分层无线传感器网络关键技术 9787564738563 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王佳昊 著

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出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564738563

商品编码：29728730335

包装：平装-胶订

出版时间：2017-01-01

图书基本信息
图书名称	分层无线传感器网络关键技术	作者	王佳昊
定价	59.00元	出版社	电子科技大学出版社
ISBN	9787564738563	出版日期	2017-01-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

分层结构凭借良好的效率和易于管理等优势成为无线传感器网络中的一个重要分支，在科学研究和实际应用中都受到高度重视。《分层无线传感器网络关键技术》在对分层路由算法归类的基础上比较深入地分析和总结了分层无线传感器网络结构和特点，从安全、效率和应用的角度出发对其中的分层路由、密钥管理、数据融合、节点定位、多目标跟踪和位置隐私6个关键问题进行了深入探讨。汇集了相关内容*典型的代表性成果，并融合外*研究进展进行了总结。

作者简介

目录

章分层无线传感器网络 1.1无线传感器网络 1.1.1无线传感器网络的组成 1.1.2无线传感器网络的特点 1.1.3无线传感器网络的体系结构 1.2基于分层的无线传感器网络 1.2.1分层无线传感器网络的结构 1.2.2分层无线传感器网络的关键技术 1.2.3特点及性能指标 1.3分层无线传感器网络研究及发展 1.4分层无线传感器网络的应用 1.5本书章节安排 第2章分层路由协议 2.1分层路由协议概述 2.1.1分层路由协议的概念 2.1.2组播技术 2.1.3分层路由协议的分类 2.1.4分层路由协议评估指标 2.2静态分层路由 2.2.1基于选举的分簇协议 2.2.2基于树的分簇协议 2.2.3基于能量的分簇协议 2.2.4基于地理位置信息的分簇协议 2.3动态的分层路由 2.3.1基于网格划分的动态分簇路由协议 2.3.2基于三角划分的分簇路由协议 2.3.3基于动态移动组播的动态分簇路由协议 2.4分簇协议比较 2.5本章小结 第3章组密钥管理协议 3.1组密钥管理概述 3.1.1组密钥管理机制 3.1.2组密钥管理协议面临的安全威胁 3.1.3组密钥管理协议的分类 3.1.4组密钥安全性的基本要求 3.1.5传感器网络加密机制 3.2集中式的组密钥管理协议 3.2.1GKMP协议 3.2.2HMKM协议 3.2.3BHEK协议 3.3分布式的组密钥管理协议 3.3.1DFKM协议 3.3.2B—PCGR协议 3.3.3LKH协议 3.4分层式组密钥管理协议 3.4.1Iolus协议 3.4.2密钥预分配方案 3.4.3基于多项式求解的群组密钥管理协议 3.4.4基于剩余定理与密钥树的群组密钥管理协议 3.5本章小结 第4章数据融合 4.1数据融合概述 4.1.1数据融合的作用 4.1.2数据融合的层次 4.2数据融合算法 4.2.1数据融合算法分类 4.2.2基于处理结构的分类 4.2.3基于路由的数据融合算法 4.2.4基于生成树的数据融合算法 4.2.5基于时域预测的数据融合算法 4.2.6基于隐私保护的安全数据融合算法 4.3多传感器数据融合 4.3.1多传感器数据融合原理 4.3.2多传感器数据融合关键问题 4.3.3多传感器数据融合方法 4.4本章小结 第5章定位技术 5.1定位技术概述 5.1.1定位技术的应用 5.1.2定位技术相关术语 5.1.3基本定位方法 5.1.4定位算法性能评价指标 5.1.5定位技术方法分类 5.2基本定位方法 5.2.1基于测距的定位算法 5.2.2基于非测距的定位算法 5.3基于移动锚节点的定位 5.3.1典型的路径规划算法 5.3.2基于凹凸网络的路径规划算法 5.4基于复杂场景下的定位算法 5.4.1基于网络分割的定位 5.4.2立体空间网络 5.4.3三维表面网络 5.4.4NLOS环境下的定位 5.5安全定位算法 5.5.1定位系统安全性分析 5.5.2安全定位模型 5.6本章小结 第6章多目标跟踪 6.1多目标跟踪概述 6.1.1多目标跟踪问题 6.1.2跟踪算法分类 6.1.3目标跟踪的性能指标 6.2基于树状的目标跟踪算法 6.3基于簇状的目标跟踪算法 6.4基于区域事件的目标跟踪算法 6.5基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法 6.6基于多边形边权重值的多目标跟踪算法 6.7本章小结 第7章位置隐私保护 7.1位置隐私保护概述 7.1.1位置隐私面临的安全威胁 7.1.2位置隐私保护的分类 7.1.3位置隐私性能评价 7.2节点身份匿名 7.2.1简单匿名机制 7.2.2加密匿名机制 7.2.3基于单向加密哈希链的机制 7.3源节点位置隐私 7.3.1基于局部攻击者模型的方法 7.3.2基于全局攻击者模型的方法 7.3.3内部攻击者方法 7.4汇聚节点位置隐私保护 7.4.1局部攻击者模型 7.4.2全局攻击者模型 7.5基于时空匿名的位置隐私保护协议 7.5.1KNN协议 7.5.2L2P2协议 7.5.3基于Casper框架方法 7.6本章小结

