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• 认知无线网络
• 认知科学
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• 机器学习
• 优化算法
• 通信协议
• 边缘计算

店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111476375

商品编码：29803730871

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-11-01

内容介绍
　　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*认知图的认知功能，以及基于GPS/I*S无线传感器网络的硬件结构等内容。本书材料*威丰富，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kai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。 &xbsp;

目录
译者序 原书qiax言 *1章 无线传感器网络的认知研究导论 1.1 概述 1.1.1 应用层需求 1.1.2 物理层的约束和需求 1.1.3 网络状态传感器 1.2 相关工作 1.2.1 知识平面和认知网络 1.2.2 用于传感器网络的认知技术 1.3 认知无线传感器网络的通用架构 1.3.1 ZigBee协议栈 1.3.2 网络状态传感器 1.3.3 物理层的输入译者序
原书qiax言
*1章&xbsp; 无线传感器网络的认知研究导论
&xbsp; 1.1&xbsp; 概述
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.1&xbsp; 应用层需求
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.2&xbsp; 物理层的约束和需求
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.3&xbsp; 网络状态传感器
&xbsp; 1.2&xbsp; 相关工作
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.1&xbsp; 知识平面和认知网络
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.2&xbsp; 用于传感器网络的认知技术
&xbsp; 1.3&xbsp; 认知无线传感器网络的通用架构
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.1&xbsp; ZigBee协议栈
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.2&xbsp; 网络状态传感器
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.3&xbsp; 物理层的输入
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.4&xbsp; 变化监测引擎
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.5&xbsp; 知识库
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.6&xbsp; 认知决策引擎
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.7&xbsp; 优化引擎
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.8&xbsp; 认知要素之间的相互作用
&xbsp; 1.4&xbsp; 结论
&xbsp; 参考文献
*2章&xbsp; 认知无线电网络和动态频谱接入
&xbsp; 2.1&xbsp; 概述
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.1&xbsp; 认知无线电的历史
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.2&xbsp; MIMO和协同分集技术
&xbsp; 2.2&xbsp; 频谱感知
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.1&xbsp; 频谱感知的挑战
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.2&xbsp; 频谱感知方*
&xbsp; 2.3&xbsp; 协同感知
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.1&xbsp; 窄带协同感知
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.2&xbsp; 宽带协同感知
&xbsp; 2.4&xbsp; 动态频谱接入
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.4.1&xbsp; 频谱接入的MIMO系统
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.4.2&xbsp; 协同频谱接入
&xbsp; 2.5&xbsp; 结论
