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出版者:Springer

作者:Chahed, Tijani; Tuffin, Bruno;

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2007-07-11

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540727088

丛书系列:

图书标签:

• 网络控制
• 网络优化
• 排队论
• 资源分配
• 性能分析
• 通信网络
• 优化算法
• 控制理论
• 网络拥塞控制
• 博弈论

《无线传感器网络协同感知与资源管理》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）作为一种新兴的分布式感知技术，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从环境监测、工业自动化到智能交通、医疗健康，WSNs以其低成本、低功耗、易部署的特点，为我们构建了一个能够实时感知、采集、传输和处理海量数据的智能物理世界。然而，随着WSNs应用规模的不断扩大和感知任务的日益复杂，如何充分挖掘网络潜力，提升感知数据的质量与时效性，同时有效管理有限的网络资源，成为摆在研究者和工程师面前的严峻挑战。 本书《无线传感器网络协同感知与资源管理》深入探讨了WSNs在协同感知与资源管理这两个核心领域的前沿技术和关键问题。本书并非对网络控制和优化的泛泛而谈，而是聚焦于一个特定但至关重要的应用场景——无线传感器网络的协同感知与资源管理，旨在为读者提供一套系统、深入且具有实践指导意义的解决方案。 协同感知：提升感知精度与覆盖范围的利器 在传统的传感器网络中，每个节点通常独立地执行感知任务，其感知能力受到自身硬件限制以及部署密度的制约。而协同感知（Cooperative Sensing）则是一种利用网络中多个传感器节点的信息进行融合，从而克服个体局限性，实现更优感知效果的技术范式。本书将从多个维度细致阐述协同感知机制的设计与优化。 协同感知模型与框架： 我们将首先介绍不同类型的协同感知模型，包括基于数据级融合、特征级融合和决策级融合的模型，并分析它们在不同应用场景下的适用性。本书将重点阐述如何构建灵活、可扩展的协同感知框架，支持异构传感器节点之间的信息共享与协作。 信息融合技术： 信息的有效融合是协同感知的核心。本书将深入剖析多种信息融合技术，从经典的贝叶斯融合、卡尔曼滤波，到机器学习驱动的深度学习融合方法，以及针对分布式网络的低复杂度融合算法。我们将详细介绍这些技术的工作原理、优缺点，并提供如何在WSNs环境中实现高效融合的指导，特别关注如何处理数据的不确定性、时延以及节点故障等问题。 感知任务的协同设计： 协同感知不仅仅是数据的简单堆叠，更需要对感知任务本身进行协同设计。本书将探讨如何通过任务分配、数据采样调度、感知区域划分等方式，使传感器节点协同工作，以达到最优的感知精度、覆盖率和鲁棒性。例如，我们将介绍基于博弈论的协同感知任务分配算法，以及利用覆盖感知增益度量来优化节点部署和激活策略。 鲁棒性与安全性： 在实际部署中，WSNs面临着通信干扰、节点故障、甚至恶意攻击等挑战。本书将重点关注协同感知系统的鲁棒性设计，研究如何通过冗余感知、异常检测和容错机制来保证感知结果的准确性。同时，也将探讨协同感知过程中的信息安全问题，例如如何抵御数据篡改和节点欺骗，确保感知信息的可靠性。 资源管理：实现网络高效运行与可持续性的关键 无线传感器网络中的资源，包括计算能力、存储空间、通信带宽以及最为关键的能量，都极其有限。如何对这些宝贵的资源进行精细化管理，是保障WSNs长期、稳定、高效运行的基石。本书将聚焦于WSNs中的多维度资源管理策略。 能量高效的感知与通信： 能量是WSNs最稀缺的资源。本书将系统性地介绍各种能量高效的感知与通信技术。这包括但不限于： 自适应感知策略： 根据环境变化和任务需求，动态调整传感器的采样率、精度和感知范围，避免不必要的能量消耗。 睡眠/唤醒调度： 设计智能的节点睡眠/唤醒机制，使非活跃节点进入低功耗模式，仅在必要时被唤醒，显著延长网络寿命。 低功耗通信协议： 探讨针对WSNs特点设计的低功耗通信协议，如MAC层调度、路由选择优化等，以最小化数据传输过程中消耗的能量。 能量收集与管理： 对于部署在能量收集环境（如太阳能、振动能）中的WSNs，本书将讨论如何设计能量收集与消耗相平衡的策略，实现网络的自给自足。 计算与存储资源的优化： 随着数据处理任务日益复杂，节点的计算和存储能力也变得至关重要。本书将探讨如何有效地利用节点本地的计算和存储资源，例如： 分布式数据处理： 将数据处理任务分解并在多个节点上并行执行，减少数据回传到基站的压力，节省能量和带宽。 数据压缩与摘要： 研究高效的数据压缩算法和数据摘要技术，在保证必要信息不丢失的前提下，减小数据量，降低存储和传输开销。 边缘计算集成： 探讨将轻量级边缘计算能力集成到WSNs中，实现更智能、更及时的本地化数据分析。 通信带宽的有效利用： 在高密度部署或复杂通信环境下，通信带宽可能成为瓶颈。本书将研究如何优化通信带宽的利用： 智能路由选择： 设计基于网络状态、能量可用性和通信质量的智能路由协议，避免拥塞，提高数据传输效率。 数据优先级调度： 根据任务的重要性和时效性，对数据进行优先级划分，确保关键信息能够及时传输。 多路径通信与负载均衡： 探索利用多路径通信来分担网络流量，避免单条链路过载，提高整体吞吐量。 网络拓扑管理与动态重构： 随着节点部署、故障和任务变化，WSNs的网络拓扑可能发生动态变化。本书将探讨如何进行有效的拓扑管理和动态重构，以维持网络的连通性和性能。这包括节点加入/离开的处理、簇头选举和维护、以及整体网络结构的优化。 理论与实践的融合 本书在理论研究的基础上，特别注重算法的可行性与在实际WSNs应用中的部署。我们将通过大量的仿真实验和理论分析，来验证所提出的协同感知和资源管理算法的有效性。同时，本书也将提供一些典型的WSNs应用案例，例如智慧农业中的环境监测、工业生产中的设备状态监控、以及智能家居中的用户行为分析等，来说明本书所介绍的技术如何在实际场景中发挥作用。 读者对象 本书适合于从事无线传感器网络、物联网、分布式系统、信息融合、优化控制等领域的研究人员、研究生和高年级本科生。同时，对于在相关领域工作的工程师和技术人员，本书也能提供宝贵的理论指导和实践参考，帮助他们更好地设计、部署和管理复杂的WSNs系统。 通过深入学习本书，读者将能够全面理解无线传感器网络协同感知与资源管理的关键技术，掌握设计和实现高效、可靠、可持续WSNs系统的核心方法，从而为应对日益增长的感知数据和有限的网络资源挑战，构建更加智能、互联的未来世界贡献力量。

