Localization Algorithms and Strategies for Wireless Sensor Networks

Localization Algorithms and Strategies for Wireless Sensor Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Information Science Reference
作者:Mao, Guoqiang (EDT)/ Fidan, Baris (EDT)
出品人:
页数:510
译者:
出版时间:2009
价格:1505.00 元
装帧:Hardcover
isbn号码:9781605663968
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
  • 无线传感器网络
  • 定位算法
  • 定位策略
  • 无线通信
  • 传感器网络
  • 分布式系统
  • 嵌入式系统
  • 优化算法
  • 移动性管理
  • 网络协议
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具体描述

Distributed sensor networks have been discussed for more than 30 years, but the vision of wireless sen-

sor networks has been brought into reality only by the recent advances in wireless communications and

electronics, which have enabled the development of low-cost, low-power and multi-functional sensors that

are small in size and communicate over short distances. Today, cheap, smart sensors, networked through

wireless links and deployed in large numbers, provide unprecedented opportunities for monitoring and

controlling homes, cities, and the environment. In addition, networked sensors have a broad spectrum

of applications in the defence area, generating new capabilities for reconnaissance and surveillance as

well as other tactical applications.

Localization (location estimation) capability is essential in most wireless sensor network applications.

In environmental monitoring applications such as animal habitat monitoring, bush fire surveillance, water

quality monitoring and precision agriculture, the measurement data are meaningless without an accu-

rate knowledge of the location from where the data are obtained. Moreover, the availability of location

information may enable a myriad of applications such as inventory management, intrusion detection,

road traffic monitoring, health monitoring, reconnaissance and surveillance.

Wireless sensor network localization techniques are used to estimate the locations of the sensors

with unknown positions in a network using the available a priori knowledge of positions of, typically,

a few specific sensors in the network and inter-sensor measurements such as distance, time difference

of arrival, angle of arrival and connectivity. Sensor network localization techniques are not just trivial

extensions of the traditional localization techniques like GPS or radar-based geolocation techniques.

They involve further challenges in several aspects: (1) a variety of measurements may be used in sensor

network localization; (2) the environments in which sensor networks are deployed are often complicated,

involving urban environments, indoor environments and non-line-of-sight conditions; (3) wireless sen-

sors are often small and low-cost sensors with limited computational capabilities; (4) sensor network

localization techniques are often required to be implemented using available measurements and with

minimal hardware investment; (5) sensor network localization techniques are often required to be suit-

able for deployment in large scale multi-hop networks; and (6) the choice of sensor network localization

techniques to be used often involves consideration of the trade-off among cost, size and localization

accuracy to suit the requirements of a variety of applications. It is these challenges that make localiza-

tion in wireless sensor networks unique and intriguing.

This book is intended to cover the major techniques that have been widely used for wireless sensor

network localization and capture the most recent developments in the area. It is based on a number of

stand-alone chapters that together cover the subject matter in a fully comprehensive manner. However,

despite its focus on localization in wireless sensor networks, many localization techniques introduced

in the book can be applied in a variety of wireless networks beyond sensor networks.

The targeted audience for the book includes professionals who are designers and/or planners for

wireless localization systems, researchers (academics and graduate students), and those who would like

to learn about the field. Although the book is not exactly a textbook, the format and flow of information

have been organized such that it can be used as a textbook for graduate courses and research-oriented

courses that deal with wireless sensor networks and wireless localization techniques.