&xbsp; 参考文献
第3章&xbsp; 自适应调制、自适应功率分配和自适应媒介访问
&xbsp; 3.1&xbsp; 概述
&xbsp; 3.2&xbsp; 系统模型
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.1&xbsp; 信源和信宿
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.2&xbsp; 发射机
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.3&xbsp; 接收机
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.4&xbsp; 无线信道
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.5&xbsp; 对数正态分布阴影信道模型
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.6&xbsp; 莱斯衰落信道模型
&xbsp; 3.3&xbsp; 自适应传输和反馈通信系统
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.1&xbsp; 概述
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.2&xbsp; 自适应系统设计
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.3&xbsp; 链路自适应
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.4&xbsp; 能量受限网络的链路自适应
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.5&xbsp; 自适应技术
&xbsp; 3.4&xbsp; 多跳中继网络和能量约束网络分析
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.4.1&xbsp; 采用自适应技术的能耗
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.4.2&xbsp; 单跳离散速率连续功率自适应
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.4.3&xbsp; 多跳中继网络
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.4.4&xbsp; MAC层的自适应调制和自适应睡眠
&xbsp; 3.5&xbsp; 仿真实例和图解
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.5.1&xbsp; 仿真目标
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.5.2&xbsp; 能量优化
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.5.3&xbsp; 功率控制自适应策略
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.5.4&xbsp; *链路中继网络自适应
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.5.5&xbsp; 商用WS*节点的性能
&xbsp; 3.6&xbsp; 结论
&xbsp; 参考文献
第4章&xbsp; 无线多跳网络QoS路由的跨层研究
&xbsp; 4.1&xbsp; 概述
&xbsp; 4.2&xbsp; 设计挑战与注意事项
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.1&xbsp; QoS指标
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.2&xbsp; 设计挑战
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.3&xbsp; 网络资源和性能指标
&xbsp; 4.3&xbsp; 多跳网络QoS路由协议的分类
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.1&xbsp; MA*ET中的QoS路由
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.2&xbsp; WM*中的QoS路由
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.3&xbsp; VA*ET中的QoS路由
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.4&xbsp; WS*中的QoS路由
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.5&xbsp; 不同网络路由设计的局限性
&xbsp; 4.4&xbsp; QoS路由协议比较
&xbsp; 4.5&xbsp; 面临的挑战与未来的发展方向
&xbsp; 4.6&xbsp; 结论
&xbsp; 参考文献
第5章&xbsp; 认知分集路由
&xbsp; 5.1&xbsp; 无线传感器路由协议综述
