网络MAC协议设计目标
7．4 SMAC协议
7．5 基于缓冲区队列时延的动态占空比算法

本章参考文献

前言/序言

　　无线通信发展过程中，从点对点的通信模式到有中心节点的组网模式，通信与覆盖能力有了极大的增强，然而有中心节点的组网模式在特定环境下表现出不足，尤其在灵活和抗毁能力上，对此，在结合点对点的优势和网络逻辑中心节点基础上，出现了自组织网络，即自组网。虽然自组网的出现最早是针对特种用途，但是随着技术的发展，特别是5G网络模式和业务的发展，自组网作为民用领域一种重要的组网补充模式，作用正逐渐显现。
　　从网络结构角度看，自组网的优势在于组网灵活，不依赖特定的中心节点，业务传输与控制方式多样化；组网上既可以实现分层逻辑节点，也可以完全扁平化。在组网模式上，逻辑结构可以等效为有中心和完全平等的无中心模式。
　　从链路层上看，可以实现在节点不改变上下行配置下，实现用户间、中心节点与用户节点间的有效传输。为了提升传输有效性，在接人控制上的协议和方法有多种，针对不同实际场景和应用环境，如何进一步设计或优化协议方法，是一个具有理论意义和实际工程价值的重要问题。
　　从组网链路上看，由于各个节点之间没有中心节点之间的固定联系，因此，如何有效地建立并维护节点之间的链路，对于组网是否成功具有重要影响。
　　从接入控制上看，由于自组网随机性、时变性更强，接人控制更加复杂，因此需要适应性更强的接入控制方法。此外，网络仍然具有鉴权、抗攻击等问题，需要网络层和高层解决。
　　针对以上具体情况，本书将分析研究重点放在多节点／多跳路由、单播／多播算法、网络连接修复和动态接人控制四个方面。
　　目前的路由协议可以从宏观上分为静态、动态和混合式路由方法，对此本书在第4章针对动态与静态路由的研究现状，重点分析研究不同路由的修复、备份和邻域更新方法，在前几种研究基础上，探索了不同的改进方法，提升了路由可靠性，降低了维护开销；对于如何提升多播／组播效率，第5章进行了相关模型的分析与改进研究，研究如何利用多波束进一步提升系统的传输效率，建立相关模型并设计优化原则；针对组网中业务过载等突发情况带来的网络稳定性问题，第6章从拥塞检测人手，针对业务均衡、业务控制两方面分析优化了稳定性控制的方法；第7章针对动态网络环境，考虑到组网和接入的高效性，针对SG系统的一个重要应用环境——传感器网络，对网络结构进行简化和子网合并的分析研究，有效地减小了网络的动态组网开销，提升了组网与接入效率。
　　本书共分为7章，第1章由沙学军、叶亮撰写，第2章由沙学军、何晨光撰写，第3章由何晨光、吴玮撰写，第4章由吴玮、叶亮撰写，第5章由吴玮、何晨光撰写，第6章由叶亮、吴玮撰写，第7章由何晨光、叶亮撰写，全书由沙学军统稿。
　　本书第3、4章的部分研究工作，得到了国家973计划课题（2007CB310606）“资源复用与抗干扰机理”的资助，第5~7章的部分研究工作得到了国家973计划课题（2013CB320003）“异构网络协同信号处理理论与方法”和国家自然科学基金课题（61171110）“单载波与多载波协同的时频联合抗衰落与抗干扰机理”的资助。
　　由于作者水平所限，书中不妥或疏漏之处在所难免，敬请读者不吝指正。

《数字孪生：构建与应用》 第一章：数字孪生基础概念 1.1 什么是数字孪生？ 数字孪生（Digital Twin）是一个物理实体、过程或系统的动态虚拟表示。它通过传感器、数据采集设备以及其他技术手段，实时收集并整合物理世界中的数据，然后在虚拟空间中构建出与之精确对应的模型。这个模型不仅包含物理实体的几何形状和结构，更重要的是能够反映其在运行过程中的状态、行为和演化趋势。简而言之，数字孪生是连接物理世界与数字世界的桥梁，是物理实体在数字空间的“活体”映射。 1.2 数字孪生的起源与发展 数字孪生的概念并非横空出世，其发展经历了多个阶段。