国际信息工程先进技术译丛:认知视角下的无线传感器网络 9787111476375 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美因卡拉著，郎为民 著

图书标签:

• 无线传感器网络
• 认知无线网络
• 信息工程
• 先进技术
• 传感器技术
• 通信技术
• 网络技术
• 认知科学
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• 工程技术

店铺： 琅琅图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111476375

商品编码：29604652788

包装：平装

出版时间：2014-11-01

图书基本信息
图书名称	国际信息工程先进技术译丛:认知视角下的无线传感器网络	作者	(美)因卡拉著,郎为民
定价	59.80元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111476375	出版日期	2014-11-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书主要从认知角度对无线传感器进行分析，紧紧围绕无线传感器网络中认知功能实现中的问题，比较全面和系统地介绍了无线传感器网络的基础知识、各种协议的性能比较和无线传感器认知功能硬件实现的*成果。全书共分为7章，涉及认知无线电网络和动态频谱接入、自适应调制、自适应功率分配、自适应媒介访问、无线多跳路由跨层设计、认知分集路由协议、基于加权认知图的认知功能，以及基于GPS/INS无线传感器网络的硬件结构等内容。本书材料丰富，体系结构完整，内容新颖翔实，知识系统全面，图表丰富，行文通俗易懂，兼备知识性、系统性、可读性、实用性和指导性。 　　本书可作为移动运营商、网络运营商、应用开发人员、技术经理和电信管理人员的技术参考书或培训教材，也可作为高等院校通信与信息系统专业的本科生、研究生教材。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《数字世界赋能：智能感知与协同网络》 在信息爆炸的时代，我们正迈入一个前所未有的智能互联新纪元。无处不在的传感器如同人类的感官，以前所未有的精度和广度捕捉着周围世界的点滴信息。而这些分散的数据，又通过精妙的通信网络汇聚、分析，最终转化为驱动社会进步、提升生活品质的强大动力。本书《数字世界赋能：智能感知与协同网络》正是对这一宏大图景的深度探索，它聚焦于构建与管理一个高效、可靠、智能的感知与通信基础设施，为数字世界的无限可能奠定坚实基础。 本书并非孤立地介绍某一技术，而是将视角置于整个信息工程生态系统中，深入剖析如何通过先进技术实现对物理世界的精细感知，并将其有效地融入数字决策与行动流程。我们将首先踏入感知技术的前沿。传统的传感器技术已经日新月异，如今，我们探讨的已远不止于温度、湿度、光照等基础参数的测量。本书将引您进入微型化、低功耗、高集成度传感器阵列的世界。从MEMS（微机电系统）技术的突破，到新型传感材料的研发，再到跨越可见光、红外、射频乃至生物信号的多元感知方式，我们将全面审视传感器如何变得更加“智能”，能够自适应环境变化，主动提取关键信息，并初步进行本地化处理。 更进一步，本书将深入探讨分布式传感网络的构建与管理。一个孤立的传感器价值有限，其真正的力量在于形成一个庞大而协调的“感官网络”。我们将详细阐述如何设计和部署海量的传感器节点，使其能够高效地协同工作。这包括网络拓扑的优化、节点的自组织与重构、以及如何在资源受限的环境下实现大规模网络的稳定运行。数据的采集与传输是其中的关键环节。本书将解析各种先进的通信协议和技术，例如低功耗广域网（LPWAN）、短距离低功耗通信（如蓝牙Mesh）、以及针对特定场景的高带宽通信方案。同时，我们也将关注如何平衡数据传输的实时性、可靠性与能耗，确保信息能够及时、准确地送达。 智能数据处理与分析是连接感知与应用的核心桥梁。收集到的海量原始数据往往冗余、低效，甚至充满噪声。本书将重点介绍如何运用前沿的算法和计算范式，从这些庞杂的数据中挖掘有价值的信息。