无线传感网中低能耗近似计算方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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程思瑶，李建中 著

图书标签:

• 无线传感网络
• 近似计算
• 低功耗
• 节能
• 算法
• 优化
• 嵌入式系统
• 物联网
• 数据处理
• 计算复杂性

店铺： 华下博文图书专营店

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308152075

商品编码：29605081288

包装：平装

出版时间：2016-11-01

基本信息

书名：无线传感网中低能耗近似计算方法

定价：65.00元

作者：程思瑶,李建中

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2016-11-01

ISBN：9787308152075

字数：

页码：229

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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《无线传感网中低能耗近似计算方法》研究了面向物理过程可重现的数据采集方法，以从源头提高感知数据的获取质量、控制感知数据的规模。大多数研究均假设传感器节点通过等频数据采集而获得的感知数据能够精准地反映物理世界的变化情况。但是，现实中物理地界往往是连续变化的，而传感器节点的等频数据采集仅是对连续变化的物理世界的一个离散过程，故等频数据采集还存在关键点丢失和曲线失真等问题。当然，加大传感器节点的数据采集频率，确实能缩小等频数据采集与真实物理过程之间的差距，但是加大数据采集频率也同样意味着消耗*多的能量，并且会使整个网络中产生大量的感知数据。导致传感器网络陷入感知数据存不下、传不出的困境。鉴于上述原因，本书开展了面向物理过程可高精度重现的数据采集算法的研究，并提出了2种变频数据采集算法，用以获取感知曲线。同时，我们对感知曲线上的查询处理算法进行了讨论，并以聚集操作为例，给出了感知曲线的聚集算法。

目录

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章 绪论1.1 研究的目的和意义1.2 无线传感器网络简介1.2.1 什么是无线传感器网络1.2.2 无线传感器网络的特点与挑战1.2.3 无线传感器网络领域的研究现状与热点问题1.3 无线传感网中感知数据的获取与计算技术简介1.3.1 无线传感网中感知数据获取与计算技术的研究现状1.3.2 无线传感网中感知数据的获取与计算技术所面临的新挑战1.4 本书研究的问题与成果第2章 静态传感器网络中基于均衡抽样的（ε。δ）一近似聚集算法2.1 引言2.2 问题定义2.3 数学基础2.3.1 聚集和的估计器2.3.2 平均值的估计器2.3.3 无重复计数值的估计器2.4 分布式均衡抽样算法2.4.1 样本容量的确定2.4.2 均衡抽样算法2.5 近似聚集算法2.6 样本信息维护算法2.6.1 ε和δ变化时样本数据信息维护算法2.6 2感知数据变化时样本信息维护算法2.7 实验结果2.7 1基于抽样技术算法的特有性能2.7.2 查询处理过程中的能量消耗28相关工作2.9 本章小节第3章 动态传感器网络中基于Betnoulli抽样的（ε，δ）-近似聚集算法3.1 引言3.2 预备知识3.2.1 问题定义3.2.2 Bemoulli抽样3.3 数学基础3.3.1 计数值及聚集和的估计器3.3.2 平均值估计器3.4 Bernoulli抽样算法3.4.1 抽样概率的确定3.4.2 Bernoulli抽样算法3.5 基于Bernoulli抽样的（ε，δ）一聚集算法3.5.1 Snapshot查询处理算法3.5.2 连续查询处理算法3.5.3 基于多抽样概率的（ε，δ）近似聚集算法3.6 实验结果3.6.1 大规模传感网中算法的性能3.6.2 中等规模传感网中算法的性能3.7 本章小结第4章 传感器网络中地理位置敏感的近似极值点查询算法4.1 引言4.2 问题定义4.3 贪心算法4.3.1 集中式贪心算法4.3.2 分布式贪心算法4.3.3 算法的复杂性4.4 基于区域划分的分布式算法4.4.1 算法的总体思想4.4.2 RrDk的计算方法4.4.3 算法的复杂性4.5 实验结果4.5.1 “Top-k”与“LAP（D，k）”的比较4.5.2 不同算法在计算“LAP-（D,k）”时的性能4.6 相关工作4.7 本章小结第5章 传感器网络中面向物理过程可重现的感知数据采集算法5.1 引言5.2 问题定义5.3 两种变频数据采集算法5.3.1 基于Hermit插值的变频数据采集算法5.3.2 基于三次样条插值的变频数据采集算法5.4 感知曲线聚集算法5.4.1 问题的定义5.4.2 感知曲线聚集算法5.4.3 聚集算法的优化策略——曲线合并算法5.5 实验结果5.5.1 变频数据采集算法的性能5.5.2 感知曲线聚集算法的性能5.6 相关工作5.7 本章小结第6章 结论参考文献索引