早期，计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）为三维建模奠定了基础。随后，仿真技术（Simulation）的发展使得对系统行为的预测成为可能。物联网（IoT）的兴起，为实时数据采集提供了硬件支撑，而大数据和人工智能（AI）技术的进步，则赋予了数字孪生强大的数据分析、模式识别和预测能力。从最初的概念验证到如今在各行各业的广泛应用，数字孪生正逐步成为推动工业4.0、智能制造、智慧城市等领域发展的关键技术。 1.3 数字孪生的核心要素 一个完整的数字孪生系统通常包含以下几个核心要素： 物理实体（Physical Entity）： 这是数字孪生所映射的现实世界中的对象，可以是产品、设备、流程、系统，甚至是整个城市或生态系统。 虚拟模型（Virtual Model）： 这是物理实体在数字空间的精确表示。它包括几何模型、物理模型、行为模型、数据模型等，能够模拟物理实体的结构、属性、功能和动态行为。 数据连接（Data Connection）： 这是连接物理实体与虚拟模型的数据传输通道。传感器、物联网设备、SCADA系统、MES系统等是数据采集的主要来源，而通信网络则负责数据的实时传输。 数据分析与处理（Data Analysis and Processing）： 实时采集到的海量数据需要经过清洗、整合、分析和处理，以提取有价值的信息，例如运行状态、性能指标、潜在故障等。人工智能、机器学习、统计分析等技术在此发挥关键作用。 可视化与交互（Visualization and Interaction）： 用户需要通过直观的方式与数字孪生进行交互，了解物理实体的实时状态和预测信息。三维可视化、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术提供了丰富的交互体验。 决策支持与优化（Decision Support and Optimization）： 数字孪生的最终目的是为决策提供支持，并实现过程的优化。通过对数字孪生中模拟和预测结果的分析，可以指导设备的维护、生产流程的改进、风险的规避等。 1.4 数字孪生的分类 根据其所映射的物理实体的不同，数字孪生可以分为多种类型： 组件数字孪生（Component Digital Twin）： 映射单个零部件或模块，例如发动机的一个活塞、一个阀门。 资产数字孪生（Asset Digital Twin）： 映射一个完整的设备或机器，例如一台数控机床、一架飞机发动机。 系统数字孪生（System Digital Twin）： 映射一组相互关联的资产所组成的系统，例如一条生产线、一个发电厂。 流程数字孪生（Process Digital Twin）： 映射一个具体的业务流程或生产流程，例如产品的制造流程、供应链的物流流程。 城市数字孪生（City Digital Twin）： 映射整个城市的方方面面，包括交通、能源、建筑、环境等。 生命体征数字孪生（Life-like Digital Twin）： 映射具有生命特征的个体，例如人体数字孪生，用于医疗健康领域。 1.5 数字孪生的价值与优势 数字孪生作为一项颠覆性技术，为企业和组织带来了巨大的价值和多方面的优势： 提高效率与生产力： 通过实时监控和预测，可以优化生产调度、减少停机时间、提高设备利用率。 降低成本： 预测性维护可以避免昂贵的意外停机和紧急维修，通过模拟优化可以减少资源浪费。 提升产品质量与可靠性： 在设计和制造阶段进行充分的仿真和验证，可以提前发现并解决潜在问题，确保产品质量。 加速创新与研发： 在虚拟环境中进行产品迭代和性能测试，可以显著缩短产品研发周期，降低研发成本。 