基於分層多域的應急通信係統監控技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張德育，馮永新，張德慧 著

圖書標籤:

• 應急通信
• 分層多域
• 監控技術
• 網絡安全
• 通信係統
• 信息安全
• 災害應對
• 無綫通信
• 網絡管理
• 係統架構

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118088199

商品編碼：29719601025

包裝：平裝

齣版時間：2013-05-01

基本信息

書名:基於分層多域的應急通信係統監控技術

：48.00元

售價：33.6元,便宜14.4元,摺扣70

作者:張德育,馮永新,張德慧

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2013-05-01

ISBN：9787118088199

字數：164000

頁碼：174

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.222kg

編輯推薦

內容提要

《基於分層多域的應急通信係統監控技術》以應急通信係統為背景，首先在分析其特點及現有監控技術的基礎上，設計瞭分層多域監控體係結構，該結構具有擴展性好、可靠性高等特點，能夠減小網絡時延，提高係統吞吐率。並在此體係結構中采用瞭基於ART2神經網絡的自適應域舉算法，提高瞭域舉的穩定性，減少瞭域舉帶來的網絡開銷，對係統的可靠性提供瞭保證。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《智能交通係統中的多模態數據融閤與協同優化》 一、 引言 隨著城市化進程的加速和機動化水平的不斷提升，交通擁堵、安全事故頻發、環境汙染加劇等問題日益凸顯，對城市的可持續發展構成瞭嚴峻挑戰。與此同時，信息技術的飛速發展，特彆是物聯網、大數據、人工智能等前沿技術的湧現，為解決交通難題提供瞭前所未有的契機。智能交通係統（Intelligent Transportation Systems, ITS）應運而生，旨在通過集成先進的信息通信技術，實現交通信息的實時采集、處理、分析和共享，從而提高交通係統的運行效率、安全性和環境友好性。 智能交通係統的核心在於其對海量、異構交通數據的有效利用。這些數據來源廣泛，包括但不限於路側傳感器（如地感綫圈、視頻攝像頭、微波雷達）、車載傳感器（如GPS、OBD、ADAS傳感器）、移動通信設備（如手機信令）、互聯網平颱（如地圖服務、打車應用）以及政府部門的交通管理數據等。這些數據具有多模態、時空異構、海量、實時性強等特點。如何有效地融閤來自不同模態、不同來源的交通數據，並在此基礎上進行協同優化，是當前智能交通係統研究和應用中的關鍵性挑戰。 本書《智能交通係統中的多模態數據融閤與協同優化》正是在這樣的背景下，聚焦於智能交通係統中多模態數據融閤與協同優化的關鍵技術，深入探討瞭相關的理論基礎、核心算法、係統架構以及實際應用。本書旨在為智能交通係統的研究者、工程師以及相關從業人員提供一套係統性的知識體係和實踐指導，以期推動智能交通係統的技術創新和應用落地，為構建更安全、高效、綠色的未來交通貢獻力量。 二、 多模態交通數據融閤的理論基礎 本書首先從理論層麵，係統闡述瞭多模態交通數據融閤的必要性、挑戰與機遇。 多模態數據的特性與挑戰： 詳細分析瞭不同類型交通數據的物理屬性、數據格式、采集精度、時間粒度、空間覆蓋範圍等差異，以及這些差異給數據融閤帶來的挑戰，例如數據的不一緻性、缺失、噪聲、冗餘等。 融閤的層次與框架： 提齣瞭多模態交通數據融閤的通用框架，並將其劃分為數據預處理層、特徵提取層、信息關聯層、知識生成層以及決策應用層。深入探討瞭不同層次的融閤策略，包括低層次（像素級/信號級）融閤、中層次（特徵級）融閤和高層次（決策級）融閤，並分析瞭各種融閤策略的適用場景和優缺點。 數學模型與統計方法： 介紹瞭多種適用於交通數據融閤的數學模型和統計方法，例如貝葉斯理論、證據理論（D-S證據理論）、模糊邏輯、卡爾曼濾波及其變種（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）等。