作者介绍

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文摘

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序言

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无线传感网络：节能计算的探索与实践 无线传感网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）作为一项革命性的技术，正以前所未有的方式渗透到我们生活的方方面面。从环境监测、工业自动化到智能家居、医疗健康，WSNs以其分布广泛、低成本、自组织的特性，极大地拓展了我们感知和交互世界的能力。然而，WSNs的广泛部署和持续运行，却面临着一个核心的挑战——能源的限制。绝大多数WSNs的节点都依赖电池供电，而无线通信、数据采集、信息处理等活动都是能源的“大户”。节点能源的耗尽意味着该节点的失效，进而可能影响整个网络的连通性和功能。因此，如何在保证网络性能的前提下，最大限度地降低节点能耗，一直是WSNs领域研究的重中之重。 在众多的节能策略中，近似计算（Approximate Computing）方法因其独特的优势，逐渐成为解决WSNs低能耗问题的重要途径。与传统的精确计算追求极致的准确性不同，近似计算允许在某些计算任务中引入一定程度的误差，以换取显著的能源节省。这种“容忍误差”的策略，在许多现实世界的应用场景中是完全可接受的。例如，在监测空气质量时，我们往往不需要知道小数点后几位的精确数值，一个接近真实值的估计足以满足我们的需求。同样，在图像识别或目标跟踪等任务中，略微降低识别精度，换取大幅度的能耗降低，是值得的权衡。 本书将深入探讨无线传感网络中低能耗近似计算方法的理论基础、关键技术、典型应用以及面临的挑战。我们并非要介绍特定著作的内容，而是旨在为读者构建一个关于WSNs节能计算的全面认知框架，引导大家理解这一领域的核心思想和发展脉络。 第一部分：无线传感网络基础与能耗分析 在深入探讨近似计算之前，有必要对WSNs的基本概念、架构和能耗模型有一个清晰的认识。本部分将首先介绍： WSNs的定义与特点： 探讨WSNs的组成（传感器节点、汇聚节点、基站）、拓扑结构（星型、网状、簇状等）、工作流程（感知、处理、通信、路由）以及其独特的优势（分布式、自组织、低成本、易部署）。 WSNs的典型应用场景： 详细阐述WSNs在环境监测（空气质量、水质、土壤湿度）、工业监控（设备状态、生产过程）、农业管理（精准灌溉、病虫害预警）、智能交通（路况监测、车辆管理）、医疗保健（远程监护、健康监测）等领域的广泛应用，以及这些应用对网络性能和能耗提出的不同要求。 WSNs的能耗组成与分析： 细致剖析WSNs节点在不同工作模式下的能耗来源，包括： 感知能耗： 传感器采集数据所需的能量。 信号处理能耗： 对采集数据进行滤波、压缩、特征提取等操作所需的能量。 通信能耗： 节点之间以及节点与汇聚节点之间进行数据传输和接收所需的能量，这是WSNs中通常最大的能耗部分。 休眠/唤醒能耗： 节点在低功耗休眠状态和活动工作状态之间切换所需的能量。 能耗瓶颈与挑战： 明确指出能源限制是制约WSNs规模化部署和长期运行的关键瓶颈，并引出节能技术的重要性。 第二部分：近似计算的理论基石 近似计算的有效性建立在一系列核心理论之上。本部分将深入探讨这些理论，为理解其在WSNs中的应用打下坚实基础： 精度-能量权衡（Accuracy-Energy Trade-off）： 这是近似计算的灵魂。