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文摘

序言

《无线通信系统中的分布式数据融合》 图书简介 在信息爆炸的时代，如何高效、可靠地从海量分布式数据源中提取有价值的信息，已成为科学研究和工程应用的核心挑战。尤其是在无线传感器网络（WSN）等大规模分布式系统中，数据源的异构性、通信的不可靠性以及计算资源的有限性，都对传统的数据处理方法提出了严峻考验。 《无线通信系统中的分布式数据融合》一书，正是聚焦于这一前沿课题，深入探讨了在无线通信环境下，如何实现高效、鲁棒的分布式数据融合技术。本书旨在为读者提供一个全面、深入的理论框架和实践指导，帮助研究人员、工程师和学生理解和掌握分布式数据融合的精髓，并能将其应用于实际问题中。 本书的写作初衷，源于对当前信息处理领域面临的关键瓶颈的深刻洞察。随着物联网、智能交通、环境监测、军事侦察等应用场景的迅速扩展，越来越多的传感器被部署到环境中，它们实时采集着海量的、多模态的数据。然而，这些数据往往分散在网络的各个节点，直接将所有数据汇聚到中心进行处理，不仅会消耗巨大的通信带宽，也可能由于网络的拥塞和节点故障而导致数据丢失。更重要的是，许多数据本身具有冗余性、噪声和不确定性，需要进行有效的融合来提升数据的整体质量和信息的可信度。因此，如何在分布式环境中，通过本地节点间的协作，逐步、有效地整合和提炼信息，最终形成对全局状态的准确认知，成为了研究的重点。 《无线通信系统中的分布式数据融合》一书，并未直接关注无线传感器网络的某个特定“关键技术”，而是将目光聚焦于“分布式数据融合”这一更广泛、更普适的底层技术。本书的侧重点在于“无线通信系统”这一特殊的通信载体，强调了在存在信号衰减、干扰、时延、带宽受限等特性的无线环境下，数据融合所面临的独特挑战以及相应的解决方案。 全书内容框架概览： 本书共分为若干个核心章节，系统地阐述了分布式数据融合的理论基础、关键算法、性能评估以及实际应用。 第一部分：分布式数据融合的基础理论 第一章：分布式数据融合概述： 本章首先定义了什么是分布式数据融合，并阐述了其与集中式数据融合和去中心化数据融合的区别与联系。重点在于解释为什么在无线通信系统中，分布式数据融合是不可或缺的。本章还将介绍数据融合的几个基本目标，例如提高估计精度、增强鲁棒性、扩展覆盖范围以及降低系统成本等。同时，会探讨分布式数据融合在不同领域的典型应用场景，为后续的深入讨论奠定基础。 第二章：无线通信系统中的数据模型与特征： 深入分析无线通信系统中数据的特性，包括数据的统计模型（如高斯模型、泊松模型等）、数据的时空相关性、数据的量化与编码方式。特别关注无线传输过程中引入的噪声、衰减、多径效应、干涉以及数据丢失等因素对数据质量的影响。理解这些数据模型和特征，是设计和选择合适融合算法的前提。 第三章：信息论与统计推断在数据融合中的应用： 本章介绍信息论中的一些基本概念，如熵、互信息等，以及它们在衡量信息量和评估融合效果方面的作用。同时，将深入阐述统计推断的原理，包括最大似然估计、贝叶斯估计等，为理解和构建各种数据融合算法提供理论支撑。 第二部分：核心分布式数据融合算法 第四章：基于统计模型的分布式融合算法： 重点介绍各类基于概率统计模型的融合方法。例如，最小均方误差（MMSE）估计在分布式场景下的实现；卡尔曼滤波器（Kalman Filter）及其变种（如扩展卡尔曼滤波器EKF、无迹卡尔曼滤波器UKF）在目标跟踪和状态估计中的分布式应用。讨论这些算法在处理非线性系统和非高斯噪声时的局限性，以及如何进行改进。 第五章：基于机器学习的分布式融合方法： 随着机器学习技术的发展，越来越多的分布式融合算法开始借鉴机器学习的强大能力。本章将介绍支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、深度学习（DL）等模型在分布式数据融合中的应用。重点讨论如何设计适用于分布式环境的训练和推理机制，以及如何解决模型参数的分布式更新和协同学习问题。例如，联邦学习（Federated Learning）等新兴技术在本章会有详细介绍。 第六章：基于证据理论与模糊逻辑的融合策略： 针对数据的不确定性和模糊性，本章介绍证据理论（如Dempster-Shafer理论）和模糊逻辑在分布式数据融合中的应用。这些方法在处理不完整、不精确或主观信息时具有独特的优势，特别适用于某些难以建立精确统计模型的场景。 第七章：协同感知与目标识别的分布式融合： 聚焦于分布式系统中传感器之间的协同感知和目标识别问题。讨论如何利用分布式传感器的数据来更准确地检测、识别和跟踪目标。例如，基于多传感器测距和角度信息的分布式目标定位算法；利用多视角图像信息进行分布式目标识别的算法。 