我们将涵盖从传统的数据清洗、特征提取，到机器学习、深度学习在异常检测、模式识别、预测分析等方面的应用。您将了解到如何构建能够理解传感器数据语义的模型，从而实现对复杂物理现象的精准判断。例如，在环境监测领域，如何通过分析多源传感器数据，精准预测空气污染的扩散趋势；在工业自动化领域，如何通过分析设备振动、温度等数据，实现预测性维护，避免意外停机。 本书的另一大亮点在于协同智能与分布式决策。在一个由分布式传感器组成的网络中，单个节点的决策能力是有限的，其真正的智能体现在整体的网络协同。本书将深入探讨如何实现节点间的智能协作，以及如何基于协同感知进行分布式决策。我们将介绍联邦学习、多智能体系统等概念，让传感器网络不再是被动的信息收集者，而是能够主动进行思考和决策的智能实体。例如，在智能交通系统中，不同车辆的传感器信息协同，能够实时优化交通流量，减少拥堵；在智慧农业中，土壤、气候、作物生长状态的传感器信息协同，能够实现精准灌溉和施肥，提高作物产量。 安全性与隐私保护是构建任何大规模信息系统时不可忽视的基石。随着传感器网络的广泛应用，数据的安全性以及用户的隐私成为了至关重要的议题。本书将系统性地分析传感器网络面临的各种安全威胁，包括数据篡改、节点伪造、拒绝服务攻击等，并提出相应的防御策略。同时，我们也将探讨如何在保障数据安全的前提下，有效保护用户隐私。这包括差分隐私、同态加密等先进的隐私增强技术，以及如何设计更加注重隐私的感知与数据处理流程。 本书的内容还将延伸至应用领域的创新实践。我们将通过一系列的案例研究，展示本书所介绍的先进技术如何在各个领域催生颠覆性的应用。从智慧城市、智能家居、工业互联网，到精准医疗、环境保护、应急响应，您将看到一个又一个鲜活的例子，说明如何利用智能感知与协同网络，解决现实世界中的重大挑战，提升社会运行效率，改善人民生活质量。例如，在智慧城市建设中，如何利用遍布城市的传感器网络，实现智能交通管理、能源优化、公共安全监控；在智能家居中，如何通过传感器感知用户行为，自动调整环境参数，提供更加舒适和节能的生活体验。 此外，本书还将展望未来发展趋势。信息工程领域的技术革新日新月异，本书将对未来可能出现的突破性技术进行前瞻性的分析，例如与人工智能的深度融合、边缘计算的广泛应用、量子计算在数据处理与安全领域的潜力、以及新型传感技术的出现如何进一步拓展感知能力的边界。我们将一起思考，在不久的将来，智能感知与协同网络将如何重塑我们的生活、工作和社会形态。 总而言之，《数字世界赋能：智能感知与协同网络》是一本面向信息工程领域研究者、工程师、以及对智能技术充满好奇的读者的权威指南。本书以其全面、深入、前瞻性的内容，为您揭示了构建未来智能世界的关键技术与方法论，为您打开通往数据驱动、万物互联新时代的大门。它将帮助您理解数字世界运作的底层逻辑，掌握构建高效、安全、智能的感知与通信系统的核心能力，并激发您在这一变革性领域进行创新与实践的无限可能。本书强调的并非单一技术的孤立存在，而是技术之间的有机整合，以及它们如何共同协作，赋能我们的数字世界，使其更加智能、高效、也更加美好。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体印象是，它以一种近乎偏执的细致，解构了传统无线传感器网络（WSN）的“非智能”短板。书中对“感知冗余”问题的批判尤为犀利，作者用一系列生动的案例说明，传统的轮询和周期性数据上报机制，在面对环境的动态变化时，是何等的低效和资源浪费。接着，作者引入的基于贝叶斯推断和马尔可夫链的动态资源调度模型，可以说是全书的亮点之一。我花了好几天时间才吃透其中关于“最优信息采样点”的迭代算法，它巧妙地平衡了数据的新鲜度和传输成本。尤其令人印象深刻的是，作者还探讨了跨层次的协同智能问题，例如，如何让多个接入点之间通过“元学习”的方式共享对环境的局部认知，从而形成一个全局优化的决策体系。这种自下而上的智能涌现，远比事先编程的固定逻辑要灵活得多。对于那些身处实际项目、却总感觉系统“反应迟钝”的工程师来说，这本书无疑提供了一套全新的诊断和优化思路，它教会我们如何设计一个“会思考”的网络节点，而不是一个只会接收和发送的机器。