我们将阐述如何量化计算任务的精度损失，以及这种损失如何与能源节省之间建立起可量化的数学模型。例如，对于信号处理任务，可以使用信噪比（SNR）、均方误差（MSE）等指标来衡量精度；对于数据压缩，可以使用压缩率和重构误差来衡量。 近似计算的分类： 介绍不同类型的近似计算方法，包括： 数据近似（Data Approximation）： 通过降低数据精度（例如，使用更少的比特表示数值）或数据聚合（例如，对多个数据点求平均）来减少数据量和处理复杂度，从而节省能耗。 计算近似（Computation Approximation）： 通过简化计算算法（例如，使用查找表替代复杂的数学运算）、并行化处理（但需注意通信开销）、或采用近似算法（例如，蒙特卡洛方法）来减少计算量。 精度可调计算（Accuracy-Tunable Computing）： 设计支持动态调整计算精度的硬件或软件模块，根据实时需求选择合适的精度级别。 不确定性计算（Uncertainty Computation）： 显式地将计算过程中的不确定性作为一种资源，并将其传播和管理，以达到节能目的。 误差传播与累积： 分析在多级处理的WSNs中，近似计算引入的误差如何在节点之间以及在数据处理链中传播和累积，并探讨相应的误差控制策略。 应用场景的容错性分析： 强调理解应用对误差的容忍程度是设计有效的近似计算方案的前提。例如，某些传感器数据（如温度）的微小误差可能不会影响整体趋势判断，而某些关键事件的检测（如火灾报警）则对精度要求极高。 第三部分：WSNs中的低能耗近似计算方法 本部分将聚焦于将近似计算理念应用于WSNs的实际技术和方法： 近似数据采集与感知： 采样率自适应： 根据监测对象的变化速率动态调整数据采样频率，快速变化时高频采样，稳定时低频采样。 数据聚合与压缩： 节点在本地对采集到的原始数据进行聚合（如平均、中值滤波）或压缩（如基于小波变换、DCT的压缩），减少待传输的数据量。 事件驱动的感知： 仅在检测到特定事件（如异常值、显著变化）时才激活传感器进行高精度采集，平时维持低功耗状态。 近似信号处理与信息融合： 低精度数值表示： 使用更少的比特来存储和处理传感器数据，例如，使用定点数代替浮点数，或使用8位整数代替16位整数。 简化滤波算法： 采用计算复杂度较低的近似滤波器，如移动平均滤波、简单的IIR/FIR滤波器，替代高阶的精确滤波器。 局部信息融合： 节点在本地对邻近节点的数据进行初步融合，减少需要传输到汇聚节点的信息量。 基于近似算法的模式识别： 应用近似模式识别技术，如基于原型向量机（PVM）、近似支持向量机（ASVM）等，用于目标检测和分类。 近似路由与通信： 能量感知路由： 路由协议在选择路径时，不仅考虑距离和时延，还将节点的剩余能量纳入考虑，选择能耗较低的路径，避免能量耗尽的节点。 数据压缩的路由： 将数据压缩的思想融入路由层，例如，路由节点对接收到的数据进行聚合或压缩后再转发。 协作通信与数据汇聚： 节点之间通过协作完成数据传输，例如，多个节点共享一个通信信道，或者通过协同压缩来降低整体通信开销。 混合计算模型（Hybrid Computing Models）： 探讨结合精确计算和近似计算的混合策略，例如，对关键数据进行精确处理，对冗余或不敏感数据采用近似处理。 近似计算硬件设计： 介绍支持近似计算的硬件架构，如低精度计算单元、可配置逻辑单元（FPGA）等，以及如何设计低能耗的传感器节点硬件以支持近似计算。 第四部分：近似计算在WSNs中的挑战与未来展望 虽然近似计算为WSNs的低能耗问题提供了有力的解决方案，但仍面临诸多挑战，同时也孕育着广阔的未来发展空间： 误差的量化与管理： 如何更精确地量化近似计算引入的误差，并将其有效管理，避免累积到不可接受的水平，是关键的研究课题。 