第三部分：无线通信环境下的融合算法设计与优化 第八章：考虑无线信道特性的融合算法设计： 详细分析无线信道特性（如衰落、干扰、丢包）对分布式数据融合性能的影响。介绍如何设计能够应对这些挑战的融合算法，例如，引入纠错码、使用更鲁棒的估计器、设计自适应的融合策略等。 第九章：低功耗与高效率的分布式融合： 针对无线传感器网络等低功耗、计算能力有限的场景，本章重点探讨如何设计低功耗、高效率的分布式融合算法。包括数据压缩、特征提取、局部处理优化、节点能量管理等策略。 第十章：鲁棒性与安全性的分布式融合： 探讨如何提高分布式数据融合系统的鲁棒性，使其能够抵御数据异常、节点故障或恶意攻击。介绍一些用于检测和处理异常数据、实现数据一致性验证、以及确保数据隐私和安全性的融合方法。 第四部分：性能评估与实际应用 第十一章：分布式数据融合的性能评估指标与方法： 本章将介绍评估分布式数据融合系统性能的常用指标，如精度、召回率、F1分数、均方根误差（RMSE）、误报率、漏报率等。同时，会阐述各种仿真和实验评估方法，以及如何在实际系统中进行性能度量。 第十二章：分布式数据融合在典型无线通信系统中的应用： 结合实际应用场景，深入剖析分布式数据融合技术如何在智能交通系统（ITS）、环境监测网络、物联网（IoT）设备、医疗健康监测、军事侦察等领域发挥关键作用。通过具体案例分析，展示分布式数据融合的强大生命力和广阔前景。 本书特色与价值： 《无线通信系统中的分布式数据融合》一书的独特之处在于，它并非仅仅罗列各种算法，而是将理论、算法、优化策略与实际应用紧密结合。书中对无线通信环境的考量贯穿始终，力求为读者提供一套适用于真实无线网络场景的解决方案。 理论体系完整： 从基础信息论、统计推断到各类先进的融合模型，本书构建了一个严谨、完整的理论框架。 算法全面深入： 涵盖了从经典统计方法到前沿机器学习方法的各类分布式融合算法，并对其优缺点、适用范围进行了深入分析。 关注实际挑战： 特别强调了无线通信环境带来的特有挑战，并提供了相应的解决策略，更具工程实践指导意义。 案例分析丰富： 通过大量实际应用案例，帮助读者理解分布式数据融合技术的价值和潜力。 面向读者广泛： 无论是对分布式数据融合理论感兴趣的研究学者，还是希望将其应用于实际的工程技术人员，亦或是学习相关课程的学生，都能从本书中获益。 本书力求以清晰的语言、严谨的逻辑、丰富的图表和翔实的案例，帮助读者系统地掌握分布式数据融合这一核心技术。我们相信，通过对本书的学习，读者将能够更好地理解和设计高效、鲁棒的无线通信系统，从而在快速发展的物联网和大数据时代，抓住机遇，应对挑战。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页，首先映入眼帘的是作者对“分层”这一核心概念的独到解读。很多教材在谈到分层架构时，往往只是简单地罗列不同层级的职责，但这本书却深入挖掘了分层设计在应对大规模、异构传感器网络中的必要性和优势。作者没有停留在抽象的描述上，而是通过大量的图表和公式推导，清晰地展示了分层结构如何有效地降低网络维护的复杂性，并显著提高系统的可扩展性和鲁棒性。我对其中关于“簇头选举机制”的那一节印象尤其深刻。它不仅仅是介绍了经典的LEACH协议，更是将其与时域和频域的资源调度紧密结合起来，提出了一种面向特定应用场景的动态调整策略。这种将不同维度技术点融会贯通的能力，是这本书最宝贵的地方。阅读过程中，我不得不时常停下来，在草稿纸上重新画出那些网络拓扑图和数据流向图，以便更好地消化这些信息。对于那些希望从初级用户进阶到网络架构师的工程师而言，这本书无疑提供了一张精细的蓝图，指导你如何从零开始构建一个高效、健壮的分布式传感系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格带着一种沉稳的学术气质，但绝不枯燥。作者似乎深谙读者的阅读疲劳点，总能在关键的技术难点之后，穿插一些具有启发性的讨论或前沿研究的展望。例如，在讨论网络安全和隐私保护时，它没有采用那种恐吓式的论调，而是非常理性地分析了在资源受限的边缘设备上实现强加密的挑战，并着重介绍了轻量级加密算法在传感器网络中的适配性研究。这让我意识到，在追求性能的同时，安全绝不是可以被忽略的副产品。更值得称赞的是，书中的每一个算法描述都配有清晰的伪代码，这对于希望在自己的实验平台中复现或改进这些技术的读者来说，是极大的便利。我甚至发现自己已经开始将书中的某些优化思想，迁移到我正在进行的一个关于环境监测的项目中，效果立竿见影。这本书的价值就在于，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是，它展示了“为什么是这样”，以及“如何才能做得更好”。它是一本能够激发读者主动探索欲望的工具书。

