无线传感器网络节能、优化与可生存性 9787121210556 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈志德 著

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• 传感器网络
• 低功耗
• 网络协议
• 路由算法
• 数据传输

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121210556

商品编码：29221275692

包装：平装

出版时间：2013-09-01

基本信息

书名：无线传感器网络节能、优化与可生存性

定价：38.00元

作者：陈志德

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-09-01

ISBN：9787121210556

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本文围绕无线传感器网络在节能、优化与可生存性等方面的研究热点，利用博弈论、马尔可夫链等理论为分析工具，重点介绍和分析了无线传感器在功率控制、数据传输控制、路由选择优化、性能优化、节点策略优化、节点安全性等问题。全书分为4篇，其中基础篇，对无线传感器网络的技术、特点和应用进行综述；节能篇，提出基于Supermodular博弈的无线传感器网络功率控制、基于Gibbs采样的*的无线传感器网络功率控制和基于非合作博弈考虑剩余能量的无线传感器网络功率控制；优化篇，提出基于演化博弈分簇无线传感器网络数据传输控制、基于演化博弈的路由选择机制和传感器网络的性能优化；生存篇，对基于演化博弈论的无线传感器网络节点进行策略分析和基于马尔可夫链的无线传感器网络进行安全性分析。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智慧互联：下一代无线传感器网络技术前沿》 内容简介： 本书深入探讨了下一代无线传感器网络（WSN）的关键技术、前沿研究方向及其在各个领域的广泛应用。在信息爆炸和物联网（IoT）浪潮席卷全球的今天，WSN作为支撑海量设备互联互通的基础设施，其性能的提升和潜力的挖掘显得尤为重要。本书聚焦于WSN在效率、智能性、鲁棒性及可持续发展方面的挑战与机遇，旨在为研究人员、工程师以及对WSN技术感兴趣的读者提供一个全面而深入的视角。 第一部分：无线传感器网络基础理论与发展趋势 本部分首先对无线传感器网络的核心概念、体系结构和基本组成要素进行系统梳理。我们将从其诞生之初的原始形态讲起，追踪其技术演进的脉络，分析不同发展阶段的关键技术突破，如节点设计、通信协议、组网机制等。重点将阐述WSN在现代社会中所扮演的日益重要的角色，从最初的军事侦察、环境监测，到如今广泛渗透于智慧城市、智能家居、工业自动化、医疗健康、农业现代化等众多领域。 我们将深入剖析当前WSN面临的主要技术瓶颈，包括但不仅限于： 资源受限性： 传感器节点普遍具有计算能力、存储容量和能源供给的严格限制，这直接影响了其网络的规模、功能和寿命。 大规模部署与管理： 随着连接设备的指数级增长，如何高效地部署、配置、监控和管理海量异构传感器节点成为一大难题。 数据处理与分析： 海量传感器产生的数据往往具有冗余、时序性强、噪声大等特点，如何从中提取有价值的信息，并进行实时、准确的分析，需要更先进的数据处理技术。 安全性与隐私保护： 开放的通信环境和敏感的应用场景对WSN的安全性提出了严峻挑战，保障数据传输的安全和用户隐私不被泄露至关重要。 网络的可持续性： 传统的能源供给模式难以满足大规模、长期运行的需求，探索绿色能源、能源采集与高效能源管理成为必然趋势。 接着，我们将展望WSN未来的发展趋势，重点关注以下几个方向： 与人工智能（AI）和机器学习（ML）的深度融合： AI/ML技术将赋能WSN实现更智能的感知、更精准的决策、更优化的资源分配和更主动的故障诊断。 边缘计算（Edge Computing）在WSN中的应用： 将计算和数据处理能力下沉到网络边缘，减少数据传输延迟，降低对云端资源的依赖，提升响应速度和网络效率。 物联网（IoT）生态系统中的WSN： 探讨WSN如何与其他物联网技术（如5G/6G通信、区块链、云计算等）协同工作，构建更加强大和完善的物联网应用。 面向特定场景的定制化WSN设计： 针对不同应用领域的需求，设计更具针对性和适应性的WSN架构和协议。 