应用场景的自适应性： 如何设计能够根据应用场景动态调整近似程度的系统，以在精度和能耗之间达到最优平衡。 实时性要求与近似计算： 在对实时性要求极高的WSNs应用中，如何设计兼顾低能耗和低时延的近似计算方法。 安全与隐私问题： 近似计算在一定程度上会引入误差，如何保证在近似计算的同时，WSNs的安全性（如数据完整性、认证）和隐私性不受影响。 标准化与互操作性： 推动近似计算方法在WSNs领域的标准化，以促进不同厂商设备之间的互操作性。 新兴技术融合： 探索将机器学习、人工智能（AI）、边缘计算等新兴技术与近似计算相结合，开发更智能、更高效的WSNs节能解决方案。例如，利用机器学习模型预测节点能耗，并动态调整近似策略；利用边缘计算能力在节点侧进行更复杂的近似数据处理。 软件定义与可编程性： 提高WSNs的软件定义能力，使得近似计算策略可以通过软件进行灵活配置和动态更新，适应不断变化的环境和任务需求。 跨领域应用与协同： 探索WSNs的近似计算方法在与其他物联网（IoT）系统、大数据分析平台等协同工作时的优化策略。 通过对以上各部分的深入探讨，我们希望能够揭示无线传感网络中低能耗近似计算方法的强大潜力，理解其在克服能源限制、延长网络寿命、拓展应用边界方面的关键作用。这是一个充满活力和挑战的研究领域，其发展将深刻影响未来物联网和智能感知系统的演进。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣，源于我在开发一款可穿戴设备时遇到的瓶颈。我们的设备需要实时收集大量的生理信号，并进行一定的处理和分析，但电池续航时间却始终是一个巨大的挑战。在一次技术交流中，有同事提到了“近似计算”的概念，并建议我深入研究一下。于是，我看到了《无线传感网中低能耗近似计算方法》这本书。我对这本书的期待，是它能为我提供一种全新的视角来解决功耗问题。我希望书中能够详细介绍如何将近似计算的思想应用到传感器数据的采集、预处理、特征提取以及模型推理等各个环节。例如，在信号采集阶段，是否可以通过降低采样率或者进行数据压缩来减少传输和处理的能耗？在特征提取阶段，是否可以使用一些简化的算法来快速获得关键信息？在模型推理阶段，是否可以使用一些低精度神经网络来替代高精度模型？我非常希望能在这本书中找到具体的算法框架和实现细节，并且最好能有相应的性能对比和功耗分析，能够清晰地展示近似计算带来的收益。如果书中还能包含一些实际案例的分析，那就再好不过了，能让我更直观地感受到近似计算的强大之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，乍一听，似乎有点硬核，但细细品味，却充满了解决实际问题的智慧。《无线传感网中低能耗近似计算方法》，这几个字仿佛在说：我知道你缺电，但你又想把事情做得差不多好，这里有办法！我脑海中立刻浮现出各种智能设备，手机、手表、各种传感器，它们都离不开电池，而电池续航一直是用户最关心的问题之一。而无线传感网，更是将这种对能量的需求放大到了极致，成千上万个微小的节点，遍布在各种环境中，它们需要长时间工作，却无法频繁充电甚至无法充电。所以，如何让这些节点更省电，成了设计的重中之重。而“近似计算”，听起来就像是一种“偷工减料”的艺术，在保证基本功能的前提下，牺牲一点点精度，换来显著的能耗降低。我很好奇，这本书会如何阐述这种“偷工减料”的合理性？它会提出哪些巧妙的算法，让这种近似计算既有效又不过分牺牲结果的可用性？我希望这本书能让我理解，如何在复杂的计算任务中，找到那个“刚刚好”的平衡点，既能满足应用需求，又能最大程度地延长设备的续航时间。