评分☆☆☆☆☆

阅读完这本书后，我感受最深的是它对未来趋势的敏锐把握。书中专门开辟了一章讨论了边缘计算（Edge Computing）与分层传感网络的融合潜力。这表明作者并未将目光局限于成熟的技术栈，而是积极拥抱新兴范式。作者提出了利用低功耗边缘节点进行初步数据预处理和决策制定的模型，极大地减轻了核心网关的负担，这在物联网大规模部署的背景下，无疑具有重大的现实意义。书中的案例研究部分，虽然没有直接给出详细的商业化产品信息，但其对实际部署中可能遇到的环境干扰、节点老化等非理想因素的讨论，却异常详尽和真实。这种“脚踏实地”的写作风格，让这本书脱离了纯粹的理论说教，成为了一本真正能指导工程实践的宝典。它不仅解答了读者现有的疑问，更重要的是，它在读者的心中种下了对未来技术发展方向的思考的种子，让人读完之后，依旧意犹未尽，迫不及待想要投入到实践中去验证书中的每一个论点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有吸引力，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，立刻就给人一种专业而又不失深度的感觉。我本身对无线传感器网络这个领域一直很感兴趣，但总觉得资料要么过于理论化，要么就是碎片化的应用介绍。拿到这本书后，我立刻被它那种系统性的结构所吸引。作者显然在组织内容上下了很大功夫，从基础概念的梳理，到核心算法的剖析，再到实际部署中的挑战与优化，层层递进，逻辑清晰得令人赞叹。特别是关于数据融合和能效优化的章节，简直是如获至宝。书中不仅详尽地阐述了现有主流的路由协议的优缺点，还引入了一些我之前没太接触过的基于机器学习的预测模型在网络管理中的应用案例，这无疑拓宽了我的视野。阅读过程中，我感觉自己仿佛跟随一位经验丰富的导师在进行深入的研讨，每一个技术点都被剖析得入木三分，没有那种为了凑字数而堆砌空洞术语的情况，全是干货。对于我这种希望深入理解底层原理，并能在实际项目中落地应用的读者来说，这本书的价值是难以估量的。它提供了一个扎实的理论基石，让人在面对复杂问题时，能迅速定位到问题的核心所在。

评分☆☆☆☆☆

从整体内容的覆盖面来看，这本书的野心不小，它试图构建一个从物理层到应用层的完整知识体系。我尤其欣赏它对“异构性管理”这一难题的处理。在现实世界的部署中，传感器节点往往性能各异，寿命不均，如何让这些“兄弟姐妹”协同工作，是分层网络面临的最大挑战之一。作者在这部分内容的处理上，体现了极高的工程素养，它没有一概而论，而是根据节点的计算能力、通信半径和剩余能量，设计了多维度的资源分配模型。这使得书中的方案具有很强的可操作性。我对比了市面上其他几本同类书籍，它们大多集中于某一个单一技术点进行深入挖掘，而这本书则像一个精心策划的交响乐团，各种技术要素和谐共存，共同演奏出高效网络运行的乐章。对于系统集成商和高级研发人员来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种系统思维的训练，让你学会如何跳出单一模块的局限，从全局视角去审视和优化整个网络架构。