無綫傳感網中低能耗近似計算方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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程思瑤，李建中 著

圖書標籤:

• 無綫傳感網絡
• 近似計算
• 低功耗
• 節能
• 算法
• 優化
• 嵌入式係統
• 物聯網
• 數據處理
• 計算復雜性

店鋪： 華下博文圖書專營店

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308152075

商品編碼：29605081288

包裝：平裝

齣版時間：2016-11-01

基本信息

書名：無綫傳感網中低能耗近似計算方法

定價：65.00元

作者：程思瑤,李建中

齣版社：浙江大學齣版社

齣版日期：2016-11-01

ISBN：9787308152075

字數：

頁碼：229

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》研究瞭麵嚮物理過程可重現的數據采集方法，以從源頭提高感知數據的獲取質量、控製感知數據的規模。大多數研究均假設傳感器節點通過等頻數據采集而獲得的感知數據能夠精準地反映物理世界的變化情況。但是，現實中物理地界往往是連續變化的，而傳感器節點的等頻數據采集僅是對連續變化的物理世界的一個離散過程，故等頻數據采集還存在關鍵點丟失和麯綫失真等問題。當然，加大傳感器節點的數據采集頻率，確實能縮小等頻數據采集與真實物理過程之間的差距，但是加大數據采集頻率也同樣意味著消耗*多的能量，並且會使整個網絡中産生大量的感知數據。導緻傳感器網絡陷入感知數據存不下、傳不齣的睏境。鑒於上述原因，本書開展瞭麵嚮物理過程可高精度重現的數據采集算法的研究，並提齣瞭2種變頻數據采集算法，用以獲取感知麯綫。同時，我們對感知麯綫上的查詢處理算法進行瞭討論，並以聚集操作為例，給齣瞭感知麯綫的聚集算法。

目錄

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章 緒論1.1 研究的目的和意義1.2 無綫傳感器網絡簡介1.2.1 什麼是無綫傳感器網絡1.2.2 無綫傳感器網絡的特點與挑戰1.2.3 無綫傳感器網絡領域的研究現狀與熱點問題1.3 無綫傳感網中感知數據的獲取與計算技術簡介1.3.1 無綫傳感網中感知數據獲取與計算技術的研究現狀1.3.2 無綫傳感網中感知數據的獲取與計算技術所麵臨的新挑戰1.4 本書研究的問題與成果第2章 靜態傳感器網絡中基於均衡抽樣的（ε。δ）一近似聚集算法2.1 引言2.2 問題定義2.3 數學基礎2.3.1 聚集和的估計器2.3.2 平均值的估計器2.3.3 無重復計數值的估計器2.4 分布式均衡抽樣算法2.4.1 樣本容量的確定2.4.2 均衡抽樣算法2.5 近似聚集算法2.6 樣本信息維護算法2.6.1 ε和δ變化時樣本數據信息維護算法2.6 2感知數據變化時樣本信息維護算法2.7 實驗結果2.7 1基於抽樣技術算法的特有性能2.7.2 查詢處理過程中的能量消耗28相關工作2.9 本章小節第3章 動態傳感器網絡中基於Betnoulli抽樣的（ε，δ）-近似聚集算法3.1 引言3.2 預備知識3.2.1 問題定義3.2.2 Bemoulli抽樣3.3 數學基礎3.3.1 計數值及聚集和的估計器3.3.2 平均值估計器3.4 Bernoulli抽樣算法3.4.1 抽樣概率的確定3.4.2 Bernoulli抽樣算法3.5 基於Bernoulli抽樣的（ε，δ）一聚集算法3.5.1 Snapshot查詢處理算法3.5.2 連續查詢處理算法3.5.3 基於多抽樣概率的（ε，δ）近似聚集算法3.6 實驗結果3.6.1 大規模傳感網中算法的性能3.6.2 中等規模傳感網中算法的性能3.7 本章小結第4章 傳感器網絡中地理位置敏感的近似極值點查詢算法4.1 引言4.2 問題定義4.3 貪心算法4.3.1 集中式貪心算法4.3.2 分布式貪心算法4.3.3 算法的復雜性4.4 基於區域劃分的分布式算法4.4.1 算法的總體思想4.4.2 RrDk的計算方法4.4.3 算法的復雜性4.5 實驗結果4.5.1 “Top-k”與“LAP（D，k）”的比較4.5.2 不同算法在計算“LAP-（D,k）”時的性能4.6 相關工作4.7 本章小結第5章 傳感器網絡中麵嚮物理過程可重現的感知數據采集算法5.1 引言5.2 問題定義5.3 兩種變頻數據采集算法5.3.1 基於Hermit插值的變頻數據采集算法5.3.2 基於三次樣條插值的變頻數據采集算法5.4 感知麯綫聚集算法5.4.1 問題的定義5.4.2 感知麯綫聚集算法5.4.3 聚集算法的優化策略——麯綫閤並算法5.5 實驗結果5.5.1 變頻數據采集算法的性能5.5.2 感知麯綫聚集算法的性能5.6 相關工作5.7 本章小結第6章 結論參考文獻索引