评分☆☆☆☆☆

阅读完此书，我感觉自己对“智能”二字的理解被重塑了。这本书的独特之处在于，它成功地将原本抽象的认知科学概念，转化成了可被编程和优化的工程参数。例如，书中关于“网络记忆”的构建，我深有体会。传统的WSN几乎没有持久化的“经验”积累，每次部署都像是重新开始。而作者提出的分布式知识图谱构建方案，使得网络节点能够像人脑一样，将经验沉淀下来，用于指导未来的信息采集任务，这极大地减少了重复测量和无效探索。书中对“交互性”的强调也令人印象深刻，即网络不应是被动接收数据的管道，而应是主动与环境进行“对话”的实体。对于那些试图构建真正具有韧性和自愈能力的复杂分布式系统的人来说，这本书提供了一个坚实的理论基石，它不仅仅是在讲如何优化现有技术，更是在描绘一个“会学习、会适应”的未来网络蓝图，其价值难以估量。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正面向未来研究者的工具书。它的语言风格非常克制和精确，几乎没有多余的修饰词，每一个段落都像是一块精心打磨的算法积木，严丝合缝地搭建起一个宏大的理论体系。我尤其关注了书中关于“自适应休眠策略”的探讨。作者没有满足于简单的阈值触发，而是建立了一个复杂的预测模型，该模型结合了历史环境变化模式和当前节点的电量状态，来动态预测未来一段时间内获取特定关键信息的“需求概率”。通过仿真结果对比，这种基于认知预测的休眠策略，相比传统方法，在延长网络寿命上实现了超过40%的提升，这个数据本身就极具说服力。此外，本书在多模态传感器数据融合方面的章节，也极大地启发了我对异构网络协作的理解。它强调的不是简单的数据平均，而是基于“信息价值权重”的智能融合，这无疑是下一代物联网系统必须掌握的核心技术之一。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书籍，初捧上手，便有一种沉甸甸的知识感扑面而来。书页的质地细腻，印刷清晰，装帧设计透露出一种严谨的学术气息，让人立刻联想到其中蕴含的深奥理论。我最先被吸引的是它在引言部分对于“信息洪流”时代背景下，如何有效、智能地获取和处理数据的深刻洞察。作者并未停留在对现有技术的简单罗列，而是深入剖析了人类认知过程在处理海量、分散信息时的局限性，并巧妙地将这些认知模型映射到工程实践的优化上。特别是关于“注意力机制”在低功耗网络中的应用探讨，简直是醍醐灌顶。我过去总觉得传感器网络的研究大多聚焦于硬件和通信协议的效率，但这本书却高屋建瓴地指出了，真正的瓶颈在于如何让系统“像人一样思考”——即在有限的资源下，优先关注最重要的信息流。书中对信息熵与决策树构建的数学描述极为详尽，即便是需要反复推敲才能完全领会，但那种步步为营、逻辑严密的推导过程，本身就是一种阅读的享受。它不仅仅是教科书，更像是一部关于“智慧计算”的哲学思考录，极大地拓宽了我对未来网络架构的想象边界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术深度和广度令人咋舌。坦白说，一开始阅读关于“认知建模”的部分时，我感到有些吃力，因为它跨越了计算机科学、认知心理学甚至一点点神经科学的范畴。但是，一旦你接受了作者设定的大前提——即传感器网络必须模仿生物体的目标导向型行为才能实现真正的效能飞跃——接下来的内容便豁然开朗。书中关于“情境感知”（Context Awareness）的章节，不仅仅是定义了什么叫情境，而是给出了一套完整的、可量化的情境表示框架，包括时间、空间、能耗状态以及历史数据关联性等多维度的向量化处理。我特别欣赏作者对于“不确定性管理”的论述。在现实世界中，数据噪声和链路衰落是常态，但很多现有模型对此处理得过于简单。这本书则通过引入模糊逻辑和证据理论，展示了网络如何在信息不完备的情况下依然做出“足够好”的决策，这种对工程妥协艺术的深刻理解，是教科书级别的。