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这本书的章节安排简直就是一场精心策划的旅程，逻辑推进得自然而流畅，让人完全沉浸其中，无法自拔。从网络架构的基础概念出发，作者非常巧妙地引入了现代通信网络中面临的种种挑战，比如延迟、抖动和资源竞争。最让我印象深刻的是它对“动态适应性”这一核心主题的深入挖掘。不同于其他书籍只是罗列现有的控制技术，这本书似乎在试图构建一套全新的、能够自我学习和优化的控制框架。我特别关注了其中关于分布式决策的部分，作者没有停留在传统的集中式控制思路，而是深入探讨了如何让网络中的各个节点像一个有机的整体那样协同工作，各自根据局部信息做出最优决策，最终汇聚成全局的性能提升。这种自下而上的设计哲学，在实际部署中展现出极强的鲁棒性和扩展性，读完这部分内容，我感觉自己对未来网络的构建方式有了一种全新的认识，不再是僵硬的指令执行，而是一种充满生命力的自我调节过程。书中引用的案例分析也十分贴合当前行业热点，使得理论与实践的结合点异常紧密。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种专业而又神秘的感觉，仿佛它蕴含着某种不为人知的控制奥秘。我原本对网络工程领域的复杂算法和实时调度策略抱有极大的敬畏，总觉得那是只有顶尖专家才能触及的领域。拿到这本书后，我首先被它的排版所震撼，字体清晰易读，图表和公式的绘制都极其考究，可以看出作者在细节上投入了巨大的心血。那种严谨的学术气息扑面而来，让人立刻明白这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是直指核心的深度探讨。我特别欣赏它在理论推导上的详尽，对于每一个模型和算法的建立过程，作者都进行了非常透彻的梳理，甚至连一些看似微小的假设条件都被清晰地标注出来，这种对基础的尊重和对细节的把控，是构建真正坚实知识体系的关键所在。阅读过程中，我常常需要停下来，反复琢磨那些复杂的数学表达，但那种“豁然开朗”的感觉，每当攻克一个难点时，都令人无比满足，这大概就是硬核技术书籍带给人的独特魅力吧。这本书更像是为你量身定制的一张地图，清晰地指引你穿越技术丛林的迷雾。