這些模型能夠有效地處理數據的不確定性、模糊性，並實現信息的逐步更新和綜閤。 三、 核心多模態數據融閤技術 在理論基礎之上，本書詳細介紹瞭實現多模態交通數據融閤的核心技術和關鍵算法。 交通數據預處理與質量提升： 數據清洗與噪聲過濾： 針對不同模態數據固有的噪聲和異常值，提齣瞭多種魯棒的預處理技術，如中值濾波、高斯濾波、小波變換等，以提升數據的準確性和可靠性。 缺失值填充： 針對交通數據中常見的缺失現象，研究瞭基於統計學（如均值、中位數插值）、機器學習（如K近鄰、支持嚮量機）以及深度學習（如循環神經網絡）的多種缺失值填充方法，確保數據的完整性。 數據異構性處理： 重點探討瞭如何統一不同數據格式、不同時空粒度的數據。例如，如何將離散的路側傳感器數據與連續的軌跡數據進行對齊，如何將不同頻率的傳感器數據進行重采樣或插值，以及如何將不同空間分辨率的地理信息進行匹配。 時空基準對齊： 強調瞭時空基準對齊在多模態融閤中的重要性，介紹瞭基於時間戳、地理位置以及交通網絡拓撲的多模態數據時空對齊算法。 多模態特徵提取與錶示： 路側傳感器特徵： 提取視頻圖像中的車輛、行人、車道綫等視覺特徵；提取雷達、地感綫圈等探測器産生的流量、速度、占有率等交通流特徵。 車載傳感器特徵： 提取GPS軌跡中的速度、加速度、行駛方嚮、路綫偏離等運動特徵；提取OBD數據中的發動機轉速、油耗、製動等車輛工況特徵；提取ADAS傳感器中的環境感知信息，如障礙物距離、相對速度等。 移動通信與互聯網數據特徵： 提取手機信令中的OD（Origin-Destination）分布、齣行OD矩陣、人口密度等宏觀齣行行為特徵；提取地圖服務中的路況信息、交通事件信息；提取打車應用中的供需信息、行程軌跡等微觀齣行行為特徵。 深度學習驅動的特徵學習： 重點介紹瞭捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）以及Transformer等深度學習模型在提取多模態交通數據中的深層、抽象特徵方麵的強大能力。例如，利用CNN對視頻流進行圖像識彆和行為分析，利用LSTM處理時序傳感器數據以捕捉交通流的動態演變。 多模態信息關聯與融閤算法： 基於統計學和機器學習的融閤： 探討瞭如何利用綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、隨機森林等算法，根據不同模態數據的統計特性進行特徵的融閤與建模。 基於圖模型和概率圖的融閤： 引入瞭貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場等圖模型，以描述不同模態信息之間的概率依賴關係，從而實現更精確的信息融閤。 深度學習中的融閤機製： 詳細介紹瞭多種深度學習融閤架構，例如： 早期融閤（Early Fusion）： 在將不同模態數據輸入到模型之前，先將其進行拼接或組閤。 晚期融閤（Late Fusion）： 分彆對不同模態數據進行獨立建模，然後將各模型的輸齣結果進行融閤（如加權平均、投票等）。 中間融閤（Intermediate Fusion）： 在模型的中間層將不同模態提取的特徵進行融閤，允許模型學習不同模態之間的復雜交互。例如，跨模態注意力機製（Cross-modal Attention）能夠讓模型學習到不同模態特徵之間的相關性和重要性。 時空融閤模型： 重點關注如何融閤具有時間與空間特性的多模態數據。例如，時空圖捲積網絡（STGCN）等模型能夠同時捕捉交通網絡中的空間依賴性和時間序列動態。 四、 協同優化策略與應用 在實現有效融閤的基礎上，本書進一步探討瞭如何利用融閤後的信息實現智能交通係統的協同優化。 交通狀態感知與預測： 交通流參數估計： 利用多模態數據精確估計道路的流量、速度、密度、擁堵等級等核心交通流參數，剋服單一數據源的局限性。 交通事件檢測與識彆： 融閤視頻、傳感器、社交媒體等多種信息，實現交通事故、道路施工、惡劣天氣等突發交通事件的快速、準確檢測和識彆。 交通擁堵預測： 基於融閤的實時交通信息和曆史數據，構建先進的交通擁堵預測模型，提前預警潛在的擁堵區域和擁堵強度。 齣行需求預測： 結閤手機信令、打車應用數據、活動日曆等，預測不同區域、不同時間段的齣行需求。 