评分☆☆☆☆☆

我对《无线传感网中低能耗近似计算方法》的期待，更多的是一种对技术前沿的探索欲。我一直关注着计算技术如何赋能物联网，而低能耗又是物联网大规模部署的关键。这本书的标题直接点明了核心问题，让我觉得它非常有价值。我猜想，这本书可能不仅仅是停留在理论层面，而是会深入到算法设计和系统实现的细节。我非常好奇，作者会如何定义“低能耗”和“近似计算”在无线传感网中的具体内涵。是会讨论能量收集、能量管理等宏观策略，还是会聚焦于算法层面的优化，比如位运算、量化、剪枝等微观技术？我希望书中能够详细阐述各种近似计算方法的原理，并且提供相应的数学模型和性能分析。例如，对于时序数据的处理，是否存在一些专门的近似计算技术？对于图像或视频数据的分析，又有哪些高效且低能耗的近似计算方法？我特别希望能够在这本书中找到一些关于如何权衡计算精度与能耗之间关系的深入探讨，以及一些在实际部署中可行的优化方案。它能否为我们应对日益增长的传感器数据和有限的能源环境提供清晰的指导，是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我是在一次学术会议上偶然听闻的，当时讲者提到了“低能耗”和“无线传感网”这两个概念的结合，感觉非常吸引人。我一直对物联网技术的发展很感兴趣，尤其是在资源受限的传感器节点上实现高效计算，这无疑是当前研究的热点和难点。这本书的标题就直接切中了我的兴趣点，让我对它充满了期待。我设想，书中应该会深入探讨如何在保证一定计算精度的前提下，显著降低无线传感网的能耗。这可能涉及到对现有计算模型的改进，或者是提出全新的低功耗计算范式。我特别好奇它会如何处理近似计算的权衡问题，即如何在损失可接受的精度的同时，换取巨大的能量节省。这在实际应用中，比如环境监测、医疗健康、工业自动化等领域，具有极其重要的意义。如果书中能够提供一些切实可行的算法和实现方案，那对我的工作将会有很大的启发。我非常希望它能包含对不同近似计算策略的比较分析，以及在不同应用场景下的性能评估。当然，作为一本学术著作，严谨的理论推导和详实的实验数据是必不可少的。我期待它能为我打开新的研究思路，让我更深入地理解无线传感网低能耗近似计算的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我最近在找一些关于传感器网络数据处理优化的资料，偶然间看到了这本《无线传感网中低能耗近似计算方法》。虽然我不是专门研究这个方向的，但“低能耗”和“近似计算”这两个词组让我觉得这本书可能包含了许多实用的技巧和理念，尤其对于一些资源有限的嵌入式系统开发来说，这应该是一本不可多得的参考书。我猜想，它应该会从基础理论入手，讲解为什么在传感器网络中低能耗如此重要，以及能量约束是如何影响数据处理的。然后，重点会放在“近似计算”这个概念上，它会如何去解释近似计算的原理，以及它与精确计算的区别和优势。我特别想知道，书中是否会介绍一些具体的近似计算算法，比如基于采样的、基于量化的、或者是一些启发式的算法，以及这些算法在传感器数据采集、特征提取、模式识别等方面的应用。如果它还能提供一些量化的性能指标，比如能耗降低的百分比、计算速度的提升、以及对结果精度的影响评估，那就更好了。我希望能从这本书里获得一些可以直接应用到我的项目中的方法，让我能够设计出更节能、更高效的传感器系统。