作者介紹

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文摘

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序言

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無綫傳感網絡：節能計算的探索與實踐 無綫傳感網絡（Wireless Sensor Networks, WSNs）作為一項革命性的技術，正以前所未有的方式滲透到我們生活的方方麵麵。從環境監測、工業自動化到智能傢居、醫療健康，WSNs以其分布廣泛、低成本、自組織的特性，極大地拓展瞭我們感知和交互世界的能力。然而，WSNs的廣泛部署和持續運行，卻麵臨著一個核心的挑戰——能源的限製。絕大多數WSNs的節點都依賴電池供電，而無綫通信、數據采集、信息處理等活動都是能源的“大戶”。節點能源的耗盡意味著該節點的失效，進而可能影響整個網絡的連通性和功能。因此，如何在保證網絡性能的前提下，最大限度地降低節點能耗，一直是WSNs領域研究的重中之重。 在眾多的節能策略中，近似計算（Approximate Computing）方法因其獨特的優勢，逐漸成為解決WSNs低能耗問題的重要途徑。與傳統的精確計算追求極緻的準確性不同，近似計算允許在某些計算任務中引入一定程度的誤差，以換取顯著的能源節省。這種“容忍誤差”的策略，在許多現實世界的應用場景中是完全可接受的。例如，在監測空氣質量時，我們往往不需要知道小數點後幾位的精確數值，一個接近真實值的估計足以滿足我們的需求。同樣，在圖像識彆或目標跟蹤等任務中，略微降低識彆精度，換取大幅度的能耗降低，是值得的權衡。 本書將深入探討無綫傳感網絡中低能耗近似計算方法的理論基礎、關鍵技術、典型應用以及麵臨的挑戰。我們並非要介紹特定著作的內容，而是旨在為讀者構建一個關於WSNs節能計算的全麵認知框架，引導大傢理解這一領域的核心思想和發展脈絡。 第一部分：無綫傳感網絡基礎與能耗分析 在深入探討近似計算之前，有必要對WSNs的基本概念、架構和能耗模型有一個清晰的認識。本部分將首先介紹： WSNs的定義與特點： 探討WSNs的組成（傳感器節點、匯聚節點、基站）、拓撲結構（星型、網狀、簇狀等）、工作流程（感知、處理、通信、路由）以及其獨特的優勢（分布式、自組織、低成本、易部署）。 WSNs的典型應用場景： 詳細闡述WSNs在環境監測（空氣質量、水質、土壤濕度）、工業監控（設備狀態、生産過程）、農業管理（精準灌溉、病蟲害預警）、智能交通（路況監測、車輛管理）、醫療保健（遠程監護、健康監測）等領域的廣泛應用，以及這些應用對網絡性能和能耗提齣的不同要求。 WSNs的能耗組成與分析： 細緻剖析WSNs節點在不同工作模式下的能耗來源，包括： 感知能耗： 傳感器采集數據所需的能量。 信號處理能耗： 對采集數據進行濾波、壓縮、特徵提取等操作所需的能量。 通信能耗： 節點之間以及節點與匯聚節點之間進行數據傳輸和接收所需的能量，這是WSNs中通常最大的能耗部分。 休眠/喚醒能耗： 節點在低功耗休眠狀態和活動工作狀態之間切換所需的能量。 能耗瓶頸與挑戰： 明確指齣能源限製是製約WSNs規模化部署和長期運行的關鍵瓶頸，並引齣節能技術的重要性。 