绿色、可持续的WSN： 强调能源效率、能量采集和自供电技术在WSN设计中的核心地位。 第二部分：无线传感器网络的高效通信与组网机制 本部分将深入研究WSN中实现高效通信和可靠组网的关键技术。在资源受限的环境下，传统的通信协议往往难以适用，因此，WSN发展出了许多特有的、针对性的通信和组网策略。 我们将详细介绍WSN通信协议栈的特点，并重点分析以下几个层次的技术： 物理层与MAC层优化： 探讨低功耗、高可靠的无线通信技术，如窄带、扩频、认知无线电等，以及针对WSN特点设计的MAC协议，如低占空比、事件触发、协同MAC等，以最大化节点续航能力。 网络层路由协议： 重点分析WSN中典型的路由协议，包括但不限于： 数据驱动的路由（Data-Driven Routing）： 如LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）、TEEN（Threshold-sensitive Energy Efficient Sensor Network Protocol）、PEGASIS（Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems）等簇头选举与数据汇聚策略，以及其在能源效率和网络寿命方面的优势与不足。 位置无关与位置相关的路由： 分析GCD（Geographic and Energy Aware Routing）、GF（Geographic Forwarding）等基于地理信息的路由方式，以及它们在部署灵活性和可扩展性上的考量。 基于QoS（Quality of Service）的路由： 探讨在保证数据可靠性、时延等服务质量要求下的路由选择算法。 面向移动节点的路由： 针对移动传感器节点或移动汇聚节点的特殊场景，研究相应的路由策略。 传输层与应用层优化： 讨论如何根据WSN的特点设计轻量级的传输层协议，以及如何通过应用层的聚合、压缩、采样等技术减少数据传输量。 自组织网络（Ad Hoc）与移动自组织网络（MANET）在WSN中的借鉴与创新： 分析WSN与传统Ad Hoc/MANET网络的共性与差异，以及如何将成熟的Ad Hoc/MANET技术进行裁剪和优化以适应WSN的资源限制。 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）在WSN中的应用潜力： 探讨如何利用SDN/NFV技术实现WSN的集中式控制、灵活的网络配置和动态的服务部署，从而提升网络的管理效率和可编程性。 异构WSN的组网挑战： 研究不同类型、不同能力传感器节点组成的异构网络如何高效、协同地进行组网和通信。 第三部分：无线传感器网络的智能化与数据分析 随着WSN规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，仅仅实现节点间的连接已不足以满足需求。本部分将聚焦于如何赋予WSN“智慧”，使其能够自主感知、学习、决策和适应，并高效地处理和分析海量数据。 我们将深入探讨以下智能化技术在WSN中的应用： 分布式机器学习与深度学习： 节点级机器学习： 研究如何在资源受限的传感器节点上部署轻量级的机器学习模型，实现本地数据分析和特征提取。 联邦学习（Federated Learning）： 探索在不直接传输原始数据的情况下，通过协同训练全局模型来保护隐私，并实现分布式学习。 基于深度学习的数据分类、异常检测与模式识别： 利用深度学习模型对传感器数据进行高精度分析，识别特定事件、检测异常行为。 智能感知与数据融合： 多源异构数据融合： 研究如何有效地融合来自不同类型传感器的数据，以获得更全面、更准确的环境信息。 情境感知（Context-Aware）计算： 探索如何让WSN理解其所处的环境情境，并据此调整其行为和数据处理策略。 智能事件检测与识别： 开发更鲁棒、更高效的算法，用于识别传感器数据中预设的事件或模式。 自适应与自优化机制： 基于AI的资源管理： 利用AI技术对节点的能源、计算、通信资源进行动态优化，以延长网络寿命和提高效率。 预测性维护与故障诊断： 通过对网络运行数据的分析，预测潜在的故障，并进行主动的维护。 网络拓扑的自适应调整： 在节点失效、环境变化等情况下，网络能够自动调整其拓扑结构以维持连通性和性能。 数据压缩与摘要技术： 智能数据采样与聚合： 研究如何在保证信息损失可控的前提下，通过智能采样和数据聚合技术减少传输的数据量。 