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.1&xbsp; 无线传感器网络协议
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.2&xbsp; 能量感知协议
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.3&xbsp; 分集协议
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.4&xbsp; 认知协议
&xbsp; 5.2&xbsp; 系统模型
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.1&xbsp; 传播模型
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.2&xbsp; 网络生命周期
&xbsp; 5.3&xbsp; 认知分集路由协议
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.3.1&xbsp; 认知分集路由方*
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.3.2&xbsp; 基于 OP*ET Modeler 15.0的实现
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.3.3&xbsp; 认知分集路由代码
&xbsp; 5.4&xbsp; 优先节点选择
&xbsp; 5.5&xbsp; 性能评估
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.5.1&xbsp; 网格部署
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.5.2&xbsp; 强制路径部署
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.5.3&xbsp; 随机部署
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.5.4&xbsp; 节点密度与伸缩性
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.5.5&xbsp; 优化
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.5.6&xbsp; 关注信道参数
&xbsp; 5.6&xbsp; 结论
&xbsp; 参考文献
第6章&xbsp; 基于加*认知图的认知功能
&xbsp; 6.1&xbsp; 概述
&xbsp; 6.2&xbsp; 相关工作
&xbsp; 6.3&xbsp; 加*认知图的基本原理
&xbsp; 6.4&xbsp; 设计WCM完成无线传感器网络中的认知功能
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.1&xbsp; 设计针对发送功率、数据速率和占空比适应率的WCM
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.2&xbsp; 设计能保障连通性和覆盖率的WCM
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.3&xbsp; 设计具有拥塞控制功能的WCM
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.4&xbsp; 端到端的目标和整个WCM
&xbsp; 6.5&xbsp; 仿真结果
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.5.1&xbsp; 基于随机均匀拓扑结构的评估
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.5.2&xbsp; 使用瓶颈路径进行评估
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.5.3&xbsp; 系统的复杂性
&xbsp; 6.6&xbsp; 结论
&xbsp; 参考文献
第7章&xbsp; 基于GPS/I*S无线传感器网络的硬件结构
&xbsp; 7.1&xbsp; 概述
&xbsp; 7.2&xbsp;&xbsp; 硬件实现
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.1&xbsp; GPS和惯性导航数据采集
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.2&xbsp; 导航数据处理
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.3&xbsp; 功率管理
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.4&xbsp; 无线电收发器
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.5&xbsp; 电源
&xbsp; 7.3&xbsp; 系统软件设计
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.1&xbsp; 系统初始化
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.2&xbsp; 系统能量管理