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这本书的深度足以让任何一名网络领域的资深工程师或研究人员受益匪浅，但它的结构设计又巧妙地为有志于深入研究的新手设置了清晰的阶梯。它的语言风格是教科书式的严谨，但其叙事节奏却充满了启发性，仿佛作者正以一种导师的身份，耐心地引导读者一步步揭开网络控制的神秘面纱。我特别欣赏它在各个章节末尾设置的“挑战性问题”部分，这些问题往往不是简单的事实回顾，而是需要运用本章所学知识进行综合分析和创新的开放性思考题，这极大地锻炼了读者的批判性思维和解决实际问题的能力。这本书带给我的不仅仅是知识点的积累，更重要的是一种系统化的分析框架和解决问题的思维模式。它教会我如何将一个庞大的、看似无解的网络问题，拆解成若干个可控的小模块，然后逐一攻破，最终实现整体的优化和稳定。这本“内功心法”的价值，远远超出了其书本本身的物理存在。

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这本书的价值体现在它对前沿研究方向的敏锐洞察力和引领性上。它并非简单地回顾已有的技术，而是大胆地提出了对未来网络资源管理和拥塞避免机制的深刻思考。其中关于基于强化学习的网络资源分配章节，处理得尤为精彩。作者没有将强化学习简单地当作一个时髦的工具来堆砌，而是深入分析了将其应用于高维、非线性的网络控制环境中时所特有的挑战，比如状态空间的爆炸性以及探索与利用的权衡。他清晰地指出了当前主流RL算法在网络环境中的局限性，并在此基础上提出了若干改进思路，这些思路的创新性令人耳目一新。对于我这种希望将机器学习的前沿成果落地到实际通信系统中的研究者来说，这本书提供了一个既有高度又有深度的技术参照系。它促使我跳出固有的思维定势，去思考如何利用更智能、更具学习能力的方式来管理日益复杂的网络基础设施，这是一种极具前瞻性的阅读体验。

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坦白说，这本书的阅读体验是一场智力上的马拉松，它要求读者具备相当的数学基础和一定的工程经验，但它给出的回报绝对是超值的。我尤其欣赏作者在阐述复杂系统理论时所展现出的那种艺术感——他能够将那些抽象的控制理论，比如李雅普诺夫稳定性分析或者随机过程，融入到具体的网络场景中，让原本晦涩难懂的概念变得可视化、可操作。书中的图示设计功不可没，它们不是简单的插图，而是辅助理解复杂动态系统的关键工具，很多时候，一张精心绘制的相图比几页文字更有说服力。我感觉作者的写作风格非常“内敛而自信”，他很少使用华丽的辞藻来夸耀自己的成果，而是用无可辩驳的数学逻辑和严密的论证来构建其理论大厦。对于那些希望从“会用”网络技术升级到“设计”和“创造”网络控制系统的人来说，这本书无疑是搭建理论基石的最佳材料。每次合上书本，我都能感受到思维被极大地拓展和重塑了一番。

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