时空数据压缩： 针对WSN产生的时空相关性数据，开发高效的压缩算法。 边缘智能（Edge Intelligence）与WSN的协同： 探讨如何将AI/ML能力部署在边缘网关或更靠近传感器节点的计算单元上，实现低延迟、高效率的智能数据处理。 第四部分：无线传感器网络的可持续性与安全性 WSN的长期稳定运行，尤其是在无人值守的远程或恶劣环境中，对其可持续性和安全性提出了极高的要求。本部分将深入探讨如何设计和部署更加持久、可靠、安全的WSN。 能源管理与能量采集（Energy Harvesting）： 低功耗节点设计： 详细介绍从硬件到软件层面的各种低功耗设计技术，包括休眠/唤醒机制、事件驱动的通信、节能的传感器数据采集等。 能量采集技术： 深入分析太阳能、振动能、热能、射频能等各种能量采集技术在WSN中的应用，以及能量收集与消耗的匹配策略。 能量均衡与调度的优化： 研究如何通过智能算法实现节点间的能量均衡分配，避免个别节点过早耗尽能源，以及如何根据能量可用性进行任务调度。 能量感知路由（Energy-Aware Routing）： 探讨如何将节点的剩余能量纳入路由选择的考量因素，以延长整个网络的寿命。 网络鲁棒性与容错机制： 节点失效的检测与容忍： 研究如何快速有效地检测到失效的传感器节点，并设计相应的容错机制，如冗余路径、数据重传、自愈合网络等，以维持网络的连通性和数据完整性。 环境变化的适应性： 探讨WSN如何适应动态变化的环境条件，如信号衰减、干扰、节点移动等，并保持稳定的性能。 分布式故障诊断与恢复： 研究在缺乏中心控制的情况下，节点如何协同进行故障诊断和恢复。 WSN的安全挑战与防御策略： 面临的安全威胁： 详细分析WSN面临的各种安全威胁，包括窃听、注入攻击、拒绝服务攻击、节点假冒、能量消耗攻击（如黑洞攻击、溶解攻击）等。 轻量级加密与认证机制： 研究适用于资源受限节点的对称加密、公钥加密、基于身份的加密以及各种认证协议。 入侵检测与防御： 探讨如何在WSN中部署分布式入侵检测系统，以及有效的防御策略。 隐私保护技术： 研究如何在数据采集、传输和存储过程中保护用户隐私，如差分隐私、匿名化技术等。 基于区块链的WSN安全： 探索利用区块链技术增强WSN的可信度、透明度和安全性。 WSN的可生存性（Survivability）： 从容应对攻击与失效： 综合考虑安全和鲁棒性，设计能够抵御攻击、从失效中快速恢复并持续提供服务的WSN系统。 生命周期管理： 关注WSN从部署到退役的整个生命周期，确保其长期、可靠的运行。 第五部分：无线传感器网络的前沿应用探索 本部分将结合前几部分介绍的关键技术，展示WSN在不同领域的创新应用，并展望未来的发展潜力。 智慧城市： 城市交通管理、智能路灯、环境监测（空气质量、噪音）、公共安全监控、智能电网、垃圾管理等。 智能家居与建筑： 室内环境监测（温湿度、CO2）、能源管理、安防监控、智能家电互联、健康监测等。 工业物联网（IIoT）： 生产过程监控、设备状态监测与预测性维护、供应链追溯、仓储管理、人机协作等。 智慧农业： 土壤墒情监测、作物生长环境监测、病虫害预警、精准灌溉、畜牧业管理等。 医疗健康： 远程健康监测、可穿戴设备数据采集、慢性病管理、医院环境监测、药物追溯等。 环境科学： 森林火灾监测、洪水预警、地质灾害监测、野生动物追踪、海洋环境监测等。 其他新兴应用： 智能交通系统（ITS）、人机交互、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）的感知层支持等。 本书结构清晰，理论与实践相结合，既有对基础概念的深入讲解，也有对前沿技术和应用的热点探讨。旨在为读者构建一个全面、深入、前沿的无线传感器网络知识体系，激发创新思维，助力下一代智能互联时代的到来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我目前正在进行的一个关于环境监测的项目来说，简直就是雪中送炭。我们团队一直在为如何延长部署在偏远地区传感器的寿命而头疼，电池续航能力是硬伤。所以，我非常期待书中关于“节能”部分的详细论述。我希望它能提供一些实操性的指导，比如具体的低功耗通信协议栈的设计思路，或者在数据采集频率和数据压缩方面的一些优化技巧。同时，对于“优化”，我更关心的是它如何帮助我们实现更精细化的网络部署和管理。例如，是否能通过智能的节点调度，让部分节点在不需要工作时进入休眠状态，从而大幅延长整体网络的运行时间。