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.3&xbsp; DSP存储器分配
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.4&xbsp; ZigBee节点软件设计
&xbsp; 7.4&xbsp; 测试结果
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.1&xbsp; 设备安装
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.2&xbsp; 实时性能分析
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.3&xbsp; 随机错误模拟
&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.4&xbsp; kai放现场测试
&xbsp; 7.5&xbsp; 结论
&xbsp; 参考文献
附录&xbsp; 缩略语 显示全部信息

《认知视角下的无线传感器网络》一书，旨在深入剖析无线传感器网络（WSN）在信息处理和决策制定过程中，如何借鉴和应用认知科学的原理与方法。本研究并非孤立地探讨WSN的技术细节，而是将其置于一个更宏观的框架下，关注网络作为一个整体，如何“感知”、“理解”、“推理”并“适应”其所处的环境，从而实现更智能、更高效的运行。 第一章：认知科学与无线传感器网络的桥梁——概念引入与理论基础 本章将首先奠定认知科学与WSN结合的理论基石。我们将详细阐述认知科学的核心概念，包括感知、注意、记忆、学习、推理、决策等，并探讨这些概念在信息处理中的普遍意义。随后，我们将梳理无线传感器网络的定义、基本组成部分（传感器节点、汇聚节点、管理节点）、典型架构以及其在环境监测、医疗健康、工业自动化等领域的广泛应用。 重点在于，本章将着重分析WSN在实际运行中所面临的挑战，例如： 资源受限性： 节点能量、计算能力、存储空间等资源的稀缺性，限制了其信息处理的深度和广度。 动态性与不确定性： 无线通信的不可靠性、节点故障、环境变化等带来的数据不确定性和网络拓扑的动态变化。 海量数据： 传感器节点产生的海量数据，如何高效地采集、传输、存储和分析，是WSN性能的关键。 协同性： 多个节点如何协同工作，避免冗余，提升整体感知和决策能力。 在此基础上，本章将初步勾勒出认知科学原理如何为解决这些挑战提供新的视角。例如，将“感知”的概念延伸至WSN的传感器数据采集与融合；将“注意”机制应用于节点对关键信息的选择性采集；将“学习”应用于网络参数的自适应调整；将“推理”用于从原始数据中提取有意义的信息。我们还将简要介绍相关的认知模型，如信息处理模型、联结主义模型等，并探讨它们在WSN中的潜在适用性。 第二章：认知感知——从原始数据到有意义信息 本章将深入探讨WSN的“感知”能力，并引入认知科学的“感知”理论。传统的WSN感知主要侧重于数据采集和信号处理。而在这里，我们将强调“有意义的感知”，即如何让WSN不仅仅是“听到”和“看到”，更能“理解”它所感知到的信息。 具体内容将包括： 多模态感知与融合： 介绍如何集成不同类型的传感器（如温度、湿度、光照、声音、图像等），以及如何利用认知科学中的多模态信息融合技术，从不同渠道获取的信息中提取更丰富、更准确的环境状态。例如，结合温度和湿度数据来判断是否存在火灾风险，或者结合声音和图像数据来识别特定事件。 数据预处理与特征提取： 探讨如何应用认知模型中的特征提取和模式识别技术，从原始传感器数据中识别出关键特征，降低数据维度，提高信息表达的效率。这包括信号去噪、异常值检测、聚类分析等，旨在提取出对后续决策有价值的“模式”。 语义化感知： 强调如何为传感器数据赋予“语义”，使其具备更高级别的含义。例如，将原始的温度读数“25°C”转化为“舒适的室温”或“适合植物生长的温度”。我们将讨论如何建立传感器数据与现实世界概念之间的映射关系，为更高级别的认知处理打下基础。 空间与时间认知： 探讨WSN如何形成对环境的空间结构和时间演化过程的认知。例如，通过传感器部署的几何关系和数据的时间序列分析，推断出事件的空间传播路径或演变趋势。 第三章：认知记忆与知识表示——存储、检索与知识构建 本章将把认知科学中的“记忆”和“知识表示”概念引入WSN。在WSN中，记忆不仅仅是简单的数据存储，而是涉及到如何有效地存储、检索和利用历史信息，以支持当前的决策和未来的预测。 我们将重点讨论： 短期记忆与长期记忆模型： 借鉴认知心理学中的短期记忆（working memory）和长期记忆（long-term memory）概念，设计WSN中的信息存储机制。例如，短期记忆用于存储当前短时间内接收到的最新信息，支持即时分析；长期记忆则用于存储历史数据、环境模型、事件模式等，用于趋势分析和预测。 知识表示方法： 探索在WSN资源受限的环境下，如何有效地表示知识。这可能包括： 基于规则的知识表示： 利用“IF-THEN”规则来描述环境状态与事件之间的关系。 基于模型的知识表示： 构建环境的数学模型或统计模型，用于描述环境的行为和演化。 基于语义的网络表示： 利用本体（ontology）或语义网络来描述传感器数据、实体和概念之间的关系，形成可理解的知识图谱。 数据压缩与摘要： 考虑到存储资源的限制，我们将研究如何对海量传感器数据进行高效的压缩和摘要，保留关键信息，减少存储负担。这可能涉及自适应数据聚合、信息过滤等技术。 记忆的遗忘与更新机制： 探讨如何设计WSN的记忆更新和遗忘机制，以适应环境的动态变化，避免存储过时或冗余的信息，保持知识的时效性。 