《空间信息科学前沿:从传感器网络到数据融合》 内容简介 本书全面深入地探讨了现代空间信息科学领域的关键技术与挑战,重点关注了非接触式传感、分布式信息采集、高级数据处理与智能决策支持等前沿方向。全书结构严谨,内容涵盖理论基础、关键算法实现、系统设计与实际应用案例,旨在为研究人员、工程师及高级学生提供一个整合性的知识框架。 第一部分:现代空间感知基础与分布式计算 本部分首先构建了理解复杂空间数据采集系统的理论基石。 第一章:新型传感器技术与网络拓扑 本章详细分析了新兴的非侵入式传感技术,如毫米波雷达、基于光学的环境监测系统以及生物启发式传感单元的设计原理与局限性。重点探讨了在极端或不可达环境下部署传感单元的挑战,并引入了自适应网络拓扑构建理论。这包括如何根据实时环境变化(如节点能量、信道质量、目标移动性)动态重构网络结构以确保数据流的鲁棒性。我们深入分析了基于图论和优化理论的拓扑控制机制,强调了在资源受限环境中实现高效通信的关键技术。 第二章:能效驱动的资源管理与调度 在分布式系统中,能源是限制系统寿命的核心因素。本章聚焦于跨层优化的能源管理策略。我们不仅讨论了物理层和MAC层的低功耗模式设计,更深入探讨了网络层和应用层的任务调度与数据压缩协同优化。内容包括基于预测模型的睡眠/唤醒周期调度、机会性转发机制的能耗评估,以及如何利用博弈论模型来激励节点进行能源共享和协作。本章还引入了能量收集(Energy Harvesting)技术在延长网络寿命中的潜力与实际部署面临的挑战,如环境能源的随机性与功率转换效率的精确建模。 第三章:异构数据源的统一建模 现代空间信息系统往往集成多种不同类型的传感器(如温度、湿度、磁场、图像、声学等)。本章致力于解决数据异构性问题。我们详细介绍了张量分析在多维数据统一表示中的应用,并阐述了如何利用贝叶斯网络和概率图模型来描述和量化不同传感器观测值之间的依赖关系和不确定性。关键内容包括数据预处理中的时间同步、空间配准以及如何构建一个统一的语义框架来解释来自不同模态的数据。 第二部分:高级数据处理与信息提取 本部分着重于如何从海量的、带有噪声的分布式数据流中提取出有价值的、高层级的信息。 第四章:时空数据中的异常检测与事件识别 本章关注实时数据流处理中的核心问题:高维时空序列的异常检测。我们超越了传统的阈值报警机制,引入了基于深度学习(如LSTM、Transformer模型)的序列建模方法来学习“正常”模式。内容包括:单节点数据异常与网络范围内的集体异常的区分;事件的早期预警机制设计,特别是针对突发性、短暂性事件(如入侵、环境灾难)的快速识别算法。此外,还探讨了在资源受限的边缘节点上部署轻量级深度学习模型的模型压缩与量化技术。 第五章:分布式定位与地图构建(SLAM的扩展) 在没有外部基础设施支持的环境下,精确的定位与地图构建至关重要。本章扩展了传统的同步定位与地图构建(SLAM)理论,使其适用于大规模、动态变化的分布式传感网络。我们详细阐述了基于观测信息和相对距离的分布式里程计方法,以及如何利用卡尔曼滤波、粒子滤波及其扩展形式(EKF, UKF)进行鲁棒的状态估计。本章特别强调了数据关联的鲁棒性在节点移动和数据丢失场景下的重要性,并讨论了利用环境特征(如地标识别)辅助定位的策略。 第六章:信息融合与决策支持系统 信息融合是实现高可靠性决策的关键。本章深入探讨了多层次信息融合的理论框架。内容涵盖从低层级的原始数据级融合、特征级融合到高层级的决策级融合。我们详细分析了Dempster-Shafer理论在处理不确定性证据组合中的应用,并结合效用理论设计了多目标决策下的信息权重分配机制。本章的重点是如何将融合后的结果转化为可操作的指令,构建一个反馈回路,以优化后续的传感策略和网络操作。 第三部分:系统架构、安全与实际部署 本部分关注将理论模型转化为可靠、安全的实际系统所需的工程实践。 第七章:面向边缘计算的去中心化架构 随着计算能力的下放,传统的中心辐射型架构已无法满足实时性需求。本章提出了基于边缘计算的去中心化信息处理架构。我们探讨了如何划分计算任务,哪些应在源头(传感器节点)处理,哪些在网关节点处理。内容包括联邦学习(Federated Learning)在保护数据隐私前提下进行模型训练的机制,以及基于区块链技术的分布式数据溯源与信任建立方法,以确保数据的完整性和不可篡改性。 第八章:信息物理系统中的安全与隐私保护 空间信息系统越来越多地介入关键基础设施的控制。本章专注于信息安全威胁的建模与防御。我们分析了针对分布式传感网络特有的攻击向量,如数据投毒(Data Poisoning)、欺骗性转发(Spoofing Relay)以及拒绝服务攻击(DoS)。防御策略包括基于机器学习的流量异常检测、安全多播路由协议设计,以及在低功耗硬件上实现轻量级加密与认证机制的实践方法。在隐私保护方面,本章讨论了差分隐私(Differential Privacy)技术在数据聚合阶段的应用,以平衡信息效用与个体隐私泄露风险。 第九章:应用案例与未来展望 本章通过详尽的实际案例展示前述理论与算法的有效性。案例涵盖高精度环境监测、智慧城市交通流管理、灾害响应中的自主信息采集等多个领域。最后,本章展望了该领域未来的研究热点,包括认知感知网络、量子传感器的集成挑战,以及人机协作在复杂空间决策中的作用。 全书结构紧凑,理论推导严谨,并辅以大量的工程实例与伪代码说明,是空间信息科学领域研究人员的必备参考资料。

作者简介

Guoqiang Mao received his bachelors degree in electrical engineering from Hubei University of Technology (China), his masters degree in engineering from South East University (China) and PhD in telecommunications engineering from Edith Cowan University (Australia) in 1995, 1998, and 2002 respectively. After graduation from PhD, he worked in the US-based industrial company, Intelligent Pixel Incorporation, as a senior research engineer for one year. He joined the School of Electrical and Information Engineering, the University of Sydney in December 2002 where he is a senior lecturer now. He is seconded to National ICT Australia as a senior researcher since 2003. He has published over fifty papers in prestigious journals and refereed conference proceedings. He has been a regular reviewer for many of the leading journals in the area. He has served as a program committee member in a number of international conferences and was the publicity co-chair of 2007 ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems. He was listed in the 25th Anniversary Edition of Marquis Whos Who in the World (2008) and in the 9th (2007) and 10th (2008) Anniversary Edition of Marquis Whos Who in Science and Engineering. His research interests include wireless localization techniques, wireless multihop networks, graph theory and its application in networking, telecommunications traffic measurement, analysis and modeling, and network performance analysis.