交通信號控製與配時優化： 自適應交通信號控製： 基於融閤的實時交通流信息，實現交通信號燈配時的動態調整，最大化交叉口通行能力，減少延誤。 區域交通協調控製： 考慮區域內多個交叉口的相互影響，進行協調控製，形成綠波帶，提高乾綫通行效率。 交通誘導與路徑規劃： 動態路徑推薦： 整閤實時路況、交通事件、天氣信息以及用戶偏好，為駕駛員提供最優的動態路徑建議，規避擁堵。 公共交通優化： 結閤乘客齣行需求、車輛運行狀態、道路擁堵情況，優化公交綫路、班次和時刻錶，提升公共交通服務水平。 交通安全管理與風險預警： 危險駕駛行為檢測： 通過融閤車載傳感器、視頻監控等數據，識彆超速、疲勞駕駛、急刹車等危險駕駛行為，並進行預警。 事故風險評估與預警： 分析路況、天氣、駕駛行為等多重因素，評估事故發生風險，提前嚮駕駛員和交通管理部門發齣預警。 智能網聯汽車（CAV）的支持： 多模態感知融閤： 為CAV提供對周圍環境更全麵、更準確的感知能力，包括其他車輛、行人、交通基礎設施等。 協同決策與通信： 支持CAV之間以及CAV與基礎設施之間的信息交互與協同控製，提升道路安全與效率。 五、 係統架構與平颱建設 本書還深入探討瞭構建智能交通係統多模態數據融閤與協同優化平颱的關鍵技術和係統架構。 數據采集與接入： 介紹瞭物聯網（IoT）技術在交通傳感器、智能終端數據采集中的應用，以及各種通信協議（如MQTT、CoAP）和網絡架構（如邊緣計算）。 數據存儲與管理： 探討瞭針對海量、異構交通數據的分布式存儲方案（如Hadoop HDFS、NoSQL數據庫），以及數據湖、數據倉庫等數據管理模式。 實時處理與計算平颱： 介紹瞭流式處理技術（如Apache Kafka、Spark Streaming、Flink）在交通數據實時處理中的應用，以及構建高性能計算集群的需求。 模型訓練與部署： 闡述瞭如何構建機器學習/深度學習模型訓練平颱，以及模型在雲端或邊緣端的部署策略。 開放API與生態構建： 強調瞭構建開放的數據接口和API的重要性，以促進不同應用係統之間的互聯互通，構建繁榮的智能交通生態係統。 六、 未來展望 最後，本書對智能交通係統中的多模態數據融閤與協同優化技術的發展趨勢進行瞭展望。 更深入的深度學習融閤： 探討瞭如圖神經網絡（GNN）、注意力機製、自監督學習等在交通數據融閤中的更高級應用。 聯邦學習與隱私保護： 隨著數據隱私要求的提高，聯邦學習有望在保護用戶隱私的前提下，實現跨區域、跨主體的模型訓練。 數字孿生與仿真： 構建高精度的交通數字孿生，結閤多模態數據融閤技術，實現更精細化的交通模擬與優化。 人工智能倫理與可解釋性： 關注AI在交通領域的應用，強調模型的可解釋性，以及解決AI倫理問題的必要性。 人本交通與綠色齣行： 最終目標是利用先進技術提升人們的齣行體驗，鼓勵綠色低碳的齣行方式，構建更加宜居的城市。 七、 結論 《智能交通係統中的多模態數據融閤與協同優化》是一本係統性、前瞻性、實踐性相結閤的專著。它不僅為讀者提供瞭理解和掌握多模態數據融閤核心技術的理論框架和技術手段，更重要的是，它指明瞭如何將這些技術應用於解決實際交通問題，實現交通係統的智能化、精細化和協同化管理。本書的齣版，將為我國乃至全球智能交通係統的發展提供重要的理論和技術支撐，引領智能交通邁嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對網絡安全和係統韌性非常關注的讀者，這本書的題目立刻抓住瞭我的注意力。我推測，在“監控技術”這個環節上，它必定花費瞭大量篇幅來闡述如何實時、全麵地掌握整個應急通信網絡的健康狀況。在應急狀態下，信息就是生命，任何一個環節的性能下降或被惡意攻擊，都可能導緻災難性的後果。因此，書中對監控指標的選擇、數據采集的頻率、以及異常行為的檢測機製想必有著精妙的論述。我尤其想瞭解的是，如何針對“分層”結構設計齣差異化的監控側重點——底層關注信號質量和鏈路狀態，而高層則可能更側重服務可用性和用戶體驗。書中是否探討瞭如何利用先進的數據分析技術，比如機器學習模型，來預測潛在的係統瓶頸或安全威脅，實現從被動響應到主動防禦的轉變？如果能提供一套成熟的、可落地的監控平颱架構圖和關鍵性能指標（KPI）體係，那這本書的實用價值將大大提升。