增强决策能力： 基于实时数据和仿真结果，管理者可以做出更明智、更精准的决策。 改善用户体验： 在服务领域，数字孪生可以帮助提供更个性化、更高效的服务。 提高安全性： 通过模拟和分析，可以识别潜在的安全风险，并制定相应的预防措施。 实现可持续发展： 通过优化能源消耗、资源利用，数字孪生有助于实现绿色制造和可持续运营。 第二章：数字孪生关键技术 2.1 三维建模与可视化技术 数字孪生的基础是物理实体的精确三维模型。这需要集成多种建模技术： CAD/CAM/CAE： 传统的三维设计和工程分析软件是构建几何模型和进行初步结构分析的基础。 点云与三维扫描： 利用激光扫描、摄影测量等技术获取物理对象的点云数据，进而重建高精度的三维模型，尤其适用于现有设备的数字化。 BIM（Building Information Modeling）： 在建筑和基础设施领域，BIM技术提供了结构化、信息化的三维模型，是构建城市数字孪生的重要基石。 实时渲染与图形学： 为了实现逼真且流畅的虚拟模型展示，需要高级的实时渲染技术，包括纹理映射、光照模拟、材质表现等。 AR/VR/MR： 增强现实、虚拟现实和混合现实技术，为用户提供了沉浸式的交互体验，能够将虚拟模型叠加到真实世界，或在虚拟环境中进行操作和观察。 2.2 物联网（IoT）与传感器技术 物联网是数字孪生获取实时数据的关键。 传感器网络： 温度、压力、振动、位置、电流、电压、流量等各类传感器，是感知物理世界状态的“眼睛”和“耳朵”。 数据采集与边缘计算： 传感器产生的大量原始数据需要被高效采集、过滤和预处理。边缘计算能力可以在数据源附近进行初步分析，减少网络传输负担，提高响应速度。 通信协议与网络： 各种有线（如Ethernet）和无线（如Wi-Fi, LoRa, NB-IoT, 5G）通信技术，确保数据的可靠、低延迟传输。 物联网平台： 统一管理连接的设备、收集和处理数据、提供应用接口，是构建大规模物联网系统的关键。 2.3 数据融合与管理技术 数字孪生需要整合来自不同源头的异构数据，并进行有效的管理。 数据集成： 将来自不同系统（如ERP, MES, SCADA, PLM）以及传感器的数据进行整合，打破信息孤岛。 数据清洗与预处理： 识别和处理数据中的异常值、缺失值、重复值，确保数据的准确性和一致性。 时序数据库： 存储和查询大量的、按时间顺序排列的传感器数据，是数字孪生数据管理的核心。 数据湖/数据仓库： 用于存储和分析结构化、半结构化和非结构化数据，支持更深层次的洞察。 元数据管理： 管理数据的来源、格式、含义、质量等信息，确保数据的可理解性和可追溯性。 2.4 仿真与建模技术 仿真技术使得数字孪生能够模拟物理实体的行为并进行预测。 物理仿真： 基于物理定律（如力学、热力学、流体力学）的仿真，用于预测结构强度、热传递、流体流动等。 行为仿真： 模拟组件或系统的逻辑功能和操作行为，例如PLC控制逻辑的仿真。 多物理场耦合仿真： 模拟不同物理现象之间的相互影响，例如热应力耦合。 离散事件仿真： 用于模拟制造流程、物流系统等具有离散事件特征的系统。 基于模型预测控制（MPC）： 将仿真模型与控制算法相结合，实现对系统进行最优控制。 2.5 人工智能与机器学习（AI/ML） AI/ML技术赋予了数字孪生“智慧”，使其能够从数据中学习并做出智能决策。 预测性维护： 利用机器学习模型识别设备故障的早期迹象，预测故障发生的时间，实现预测性维护。 异常检测： 实时监测系统运行状态，检测与正常模式不同的异常行为，及时预警。 性能优化： 基于历史数据和实时状态，通过AI算法优化生产参数、能源消耗等，提高效率。 机器学习模型训练与部署： 构建、训练、验证并部署各种预测模型，例如回归模型、分类模型、深度学习模型。 自然语言处理（NLP）： 用于处理和理解与数字孪生相关的文本信息，例如维护手册、故障报告。 