第四章：认知推理与决策——从知识到行动 本章将是核心部分，重点阐述WSN如何利用认知科学的“推理”和“决策”原理，从已有的知识和感知信息中做出智能的判断和响应。 我们将深入研究： 逻辑推理与概率推理： 逻辑推理： 介绍如何在WSN中应用形式逻辑，例如基于规则的推理引擎，来推断出新的事实或做出判断。例如，如果“温度高于30°C”且“湿度高于80%”，则“可能发生霉变”。 概率推理： 探讨如何利用贝叶斯网络、马尔可夫模型等概率推理技术，处理不确定性信息，计算事件发生的概率，并做出最优决策。例如，根据历史数据和当前传感器读数，预测未来1小时内发生降雨的概率。 因果推理： 探讨WSN如何识别传感器数据之间的因果关系，而不仅仅是相关性。例如，识别“连续的震动”是“设备故障”的原因，而非仅仅是伴随现象。 情境感知与上下文理解： 强调WSN如何理解当前所处的“情境”（context）。例如，一个“异常高温”的读数，在“夏季白天”和“冬季夜晚”可能代表不同的含义。通过整合空间、时间、用户活动等信息，建立更全面的情境认知。 自适应决策与协同决策： 自适应决策： 介绍WSN如何根据环境变化和推理结果，动态调整自身的行为和策略，例如，在发现异常情况时，主动增加采样频率或改变数据传输模式。 协同决策： 探讨多个节点之间如何通过信息共享和分布式推理，做出集体决策，以实现更优化的整体性能。例如，协同控制设备，避免资源冲突。 目标导向的推理： 引入“目标”的概念，使WSN的推理和决策过程更加明确和有效。例如，当目标是“节约能源”时，WSN会优先选择低功耗的操作。 第五章：认知学习与自适应——持续优化与进化 本章将关注WSN的“学习”能力，即网络如何通过与环境的互动和数据积累，不断提升自身的性能和智能化水平。 我们将探讨： 监督学习、无监督学习与强化学习在WSN中的应用： 监督学习： 例如，利用已标记的数据训练分类器，识别特定的环境事件。 无监督学习： 例如，利用聚类算法发现数据中的隐藏模式，识别异常行为。 强化学习： 重点介绍强化学习如何帮助WSN通过试错来学习最优的策略，例如，节点如何学习最优的能量管理策略或数据传输路径，以最大化奖励（如信息准确性或生命周期）。 在线学习与增量学习： 考虑到WSN数据的连续性和环境的动态性，我们将强调在线学习（online learning）和增量学习（incremental learning）技术，使WSN能够实时更新模型，适应新的数据和变化。 模型更新与参数自调整： 探讨WSN如何根据学习到的知识，自动更新内部模型，调整网络参数（如采样率、传输功率、路由策略等），以持续优化性能。 群体学习与知识迁移： 研究多个WSN之间或不同WSN节点之间如何进行知识共享和迁移，加速学习过程，提高整体智能化水平。 第六章：认知网络架构与实现——系统设计与挑战 本章将从系统设计的角度，探讨如何构建一个支持认知功能的WSN。 主要内容包括： 分层认知架构： 设计一个支持感知-记忆-推理-学习-决策的层次化认知架构，明确各层的功能和交互方式。 分布式与集中式认知： 分析在WSN中采用分布式认知（每个节点都具备一定认知能力）与集中式认知（存在专门的认知处理单元）的优缺点，以及混合模式的设计。 资源管理与优化： 探讨如何在认知功能的支持下，对WSN的有限资源（能量、计算、通信）进行更智能化的管理和调度。 认知WSN的评估指标： 定义新的评估指标，以衡量认知WSN的智能化水平、适应能力、鲁棒性等。 实现技术与工具： 简要介绍实现认知WSN可能用到的硬件平台、软件框架、仿真工具等。 面临的挑战与未来展望： 总结认知WSN在实际部署中可能遇到的挑战，如计算复杂度、通信开销、安全与隐私问题，并展望未来的研究方向。 总结 《认知视角下的无线传感器网络》一书，将突破传统WSN仅关注技术实现的局限，深入挖掘认知科学的丰富内涵，并将其有机地融入WSN的设计与运行之中。通过引入“感知”、“记忆”、“推理”、“决策”、“学习”等核心认知概念，本书旨在构建一个更加智能、自主、适应性强的下一代无线传感器网络。读者将看到，WSN不再仅仅是被动的环境监测工具，而是能够主动“思考”和“行动”的智能体，从而在更广泛、更复杂的应用场景中发挥出更大的价值。本书的研究方法强调理论与实践的结合，旨在为学术界和工程界提供一套全新的认知框架，指导未来WSN的设计与发展。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对技术史和未来发展趋势抱有浓厚兴趣的普通读者，我常常被那些能够改变我们生活方式的创新技术所吸引。无线传感器网络（WSN）无疑就是其中之一。而《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，更是让我好奇，它会如何从一个全新的角度来解读这项技术。我理解中的“认知”，是指人类思考、学习和理解世界的能力。那么，这本书是否会探讨，如何让WSN也拥有类似的“智能”？我希望书中能够用通俗易懂的方式，解释WSN是如何“感知”环境的，比如温度、湿度、光照等等，然后，这些信息是如何被处理和“理解”的。我特别想知道，当成千上万个传感器连接在一起时，它们是如何协同工作的，是否会像一个“大脑”一样，对信息进行汇总和分析，并做出某种“判断”？我希望这本书能够讲述一些有趣的故事，比如，WSN如何在自然灾害的预警中发挥作用，或者在智能家居中如何让我们的生活更加便利。如果书中能够让我感受到，WSN不仅仅是一堆冰冷的技术，而是蕴含着让世界变得更美好的智慧，那我将非常满意。我期待这本书能够成为我了解WSN技术，尤其是其“认知”能力的入门读物，让我能够窥见未来科技发展的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在高校从事通信工程教学多年的副教授，我一直在寻找能够启发学生创新思维、拓宽学术视野的优秀教材和参考书。