它應該能幫助我們建立起一個既能穿透錶象，又能深入核心的“透視眼”，確保應急指揮係統在任何壓力下都能獲得準確可靠的通信保障。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定位顯然是技術前沿和應用深度並重的。我預感，它對於如何處理大規模、高密度數據流下的監控挑戰有著獨到的見解。在災難現場，海量的傳感器數據、用戶連接請求和係統內部狀態信息會瞬間湧現，這對傳統的集中式監控架構構成瞭嚴峻的考驗。因此，書中很可能探討瞭去中心化或邊緣計算的監控策略，即將部分數據處理和初步分析任務下沉到各個“域”的邊緣節點，以減輕中心服務器的壓力，並提高響應速度。特彆是針對“應急”這一特殊場景，如何設計一套兼顧數據隱私和係統透明度的監控框架，也是一個值得深入研究的課題。這本書如果能結閤一些具體的應急演練數據，展示在不同網絡擁塞度和信息負載下的監控係統的性能錶現和優化措施，那無疑將是一部極具參考價值的專業著作。它不僅僅是描述技術，更是在論證一套在極端條件下保障通信鏈路可靠性的方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題聽起來非常專業，像是為那些深入研究通信工程、特彆是涉及復雜網絡架構和應急響應領域的專業人士量身打造的。我猜想，這本書的核心內容一定是在探討如何構建一個既能覆蓋不同層級（比如從物理層到應用層）又能適應不同地理或業務域（例如城市、鄉村、災區等）的應急通信係統。這樣的係統，其復雜性不言而喻，需要在確保實時性、可靠性和安全性的前提下，進行高效的資源調度和故障管理。我期待書中能詳細剖析“分層”的具體含義，比如不同網絡層級如何協同工作，數據如何在這些層級間無縫傳遞，尤其是在帶寬受限或基礎設施受損的極端環境下。另外，“多域”概念的引入，意味著必須解決跨域通信的兼容性、漫遊和數據一緻性問題，這對於製定統一的監控標準和告警機製至關重要。這本書如果能提供一些前沿的算法或架構設計範例，比如基於軟件定義網絡（SDN）或網絡功能虛擬化（NFV）的靈活部署策略，那將是非常有價值的。它不僅僅是理論的堆砌，更應該是一本指導實踐的寶典，能夠幫助工程師們預見並解決在真實應急場景中可能遇到的各種技術難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名散發著一種嚴謹的學術氣息，但同時又指嚮瞭極其迫切的現實需求——應急通信。我猜測，這本書深入探討的“監控技術”絕非簡單的Ping通檢測，而是一個涉及復雜狀態空間分析的係統工程。我想象中，書中會有一章專門討論異構網絡環境下的數據融閤問題。在應急通信中，我們可能同時使用衛星通信、4G/5G迴傳、Wi-Fi Mesh甚至低功耗廣域網（LPWAN）等多種技術構成的“多域”網絡。如何用統一的語言和模型來描述和監控這些本質上差異巨大的技術棧，並確保它們之間資源的協同調度，是監控技術麵臨的巨大挑戰。這本書如果能提供一套統一的建模語言或者一套跨越不同域和層次的邏輯視圖，那將是極大的突破。同時，在係統恢復階段，如何通過監控數據反推最優的重建路徑和資源分配策略，讓通信能力盡快恢復到預設的基綫水平，也是我非常期待看到深入分析的重點。這套技術必須具備高度的自適應性和魯棒性，纔能真正匹配“應急”二字的內涵。

評分☆☆☆☆☆

初讀這個書名，我聯想到的就是如何將復雜的分布式係統進行有效的可視化管理。應急通信係統一旦建立，其拓撲結構和節點數量往往是動態變化的，隨著救援隊伍的移動和臨時基站的架設，網絡邊界也在不斷重塑。因此，一個優秀的監控係統必須能夠實時反映這種動態性。我期待書中能詳細介紹如何設計一個直觀、高效的監控界麵，它需要能夠在一張地圖上，清晰地展示齣“分層”架構下各個關鍵節點的健康狀態，並能快速下鑽到任一特定“域”的具體設備性能數據。這種從宏觀鳥瞰到微觀診斷的能力，對於現場指揮人員至關重要。此外，書中對於告警的級彆劃分和處理流程的描述也應當十分詳盡。如何區分是可自行恢復的瞬時波動，還是需要立即人工乾預的嚴重故障，這其中的決策邏輯必須清晰明確。我希望這本書能提供一係列業界最佳實踐的流程圖和案例分析，展示如何通過高效的監控反饋環，縮短從故障發生到修復的平均時間（MTTR）。