计算机视觉（CV）： 用于图像和视频分析，例如产品质量检测、场景理解。 2.6 云计算与分布式技术 为支撑海量数据存储、大规模计算和复杂仿真，云计算提供了强大的基础设施。 弹性计算能力： 根据需求动态扩展计算资源，应对高峰期的仿真和分析需求。 海量存储： 提供安全、可靠、可扩展的数据存储解决方案。 大数据处理平台： 如Hadoop, Spark等，用于分布式地处理大规模数据集。 微服务架构： 将复杂的数字孪生应用拆解为小的、可独立部署的服务，提高灵活性和可维护性。 容器化技术（如Docker, Kubernetes）： 简化应用的部署、管理和扩展。 第三章：数字孪生在各领域的应用 3.1 智能制造 在智能制造领域，数字孪生正在重塑生产的各个环节。 产品设计与研发： 在虚拟环境中对产品进行多维度仿真和迭代，优化设计，缩短研发周期。例如，模拟汽车碰撞测试，验证结构强度。 生产过程优化： 创建生产线或整个工厂的数字孪生，实时监控生产状态，优化调度、提高设备利用率、减少能耗。例如，对机器人工作流程进行仿真优化。 设备预测性维护： 通过对生产设备的数字孪生进行实时监测和故障预测，提前安排维护，避免非计划停机，降低维护成本。例如，预测机床刀具的寿命。 质量控制与追溯： 建立产品在生产过程中的数字孪生，记录每一个生产环节的工艺参数和检测数据，实现精准的质量控制和全面的产品追溯。 供应链协同： 构建供应链的数字孪生，实现端到端的透明度，优化库存管理、物流调度，应对市场变化。 3.2 智慧城市 数字孪生为城市管理者提供了前所未有的洞察力，驱动城市向更高效、更可持续、更宜居的方向发展。 城市规划与管理： 构建城市的全息数字孪生，模拟不同规划方案（如交通网络、建筑布局）对城市运行的影响，为决策提供科学依据。 交通管理优化： 实时监控城市交通流量，构建交通系统的数字孪生，模拟不同交通控制策略的效果，缓解交通拥堵，提升出行效率。 基础设施监测与维护： 对桥梁、隧道、供水管网、电力系统等基础设施进行数字孪生建模，实时监测其健康状况，预测潜在风险，进行预防性维护。 能源管理与优化： 构建城市能源网络的数字孪生，实时监控能源生产、输送和消耗，优化能源分配，提高能源利用效率，促进可再生能源的应用。 应急响应与灾害管理： 在灾害发生时，利用城市数字孪生快速模拟灾害影响范围、评估损失、规划救援路线，提高应急响应效率。 环境监测与治理： 实时监测空气质量、水质、噪音等环境参数，构建环境数字孪生，分析污染源，制定有效的治理措施。 3.3 航空航天 在航空航天领域，数字孪生对于复杂系统的设计、制造、运行和维护至关重要。 飞行器设计与验证： 在虚拟环境中对飞机、卫星等飞行器进行气动、结构、热力学等方面的详细仿真，优化设计，确保安全性。 发动机健康管理： 为航空发动机构建数字孪生，实时监测发动机的运行状态、磨损情况，预测维护需求，提升发动机的可靠性和寿命。 任务规划与模拟： 在任务执行前，利用数字孪生进行任务流程的仿真和演练，优化操作，降低风险。 太空资产的运维： 对在轨卫星、空间站等进行数字孪生建模，实时监控其状态，进行远程诊断和故障排除。 3.4 能源与电力 数字孪生在能源行业，特别是电力系统，扮演着越来越重要的角色。 发电厂优化运行： 为火力、水力、核能等发电厂建立数字孪生，实时监控设备运行参数，优化发电计划，提高效率，降低成本。 电网状态监测与调度： 构建电网的数字孪生，实时掌握电网的负荷、潮流、设备状态，进行智能调度，提高电网的稳定性和可靠性。 新能源接入与管理： 模拟风电、光伏等新能源的接入对电网的影响，优化电网的灵活调度，解决波动性问题。 油气勘探与生产： 利用数字孪生模拟地下地质结构、油气藏的分布，优化勘探和开采策略，提高资源利用率。 