评分☆☆☆☆☆

这本《无线传感器网络节能、优化与可生存性》的确是个大部头，9787121210556，电子工业出版社，从封面设计和厚度上就能看出内容相当扎实。虽然我还没来得及深入研读，但仅从目录和前言来看，它触及的领域非常广泛。节能是核心，这一点毋庸置疑，无线传感器网络最大的瓶颈之一就是能量受限，所以如何设计出低功耗的协议、算法以及硬件架构，一定是这本书的重中之重。而“优化”二字则让我充满了期待，这不仅仅是指能量的优化，更可能包括了网络覆盖、数据传输效率、节点调度等方方面面。想想看，在一个部署了成千上万个节点的网络中，如何让它们协同工作，既能高效采集信息，又能将能量消耗降到最低，这其中的学问可就大了去了。

评分☆☆☆☆☆

我特别关注的是“可生存性”这个概念，它在这个领域里确实是个相当有分量的词汇。一个无线传感器网络，如果不能在复杂的现实环境中长期稳定地运行，那么它的价值就会大打折扣。无论是面对环境的突变、节点的故障、通信链路的干扰，还是潜在的网络攻击，如何让网络具备一定的鲁棒性，能够自我修复、自我管理，并持续地提供服务，这是衡量一个网络设计是否成熟的关键。这本书能在节能、优化之外，将可生存性作为一个独立且重要的议题来探讨，这让我觉得作者在这方面应该有深入的研究和独到的见解。我猜想，书中应该会涉及一些容错机制、冗余设计、以及基于博弈论或机器学习的网络管理策略，用来提升网络的整体韧性。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的标题来看，它似乎对整个无线传感器网络生命周期都有所涵盖，从最初的设计优化到后期的网络维护和生存能力的保障。这对于我这样一个初学者来说，能够提供一个相对完整的知识体系。我尤其好奇的是，“可生存性”这个概念在实际应用中是如何体现的。例如，在灾难救援场景下，传感器网络需要能够抵御恶劣环境的影响，并持续工作。书中是否会探讨如何通过分布式协调、备份节点设置，或者动态路由选择等技术来增强网络的抗毁性？另外，在“优化”的部分，我希望能看到一些关于网络拓扑结构优化的讨论，比如如何根据实际应用场景，选择最适合的星型、网状或混合型拓扑，以最大化网络的性能和寿命。

评分☆☆☆☆☆

我一直对无线传感器网络的理论与实践结合的部分很感兴趣，尤其是在“优化”这个环节。很多论文和书籍在阐述理论时，往往会忽略掉实际部署中可能遇到的各种复杂情况，比如节点分布不均、通信质量差异大、以及数据传输的延迟问题。我希望这本《无线传感器网络节能、优化与可生存性》能够在这方面有所突破，提供一些经过实际验证的优化算法或方法论。特别是对于“可生存性”，我希望能看到一些关于网络节点故障预测、故障隔离以及网络重构的先进技术。毕竟，在一个大规模部署的网络中，节点的失效是不可避免的，如何快速有效地应对这些突发状况，是保证整个网络服务连续性的关键。