《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，让我眼前一亮。在我看来，它很可能不仅仅是关于WSN技术细节的阐述，而是会引入一种全新的研究范式，将“认知科学”的理念与WSN相结合，从而提升网络的智能化和自主化水平。我设想，书中可能会探讨如何让WSN节点具备某种程度的“自主意识”，能够根据环境变化和任务需求，动态地调整自身的行为和通信策略。我非常期待书中能够深入分析“认知”在WSN中的具体体现，例如：如何实现信息的深度理解与融合，如何进行有效的协同决策，甚至如何模拟生物体的学习与进化能力来优化网络性能。我也会密切关注书中是否会提出新的“认知”模型和算法，以及这些模型和算法在解决WSN面临的挑战，如能耗、覆盖、可靠性等方面，能带来怎样的突破。如果书中能够提供相关的实验验证或者仿真分析，那就更好了。我希望这本书能够帮助我的学生们，摆脱对传统WSN研究的刻板印象，用更具前瞻性的“认知”视角，去探索WSN的未来发展方向，培养出具备创新能力的下一代科研人才。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在大型企业从事物联网平台开发的技术经理，我一直关注着无线传感器网络（WSN）在工业场景中的应用和发展。我经常思考，如何让我们的WSN系统更加“智能”，能够更好地应对工业生产环境的复杂性和不确定性。《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，让我觉得这本书可能提供了一些突破性的思路。我设想，书中可能会探讨如何让WSN不仅仅是收集数据，而是能够“理解”数据背后的含义，并基于这种理解做出更明智的决策。例如，在设备故障预测、生产流程优化等方面，传统的WSN可能只是提供一些基本的测量值，而“认知视角”下的WSN，或许能够通过对历史数据、实时数据的关联分析，预测潜在的风险，并及时发出预警。我也会关注书中是否会介绍一些适用于工业环境的“认知”算法，比如如何实现WSN的自适应调度，如何进行有效的异常检测，以及如何保证WSN在恶劣环境下的可靠性。如果书中能够提供一些行业落地的案例，或者对一些实际的工业应用场景进行“认知”视角的分析，那将对我启发很大。我期待这本书能够帮助我理解如何构建更具智能化和自主化能力的工业WSN系统，从而提升生产效率和降低运营成本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，一种深邃的蓝色背景，点缀着微小而闪烁的节点，仿佛宇宙星辰，又像是电路板上跳动的信号。我是一名对新兴技术充满好奇的普通读者，并非该领域的专家，但“认知视角”这四个字深深地勾起了我的兴趣。我一直觉得，无线传感器网络（WSN）听起来像是科幻小说里的东西，但又切实地存在于我们的生活中，从环境监测到智能家居，无处不在。我很好奇，作者将如何“认知”它？这个“认知”究竟是指对WSN内部工作机制的深入解读，还是指对WSN在更广阔社会和技术环境中的作用和影响的探讨？我尤其期待书中能够解答一些我长久以来的疑问：比如，当传感器数量庞大到一定程度时，信息处理的瓶颈在哪里？“认知”又是如何帮助突破这个瓶颈的？书中是否会涉及一些关于机器学习或人工智能在WSN中应用的案例？我希望作者能够用一种相对易懂的方式来阐述复杂的概念，就像我第一次接触到“量子纠缠”时，通过一些生动的比喻而豁然开朗一样。这本书能否成为我理解这个复杂领域的一扇窗，我对此充满期待。我希望它不仅是一本技术手册，更是一次关于智慧的探索之旅，能够让我看到WSN背后蕴含的无限可能，以及它如何悄无声息地改变着我们的世界。我也会留心书中是否会提到一些伦理和社会层面的讨论，毕竟任何一项强大的技术，都伴随着相应的责任和挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名致力于推动技术创新与应用落地的工作者，我一直在关注那些能够为现有技术带来颠覆性革新的研究方向。《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，让我看到了WSN领域潜在的巨大突破。我猜测，这本书将不仅仅停留在对WSN技术标准的介绍，而是会深入探讨如何将“认知”这一高级智能概念，融入到WSN的设计、部署和运行中。我期待书中能够阐述，如何通过引入“认知”机制，提升WSN的自主性、适应性和智能化水平。这可能包括对环境信息进行深度分析和理解，实现智能化的数据融合和决策，甚至具备某种程度的“自我学习”和“自我演进”能力。我也会关注书中是否会提供一些创新的“认知”模型和算法，以及它们在解决WSN面临的诸多挑战，如能源效率、网络寿命、数据安全和隐私保护等方面的应用潜力。如果书中能够提供一些具有前瞻性的技术路线图，或者对“认知型WSN”的未来发展趋势进行深入预测，那将非常有价值。我希望这本书能够为我提供一套全新的理论框架和实践指导，帮助我更好地理解和应用“认知”理念，从而推动WSN技术在更广泛的领域实现更高级别的智能化和自动化。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿科技发展趋势保持高度关注的科技媒体编辑，我一直在寻找能够为读者带来深刻洞察的优质内容。《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，在我看来，预示着这本书将不仅仅停留在对WSN技术的介绍，而是会深入探讨其背后更深层次的原理和应用。我猜测，“认知视角”可能意味着作者会从信息处理、决策制定、甚至学习进化等角度来解读WSN。我特别期待书中能够阐述，如何通过引入“认知”机制，让WSN具备更强的自适应能力，能够应对复杂多变的实际应用场景，比如智能交通、工业自动化，甚至是智慧医疗。