3.5 医疗健康 数字孪生为医疗健康领域带来了革命性的变革。 个性化医疗： 为个体患者构建“人体数字孪生”，整合其基因信息、病史、生理数据等，模拟不同治疗方案的效果，实现个性化精准医疗。 手术规划与模拟： 在患者的数字孪生上进行手术的模拟和演练，帮助医生制定最佳手术方案，提高手术成功率，降低风险。 药物研发与测试： 利用数字孪生模拟药物在人体内的作用机制，预测药物疗效和副作用，加速药物研发进程。 康复训练与监测： 为患者构建康复过程的数字孪生，监测康复进展，调整康复计划，提供远程指导。 3.6 建筑与房地产 建筑全生命周期管理： 从设计、建造到运营维护，利用建筑信息模型（BIM）与数字孪生相结合，实现建筑的全生命周期管理。 智能楼宇运营： 实时监控楼宇的能耗、温湿度、安防等系统，通过数字孪生进行优化，提升舒适度，降低运营成本。 空间规划与管理： 对商业空间、办公空间等进行数字孪生建模，优化空间布局，提升利用效率。 3.7 交通运输 车队管理与优化： 为汽车、火车、船舶等交通工具建立数字孪生，实时监控其运行状态、位置、能耗，优化调度和维护。 智能仓储与物流： 构建仓库和物流网络的数字孪生，优化库存管理、路径规划，提高物流效率。 第四章：数字孪生系统的构建流程 构建一个完整的数字孪生系统通常涉及以下关键步骤： 4.1 需求分析与定义 明确数字孪生的应用场景和目标。 确定需要映射的物理实体及其关键属性和行为。 定义数字孪生需要实现的功能，如监测、仿真、预测、优化等。 确定数据需求，包括数据类型、精度、频率、来源等。 4.2 物理实体数字化 模型创建： 几何建模： 使用CAD、3D扫描等技术创建物理实体的三维几何模型。 物理模型： 建立描述物理实体行为的数学模型，如有限元模型、动力学模型。 数据模型： 定义模型中各个参数的含义、单位、取值范围。 数据采集系统设计： 选择合适的传感器和数据采集设备。 设计数据传输网络和通信协议。 部署边缘计算节点进行数据预处理。 4.3 虚拟模型开发 集成建模： 将几何模型、物理模型、行为模型以及其他相关数据进行集成。 动态行为建模： 使虚拟模型能够根据实时数据动态更新其状态和行为。 可视化开发： 利用图形学技术，构建直观、易于交互的三维可视化界面。 4.4 数据连接与集成 实时数据流： 建立从物理实体到虚拟模型的数据实时传输通道。 数据平台搭建： 部署数据存储、处理和分析平台，如时序数据库、数据湖。 数据预处理与清洗： 对采集到的原始数据进行标准化、去噪、填充等处理。 数据融合： 将来自不同源头的数据进行整合，形成完整的运行态势。 4.5 仿真与分析引擎开发 仿真模块开发： 根据需要开发不同的仿真模块，支持各种场景的模拟。 AI/ML模型集成： 将预测性维护、异常检测、性能优化等AI/ML模型集成到系统中。 算法优化： 对仿真和分析算法进行优化，提高计算效率和准确性。 4.6 用户界面与交互设计 三维可视化界面： 提供高保真度的三维模型展示，支持模型交互、视角切换。 仪表盘与报表： 设计直观的仪表盘，展示关键性能指标（KPIs）和运行状态。 告警与通知系统： 设定阈值，当发生异常情况时，及时发出告警。 AR/VR/MR集成： 根据应用需求，集成AR/VR/MR功能，提升用户体验。 4.7 系统部署与集成 云端或本地部署： 根据需求选择合适的部署方式。 与其他系统集成： 将数字孪生系统与现有的企业管理系统（如ERP, MES）集成。 用户培训： 对终端用户进行系统操作和应用培训。 4.8 持续优化与迭代 性能监控： 持续监控数字孪生系统的运行性能和数据准确性。 模型更新： 根据物理实体的变化或新的需求，定期更新虚拟模型和仿真算法。 功能扩展： 根据业务发展，不断扩展数字孪生系统的功能。 