第二部分：近似計算的理論基石 近似計算的有效性建立在一係列核心理論之上。本部分將深入探討這些理論，為理解其在WSNs中的應用打下堅實基礎： 精度-能量權衡（Accuracy-Energy Trade-off）： 這是近似計算的靈魂。我們將闡述如何量化計算任務的精度損失，以及這種損失如何與能源節省之間建立起可量化的數學模型。例如，對於信號處理任務，可以使用信噪比（SNR）、均方誤差（MSE）等指標來衡量精度；對於數據壓縮，可以使用壓縮率和重構誤差來衡量。 近似計算的分類： 介紹不同類型的近似計算方法，包括： 數據近似（Data Approximation）： 通過降低數據精度（例如，使用更少的比特錶示數值）或數據聚閤（例如，對多個數據點求平均）來減少數據量和處理復雜度，從而節省能耗。 計算近似（Computation Approximation）： 通過簡化計算算法（例如，使用查找錶替代復雜的數學運算）、並行化處理（但需注意通信開銷）、或采用近似算法（例如，濛特卡洛方法）來減少計算量。 精度可調計算（Accuracy-Tunable Computing）： 設計支持動態調整計算精度的硬件或軟件模塊，根據實時需求選擇閤適的精度級彆。 不確定性計算（Uncertainty Computation）： 顯式地將計算過程中的不確定性作為一種資源，並將其傳播和管理，以達到節能目的。 誤差傳播與纍積： 分析在多級處理的WSNs中，近似計算引入的誤差如何在節點之間以及在數據處理鏈中傳播和纍積，並探討相應的誤差控製策略。 應用場景的容錯性分析： 強調理解應用對誤差的容忍程度是設計有效的近似計算方案的前提。例如，某些傳感器數據（如溫度）的微小誤差可能不會影響整體趨勢判斷，而某些關鍵事件的檢測（如火災報警）則對精度要求極高。 第三部分：WSNs中的低能耗近似計算方法 本部分將聚焦於將近似計算理念應用於WSNs的實際技術和方法： 近似數據采集與感知： 采樣率自適應： 根據監測對象的變化速率動態調整數據采樣頻率，快速變化時高頻采樣，穩定時低頻采樣。 數據聚閤與壓縮： 節點在本地對采集到的原始數據進行聚閤（如平均、中值濾波）或壓縮（如基於小波變換、DCT的壓縮），減少待傳輸的數據量。 事件驅動的感知： 僅在檢測到特定事件（如異常值、顯著變化）時纔激活傳感器進行高精度采集，平時維持低功耗狀態。 近似信號處理與信息融閤： 低精度數值錶示： 使用更少的比特來存儲和處理傳感器數據，例如，使用定點數代替浮點數，或使用8位整數代替16位整數。 簡化濾波算法： 采用計算復雜度較低的近似濾波器，如移動平均濾波、簡單的IIR/FIR濾波器，替代高階的精確濾波器。 局部信息融閤： 節點在本地對鄰近節點的數據進行初步融閤，減少需要傳輸到匯聚節點的信息量。 基於近似算法的模式識彆： 應用近似模式識彆技術，如基於原型嚮量機（PVM）、近似支持嚮量機（ASVM）等，用於目標檢測和分類。 近似路由與通信： 能量感知路由： 路由協議在選擇路徑時，不僅考慮距離和時延，還將節點的剩餘能量納入考慮，選擇能耗較低的路徑，避免能量耗盡的節點。 數據壓縮的路由： 將數據壓縮的思想融入路由層，例如，路由節點對接收到的數據進行聚閤或壓縮後再轉發。 協作通信與數據匯聚： 節點之間通過協作完成數據傳輸，例如，多個節點共享一個通信信道，或者通過協同壓縮來降低整體通信開銷。 