Advances in Control, Communication Networks, and Transportation Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Birkhäuser Boston

作者:Abed, Eyad H. 编

出品人:

页数:393

译者:

出版时间:2005-7-15

价格:USD 84.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817643850

丛书系列:

图书标签:

• Control Systems
• Communication Networks
• Transportation Systems
• Intelligent Transportation
• Network Control
• Cyber-Physical Systems
• Automated Control
• Wireless Communication
• Traffic Management
• Signal Processing

好的，这是一份针对“Advances in Control, Communication Networks, and Transportation Systems”一书的图书简介，该简介旨在突出其在控制理论、通信网络和交通系统等领域的前沿进展，同时避免提及该书本身的内容，并以专业、详实的风格呈现。 --- 前沿控制、通信与交通系统集成技术：迈向智能互联的未来 随着全球化和信息化的深入发展，现代工程领域正面临着前所未有的复杂性与挑战。控制系统、通信网络与交通系统这三大支柱学科，正以前所未有的速度相互渗透与融合，催生出对更高效、更可靠、更智能的集成化解决方案的迫切需求。本卷旨在汇集和探讨在这些关键领域内最具创新性和影响力的最新研究成果，为研究人员、工程师及政策制定者提供一个深入了解当前技术前沿和未来发展趋势的平台。 第一部分：先进控制理论与复杂系统动力学 在这一部分，我们聚焦于复杂动态系统的高级控制策略与鲁棒性设计。现代工程系统，无论是在航空航天、机器人技术还是能源管理领域，都呈现出高度的非线性、时变性以及不确定性。因此，对这些系统进行精确建模和有效控制成为了核心难题。 非线性控制的高级形式： 传统的线性控制方法在处理强非线性问题时已显不足。本部分深入探讨了基于滑模控制（SMC）的最新演进，特别是有限时间收敛滑模控制（FTSMC）在抑制抖振和提高瞬态响应方面的突破。此外，反步法（Backstepping）的最新发展，特别是在处理高阶系统和奇异点问题时的优化策略，提供了更具系统性的非线性控制器设计框架。对于具有内部不确定性和外部干扰的系统，自适应控制和鲁棒控制的交叉研究成为重点。例如，基于模型的预测控制（MPC）在处理约束优化问题上的高效性得到了进一步验证，特别是结合机器学习算法优化预测模型，以适应环境的动态变化。 网络化控制系统的安全性与稳定性： 随着传感器和执行器通过网络连接，网络化控制系统（NCS）的脆弱性日益凸显。我们关注网络延迟、丢包和恶意攻击对闭环系统稳定性的影响。研究内容包括针对通信约束的控制器设计，例如基于事件触发控制（ETC）的节能策略，以及如何利用信息论指导的采样策略来最小化网络带宽需求，同时保证控制性能。针对网络安全问题，基于加密或水印技术的安全感知控制设计，旨在确保控制指令的完整性和真实性，是保障关键基础设施运行的关键方向。 多智能体系统（MAS）的协同控制： 在无人机集群、分布式机器人和传感器网络等应用中，多个独立智能体需要通过局部交互实现全局目标。本部分涵盖了分布式一致性算法的最新进展，包括如何处理异构智能体、不完全连接拓扑以及时间延迟下的收敛性保证。领导者-跟随者架构下的最优协同策略，以及基于势场法的避障与编队保持技术，为构建大规模自主系统提供了坚实的理论基础。 第二部分：下一代通信网络的演进与优化 通信网络是实现信息高效、可靠传输的神经系统。当前，向着万物互联（IoE）的愿景迈进，对网络的容量、延迟和连接密度提出了前所未有的要求。 5G/6G及后蜂窝通信技术： 6G网络的愿景不再仅仅是带宽的提升，更强调感知、计算与通信的深度融合。本部分深入探讨了太赫兹（THz）通信技术的信道建模与关键挑战，以及可见光通信（VLC）在室内环境中的应用潜力。对于大规模MIMO（Massive MIMO）系统，如何在非平稳信道下实现快速信道状态信息（CSI）的获取和更精细化的波束赋形，是提升频谱效率的关键。 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）： 在核心网络层面，SDN和NFV为网络的柔性部署和动态资源分配提供了基础。我们研究了如何利用集中式控制器实现更优化的流量工程和路径选择，特别是在高动态环境下的实时决策机制。服务功能链（SFC）的编排优化，旨在最小化服务延迟和资源开销，是提高网络服务质量的重要途径。 面向边缘智能的分布式计算与通信： 随着计算能力下沉到网络边缘，移动边缘计算（MEC）成为提升用户体验的关键。本部分分析了如何将计算任务卸载到MEC服务器的最优策略，涉及能效、延迟和计算资源的联合优化。在联邦学习（FL）的框架下，如何设计高效的通信协议以支持大规模设备进行模型聚合，同时保证数据隐私和模型收敛速度，是当前研究的热点。 物理层安全与可靠性： 面对日益增多的安全威胁，物理层安全技术，如利用信道不确定性进行保密通信，其理论界限和实际应用正在被深入探索。此外，对高可靠低延迟通信（URLLC）的研究，特别是通过先进的编码技术（如极化码、LDPC）和更精细的时延分析，确保关键业务（如远程手术、自动驾驶）的通信需求。 第三部分：智能交通系统（ITS）的集成与优化 交通系统是社会运行的血脉，其效率与安全性直接关系到经济发展和民生福祉。智能交通系统的核心在于将先进的控制、通信技术无缝集成到复杂的交通流管理中。 自动驾驶车辆（CAV）的协同控制与路径规划： 自动驾驶的普及依赖于车联网（V2X）通信的支撑。本部分关注于多车环境下的协作式感知与决策。研究内容包括基于博弈论的变道和汇流决策模型，以及如何利用合作式感知数据来增强单车环境模型的准确性。针对交叉路口的协同控制策略，利用强化学习方法优化车辆到达时间，实现“绿波通行”的全域最优解，是提升路口通行能力的重要手段。 交通流的宏观与微观建模： 在宏观层面，如何利用大数据分析交通需求预测的准确性，并实现动态的信号灯配时控制。微观层面，聚焦于个体驾驶员行为的建模，尤其是对不确定性和非理性行为的纳入。这涉及到将经典的车流动力学模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型）与现代数据驱动模型相结合，以提升预测的精度和控制干预的有效性。 公共交通系统的优化与调度： 提高公共交通的吸引力是缓解城市拥堵的根本。本部分研究了动态公交路径和时刻表优化问题，特别是如何将乘客需求波动和突发事件（如天气、交通事故）纳入实时调度框架。对于城市轨道交通系统，基于模型的预测控制被应用于牵引能耗最小化和准点率最大化的联合优化。 交通基础设施的数字化与韧性： 智能交通传感器、边缘计算节点以及通信网络的集成，要求交通基础设施具备更高的韧性和可恢复性。研究如何利用数字孪生技术构建高保真的交通仿真环境，用以测试和验证新的控制策略和应急预案。同时，探讨在通信中断或传感器故障情况下，交通管理系统如何维持基本运行的能力（即韧性设计）是保障系统长期可靠性的关键。 总结 本卷所汇集的尖端研究，清晰地描绘了控制理论的深化、通信技术的变革以及交通系统的智能化转型之间的内在联系。通过跨学科的视角，我们旨在推动对复杂互联系统的深层次理解，为构建更安全、更高效、更具弹性的未来智能系统提供坚实的理论基石与实用的工程蓝图。

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