第五章：数字孪生面临的挑战与未来展望 5.1 面临的挑战 尽管数字孪生技术前景广阔，但在实际应用中仍然面临一些挑战： 数据获取与质量： 传感器部署成本、数据采集的准确性、数据的完整性和一致性是关键问题。 模型精度与实时性： 构建高精度、能够实时响应的虚拟模型需要强大的计算能力和复杂的技术。 数据安全与隐私： 大量敏感数据的采集、传输和存储，对数据安全和隐私保护提出了严峻挑战。 互操作性与标准化： 不同厂商、不同系统之间的数据格式和接口标准不统一，导致集成困难。 技术人才匮乏： 掌握数字孪生相关技术（建模、仿真、AI、IoT等）的复合型人才相对稀缺。 成本投入： 从硬件部署到软件开发，数字孪生系统的构建和维护需要较大的前期投入。 投资回报（ROI）不确定性： 尤其是在初期阶段，量化数字孪生带来的实际经济效益可能具有挑战性。 概念的模糊性： “数字孪生”的定义在不同行业和公司中可能存在差异，容易导致理解偏差。 5.2 未来展望 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，数字孪生正朝着更智能、更普惠、更深度融合的方向发展： AI驱动的自动化数字孪生构建： 未来，AI将进一步自动化数字孪生的建模、数据集成和分析过程，降低构建门槛。 更精细化的数字孪生： 从宏观系统到微观粒子，数字孪生的粒度将越来越细，能够模拟更复杂的物理和化学过程。 人机共生的数字孪生： 数字孪生将不仅仅是工具，更是人类决策的智能助手，实现人机协同决策。 分布式与去中心化数字孪生： 结合区块链等技术，实现数据的可信、透明和去中心化管理。 跨领域融合的数字孪生： 不同领域、不同行业的数字孪生将实现互联互通，构建更大范围的数字生态系统，例如城市级数字孪生与交通数字孪生的融合。 数字孪生即服务（DTaaS）： 随着平台化和云化发展，数字孪生将以服务形式提供，降低企业使用门槛。 标准化与生态系统建设： 行业标准的建立和成熟的生态系统的形成，将推动数字孪生技术的广泛普及和应用。 情感与认知能力的融入： 未来，数字孪生可能会具备一定程度的情感理解和认知能力，使其与人类的交互更加自然和高效。 数字孪生作为连接物理世界与数字世界的桥梁，其发展潜力巨大。通过不断的技术创新和应用深化，数字孪生必将在未来的数字化浪潮中扮演越来越重要的角色，驱动各行各业实现智能化、高效化和可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容给我一种“有料”的感觉，它不是那种浮光掠影的概览，而是试图触及无线自组网组网和接入控制的深层技术细节。我期待书中能够对各种组网协议的优缺点进行详尽的分析，并提供一些量化的性能评估数据，帮助读者理解不同协议在特定场景下的适用性。例如，在移动性非常高的场景下，哪种路由协议更具优势？在节点数量庞大的情况下，又该如何选择合适的组网方式？对于接入控制部分，我希望书中能详细介绍各种授权机制，例如基于角色的访问控制（RBAC）在无线自组网中的实现方式，以及如何应对动态变化的信任关系。另外，我也非常关注书中是否会提及一些前沿的研究方向，比如如何利用机器学习来预测网络拥塞，从而实现更优化的接入控制，或者如何在资源受限的无线自组网中部署强大的加密算法。这本书如果能提供一些具体的实践指导，或者介绍一些开源的实现框架，那将是对我们这些实操者非常有价值的财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在网络安全领域摸爬滚打多年的工程师，我拿到这本书的时候，首先就被“接入控制”这个关键词吸引了。在日益复杂的网络环境中，尤其是在无线自组网这种缺乏中心化管理的场景下，如何确保只有合法的、可信的设备才能接入网络，并且对其访问权限进行有效的控制，是至关重要的安全挑战。