混閤計算模型（Hybrid Computing Models）： 探討結閤精確計算和近似計算的混閤策略，例如，對關鍵數據進行精確處理，對冗餘或不敏感數據采用近似處理。 近似計算硬件設計： 介紹支持近似計算的硬件架構，如低精度計算單元、可配置邏輯單元（FPGA）等，以及如何設計低能耗的傳感器節點硬件以支持近似計算。 第四部分：近似計算在WSNs中的挑戰與未來展望 雖然近似計算為WSNs的低能耗問題提供瞭有力的解決方案，但仍麵臨諸多挑戰，同時也孕育著廣闊的未來發展空間： 誤差的量化與管理： 如何更精確地量化近似計算引入的誤差，並將其有效管理，避免纍積到不可接受的水平，是關鍵的研究課題。 應用場景的自適應性： 如何設計能夠根據應用場景動態調整近似程度的係統，以在精度和能耗之間達到最優平衡。 實時性要求與近似計算： 在對實時性要求極高的WSNs應用中，如何設計兼顧低能耗和低時延的近似計算方法。 安全與隱私問題： 近似計算在一定程度上會引入誤差，如何保證在近似計算的同時，WSNs的安全性（如數據完整性、認證）和隱私性不受影響。 標準化與互操作性： 推動近似計算方法在WSNs領域的標準化，以促進不同廠商設備之間的互操作性。 新興技術融閤： 探索將機器學習、人工智能（AI）、邊緣計算等新興技術與近似計算相結閤，開發更智能、更高效的WSNs節能解決方案。例如，利用機器學習模型預測節點能耗，並動態調整近似策略；利用邊緣計算能力在節點側進行更復雜的近似數據處理。 軟件定義與可編程性： 提高WSNs的軟件定義能力，使得近似計算策略可以通過軟件進行靈活配置和動態更新，適應不斷變化的環境和任務需求。 跨領域應用與協同： 探索WSNs的近似計算方法在與其他物聯網（IoT）係統、大數據分析平颱等協同工作時的優化策略。 通過對以上各部分的深入探討，我們希望能夠揭示無綫傳感網絡中低能耗近似計算方法的強大潛力，理解其在剋服能源限製、延長網絡壽命、拓展應用邊界方麵的關鍵作用。這是一個充滿活力和挑戰的研究領域，其發展將深刻影響未來物聯網和智能感知係統的演進。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣，源於我在開發一款可穿戴設備時遇到的瓶頸。我們的設備需要實時收集大量的生理信號，並進行一定的處理和分析，但電池續航時間卻始終是一個巨大的挑戰。在一次技術交流中，有同事提到瞭“近似計算”的概念，並建議我深入研究一下。於是，我看到瞭《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》這本書。我對這本書的期待，是它能為我提供一種全新的視角來解決功耗問題。我希望書中能夠詳細介紹如何將近似計算的思想應用到傳感器數據的采集、預處理、特徵提取以及模型推理等各個環節。例如，在信號采集階段，是否可以通過降低采樣率或者進行數據壓縮來減少傳輸和處理的能耗？在特徵提取階段，是否可以使用一些簡化的算法來快速獲得關鍵信息？在模型推理階段，是否可以使用一些低精度神經網絡來替代高精度模型？我非常希望能在這本書中找到具體的算法框架和實現細節，並且最好能有相應的性能對比和功耗分析，能夠清晰地展示近似計算帶來的收益。如果書中還能包含一些實際案例的分析，那就再好不過瞭，能讓我更直觀地感受到近似計算的強大之處。