我希望书中能够提供一些具体的理论模型和算法框架，解释“认知”是如何体现在WSN的体系结构设计、数据管理、以及资源分配等方面的。另外，我也对书中可能探讨的“认知”与WSN安全性、隐私保护之间的关系感到好奇。在信息爆炸的时代，如何确保WSN收集的数据不被滥用，如何构建一个可信赖的认知型WSN，是至关重要的问题。我期待这本书能够提供一些前瞻性的思考和解决方案，帮助我们更好地理解和驾驭这项正在深刻改变我们生活的技术。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在IT行业摸爬滚打多年的从业者，我接触过不少关于网络技术和分布式系统的书籍，但《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，确实给了我耳目一新的感觉。它不像那些标题直接点明“XX技术实战”的书籍，而是带有一丝哲学意味，让我不禁思考，当我们将“认知”这个概念引入到无线传感器网络的研究中，会带来怎样的颠覆性思考？我设想，这本书或许会从信息采集、数据融合、节点决策等多个层面，探讨WSN如何模拟人类的认知过程，例如感知环境、理解信息、甚至做出某种程度的“推理”。我特别好奇，书中是否会深入分析WSN在复杂动态环境下的适应性和鲁棒性，以及“认知”模型如何帮助网络实现自主优化和故障自愈。我还会关注书中对“认知”的定义和衡量标准，这是否是一种全新的理论框架？它与现有的WSN优化算法有什么本质区别？我猜测，这本书可能不仅仅是堆砌技术术语，而是会引导读者去思考WSN的“智能”是如何实现的，以及这种“智能”的边界在哪里。如果书中能够提供一些具体的算法设计思路，或者对现有算法进行“认知”视角的重新解读，那将是我最大的收获。我期待它能帮助我跳出传统的思维定势，以一种全新的视角去审视和设计WSN系统，从而提升网络的整体性能和智能化水平。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和物联网领域交叉研究充满热情的博士生，我在寻找能够为我提供深刻理论指导和前沿研究视角的书籍。《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，让我感觉它可能是一本能够将这两个领域融会贯通的著作。我猜测，“认知视角”的引入，意味着作者会尝试将人类或生物体的认知能力，映射到WSN的设计和运行中。这可能包括对信息进行更深层次的理解和推理，实现更智能的数据融合，以及进行更有效的分布式决策。我特别希望书中能够探讨，如何利用机器学习、深度学习等AI技术，来赋予WSN节点“学习”和“适应”的能力，使其能够从海量的数据中提取有价值的信息，并根据环境变化和任务需求，动态地优化自身的行为。我也会关注书中是否会提出新的“认知”模型，来描述WSN的智能交互机制，或者用于解决WSN在资源受限环境下的优化问题，比如能耗管理、网络拓扑控制等。如果书中能够提供一些理论上的创新，并且附带相关的算法设计和仿真验证，那将极大地激发我的研究灵感。我期待这本书能够帮助我建立起对“认知型WSN”的系统性认识，为我未来的研究方向提供有力的支撑。

评分☆☆☆☆☆

我是一名专注于技术趋势分析的独立研究员，一直致力于挖掘那些能够引领行业变革的新兴技术。《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，一下子抓住了我的注意力。我猜测，这本书将不仅仅局限于对WSN技术本身的介绍，而是会从一个更高维度，探讨如何将“认知”这一人类智能的核心概念，应用于无线传感器网络的构建和优化。我尤其好奇，书中会如何定义“认知”在WSN中的具体内涵？是信息的智能感知、理解、推理，还是具有一定程度的自主学习和决策能力？我希望书中能够阐述，如何通过引入“认知”机制，来克服传统WSN在面对复杂、动态、异构环境时的局限性。例如，在智慧城市、智能农业等领域，WSN需要能够根据不断变化的环境条件，做出及时的、最优的响应。我也会关注书中是否会提供一些具体的“认知”模型、算法框架，以及它们在提升WSN的鲁棒性、能效、安全性和可扩展性方面所能发挥的作用。如果书中能够包含一些成功的应用案例分析，能够展示“认知”视角下WSN的实际价值，那将是我非常期待的部分。我希望这本书能够为我提供一套全新的分析工具和研究思路，帮助我更深入地理解WSN技术的发展演进，并预测其未来的创新方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名退休多年的教师，年轻时热爱钻研各种新知识，如今也依然保持着学习的热情。《认知视角下的无线传感器网络》这个书名，虽然听起来技术性很强，但“认知”二字却让我感到亲切。我理解中的“认知”，就像人脑处理信息、做出判断的过程。那么，这本书是否会把这种“思考”的过程，应用到那些微小的传感器上呢？我希望书中能用比较浅显易懂的语言，讲述传感器网络是如何“感知”和“理解”我们周围的世界的，比如，它们如何知道温度变化，如何监测空气质量，又如何识别物体。我尤其感兴趣的是，当大量的传感器协同工作时，它们是如何“交流”和“协作”的？书中是否会介绍一些让这些传感器能够像一个“集体”一样思考和行动的方法？我希望这本书能够解答我心中的一些疑惑，比如，为什么有些传感器网络能够长时间工作而无需更换电池，是不是它们也学会了“节约能源”？或者，当网络中某个传感器坏了，整个网络会不会因此瘫痪，还是它们能够“自我修复”？如果书中能够通过一些生动的故事或者类比，将这些复杂的原理讲清楚，那对我这个老年读者来说，将是莫大的帮助。我期待这本书能够像一本启蒙读物，让我这个“科技小白”也能领略到无线传感器网络的奥妙，感受到科技进步带来的便利和惊喜。