我非常期待这本书能详细阐述各种先进的认证和授权技术在无线自组网中的应用，比如基于公钥基础设施（PKI）的身份验证，或者在资源受限设备上实现安全密钥交换的方法。我同时也对书中可能探讨的动态接入控制策略很感兴趣，例如如何根据网络的实时状态、设备的信任度以及当前的任务需求，来动态调整接入策略。此外，考虑到无线自组网的开放性和易受攻击性，书中关于如何抵御欺骗攻击、拒绝服务攻击等安全威胁的论述，也一定是我重点关注的部分。如果这本书能提供一些实用的安全配置指导，或者一些安全漏洞的分析，那将极大地提升其价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验非常顺畅，书中的语言表达清晰流畅，即使是复杂的概念，作者也能够用相对易于理解的方式进行阐释。我尤其喜欢书中在介绍新概念时，会追溯其发展历史和技术背景，这让我对整个技术体系有了更宏观的认识。在“组网”方面，我希望能看到关于不同拓扑发现算法的深入分析，例如DSDV、AODV、DSR等，以及它们在不同网络规模和动态性下的性能表现。我对于书中如何处理网络中的节点移动性，以及如何维护路由信息的稳定性也很感兴趣。而在“接入控制”方面，我期待书中能探讨一些基于信誉度评估或者风险评估的动态接入策略，能够更智能地判断设备的接入权限。这本书的排版也很舒服，没有过于拥挤的文字，图表也清晰易懂，整体来看是一本非常扎实的技术读物，非常适合那些希望深入了解无线自组网技术，并想了解如何在实际项目中应用这些技术的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它在理论深度和实践指导性之间的良好平衡。从内容上看，它似乎不仅仅是罗列技术名词，而是深入剖析了无线自组网的核心原理，比如其动态拓扑、分布式控制等特性，以及这些特性对组网和接入控制带来的挑战。我特别期待看到书中对于不同组网协议的详细介绍和比较，例如 MANETs (Mobile Ad Hoc Networks) 和 VANETs (Vehicular Ad Hoc Networks) 的区别，以及各自在组网策略上的侧重点。在接入控制方面，我希望它能提供清晰的框架，指导读者如何理解不同场景下对接入控制的需求，以及如何选择和设计合适的接入控制机制。比如，在军事通信、灾难救援等对可靠性和安全性要求极高的场景下，如何设计更加鲁棒的接入控制方案；而在消费电子设备互联互通的场景下，又该如何权衡便捷性和安全性。我非常欣赏这种能够将理论知识与实际应用场景相结合的书籍，因为这有助于我更好地理解技术背后的逻辑，并为我自己在未来的项目设计提供思路和参考。如果书中还能提供一些案例分析或者伪代码示例，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引了我，那种深邃的蓝色背景，配上简洁而现代的字体，立刻就营造出一种科技感和专业感。拿到手里，纸张的触感也非常细腻，不是那种廉价的印刷纸，感觉是很用心的一本书。我翻开目录，看到“无线自组网”、“组网技术”、“接入控制”这些熟悉的字眼，心里就有了底。虽然我不是这个领域的专家，但作为一名对通信技术一直抱有浓厚兴趣的读者，我对这些概念并不陌生。我尤其关注的是“接入控制”这个部分，因为在实际应用中，如何有效地管理和协调网络中的设备接入，确保安全和高效，一直是亟待解决的问题。我期待书中能够深入探讨各种接入控制策略，比如基于认证、授权和计费（AAA）的机制，以及在资源受限的自组网环境中，如何设计轻量级的、高效的接入控制方案。我也很好奇书中是否会涉及一些前沿的接入控制技术，例如基于区块链的分布式身份认证，或者利用人工智能进行智能接入决策等。这本书的篇幅适中，看起来既不会让人望而生畏，又能提供足够的信息量，非常适合我这种想要系统性学习和了解无线自组网领域知识的读者。