評分☆☆☆☆☆

我最近在找一些關於傳感器網絡數據處理優化的資料，偶然間看到瞭這本《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》。雖然我不是專門研究這個方嚮的，但“低能耗”和“近似計算”這兩個詞組讓我覺得這本書可能包含瞭許多實用的技巧和理念，尤其對於一些資源有限的嵌入式係統開發來說，這應該是一本不可多得的參考書。我猜想，它應該會從基礎理論入手，講解為什麼在傳感器網絡中低能耗如此重要，以及能量約束是如何影響數據處理的。然後，重點會放在“近似計算”這個概念上，它會如何去解釋近似計算的原理，以及它與精確計算的區彆和優勢。我特彆想知道，書中是否會介紹一些具體的近似計算算法，比如基於采樣的、基於量化的、或者是一些啓發式的算法，以及這些算法在傳感器數據采集、特徵提取、模式識彆等方麵的應用。如果它還能提供一些量化的性能指標，比如能耗降低的百分比、計算速度的提升、以及對結果精度的影響評估，那就更好瞭。我希望能從這本書裏獲得一些可以直接應用到我的項目中的方法，讓我能夠設計齣更節能、更高效的傳感器係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，乍一聽，似乎有點硬核，但細細品味，卻充滿瞭解決實際問題的智慧。《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》，這幾個字仿佛在說：我知道你缺電，但你又想把事情做得差不多好，這裏有辦法！我腦海中立刻浮現齣各種智能設備，手機、手錶、各種傳感器，它們都離不開電池，而電池續航一直是用戶最關心的問題之一。而無綫傳感網，更是將這種對能量的需求放大到瞭極緻，成韆上萬個微小的節點，遍布在各種環境中，它們需要長時間工作，卻無法頻繁充電甚至無法充電。所以，如何讓這些節點更省電，成瞭設計的重中之重。而“近似計算”，聽起來就像是一種“偷工減料”的藝術，在保證基本功能的前提下，犧牲一點點精度，換來顯著的能耗降低。我很好奇，這本書會如何闡述這種“偷工減料”的閤理性？它會提齣哪些巧妙的算法，讓這種近似計算既有效又不過分犧牲結果的可用性？我希望這本書能讓我理解，如何在復雜的計算任務中，找到那個“剛剛好”的平衡點，既能滿足應用需求，又能最大程度地延長設備的續航時間。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我是在一次學術會議上偶然聽聞的，當時講者提到瞭“低能耗”和“無綫傳感網”這兩個概念的結閤，感覺非常吸引人。我一直對物聯網技術的發展很感興趣，尤其是在資源受限的傳感器節點上實現高效計算，這無疑是當前研究的熱點和難點。這本書的標題就直接切中瞭我的興趣點，讓我對它充滿瞭期待。我設想，書中應該會深入探討如何在保證一定計算精度的前提下，顯著降低無綫傳感網的能耗。這可能涉及到對現有計算模型的改進，或者是提齣全新的低功耗計算範式。我特彆好奇它會如何處理近似計算的權衡問題，即如何在損失可接受的精度的同時，換取巨大的能量節省。這在實際應用中，比如環境監測、醫療健康、工業自動化等領域，具有極其重要的意義。如果書中能夠提供一些切實可行的算法和實現方案，那對我的工作將會有很大的啓發。我非常希望它能包含對不同近似計算策略的比較分析，以及在不同應用場景下的性能評估。當然，作為一本學術著作，嚴謹的理論推導和詳實的實驗數據是必不可少的。我期待它能為我打開新的研究思路，讓我更深入地理解無綫傳感網低能耗近似計算的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我對《無綫傳感網中低能耗近似計算方法》的期待，更多的是一種對技術前沿的探索欲。我一直關注著計算技術如何賦能物聯網，而低能耗又是物聯網大規模部署的關鍵。這本書的標題直接點明瞭核心問題，讓我覺得它非常有價值。我猜想，這本書可能不僅僅是停留在理論層麵，而是會深入到算法設計和係統實現的細節。我非常好奇，作者會如何定義“低能耗”和“近似計算”在無綫傳感網中的具體內涵。是會討論能量收集、能量管理等宏觀策略，還是會聚焦於算法層麵的優化，比如位運算、量化、剪枝等微觀技術？我希望書中能夠詳細闡述各種近似計算方法的原理，並且提供相應的數學模型和性能分析。例如，對於時序數據的處理，是否存在一些專門的近似計算技術？對於圖像或視頻數據的分析，又有哪些高效且低能耗的近似計算方法？我特彆希望能夠在這本書中找到一些關於如何權衡計算精度與能耗之間關係的深入探討，以及一些在實際部署中可行的優化方案。它能否為我們應對日益增長的傳感器數據和有限的能源環境提供清晰的指導，是我非常期待的。