Bar s Fidan received his BS degrees in electrical engineering and mathematics from Middle East Technical University (Turkey, 1996), his MS degree in electrical engineering from Bilkent University, (Turkey, 1998), and the PhD degree in electrical engineering at the University of Southern California, Los Angeles (USA, 2003). After working as a postdoctoral research fellow at the University of Southern California for one year, he joined the National ICT Australia and the Research School of Information Sciences and Engineering of the Australian National University, Canberra, Australia in 2005, where he is currently a senior researcher. His research interests include autonomous multi-agent dynamical systems, sensor networks, cooperative localization, adaptive and nonlinear control, switching and hybrid systems, mechatronics, and various control applications including high performance and hypersonic flight control, semiconductor manufacturing process control, and disk-drive servo systems. He is coauthor of more than seventy publications, including the textbook Adaptive Control Tutorial (SIAM, 2006).

目录信息

读后感

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用户评价

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阅读这本书的过程,更像是一次对人类认知偏差的深度体验。它似乎在刻意回避那些教科书上标准化的最小二乘法或其他线性回归模型,转而深入探讨那些“非理性”或“直觉性”的决策过程在群体智能中的潜在价值。我惊喜地发现,有几处讨论,竟与认知心理学中关于“锚定效应”和“框架效应”的实验结果不谋而合,只是这里的“框架”被具象化为网络的物理部署约束。作者似乎在构建一个模型,用以解释,在信息严重缺失的情况下,一个由众多低能耗节点构成的群体,如何通过微小的、局部的信息交换,集体“涌现”出一种近乎全知的能力。这种涌现机制的描述,非常精妙,它没有诉诸于任何神奇的中央协调者,而是通过对节点间“信任度”或“信息价值”的动态权重分配来实现。这种对“软信息”的量化处理,给我留下了极其深刻的印象,让我开始重新审视在资源极端受限的环境下,如何将“软性约束”提升为“硬性指导”的理论基础。这已经超越了定位本身,触及了分布式决策的本质困境。

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这本书的叙事节奏,简直像一出精心编排的悬疑大戏,每翻开一章,都感觉在拆解一个层层包裹的谜团,但这个谜团的核心,似乎与传统的网络拓扑优化或能效管理相去甚远。我从中捕捉到的是一种强烈的“信息流形”构建的意图。作者似乎对传统欧几里德空间中的定位概念持有一种审慎的怀疑态度,转而推崇一种基于相对关系和动态关联性的空间重构。很多章节的论述,更像是对拓扑数据分析(TDA)的深入实践,而非标准的信号处理流程。我特别留意到其中关于“时间漂移补偿”的章节,它没有采用常见的时钟同步方案,而是构建了一种基于事件序列的因果链条,这使得整个系统的可靠性评估都转向了对“历史路径依赖”的分析。这种处理方式,极大地削弱了对绝对时间基准的依赖,从而在面对大规模、异构设备环境时,展现出非凡的弹性。可以说,它提供了一种“去中心化记忆”的构建蓝图,其核心思想是:系统对自身位置的认知,是通过对过往交互的持续整合,而非瞬时测量的累积来实现的。对于那些试图构建具有长期记忆和自我修正能力的复杂自主系统的人来说,这本书提供的思维框架是无价的。

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这本书的风格极其严谨,但其严谨性并非建立在对现有标准的严格遵循之上,反而更像是在为未来的标准构建理论基石。我感到它像是一部关于“信息几何”的入门教材,只不过其具体的应用场景被巧妙地伪装成了网络定位问题。其中关于高维空间中的“测地线”与网络连通性的映射关系,是全书中最具挑战性也最引人入胜的部分。它没有提供现成的代码库,而是提供了一整套分析问题的数学工具箱,迫使读者从更高维度理解“距离”和“邻近性”的含义。读到后面,我发现自己思考的已经不再是“这个节点在哪里”,而是“这个节点所处的环境,在信息空间中的拓扑结构是怎样的”。这种视角上的切换,要求读者具备扎实的数学基础,但一旦掌握,便能洞悉许多传统算法表面之下的结构性缺陷。对于那些寻求从根本上重构网络范式,而非仅仅修补现有漏洞的研究者来说,这本书无疑是一座灯塔,它指引的方向,是通往更优雅、更具内在一致性的系统架构。

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这本书带给我的最强烈的感受,是一种关于“感知边界”的辩证思考。它似乎在挑战“可见即已知”的传统假设。许多篇幅被用于探讨“信息视界”的概念,即每个传感器节点所能有效影响或感知的最大范围,以及当这些视界相互重叠或产生空洞时,系统如何通过集体“信念传播”来填补空白。这种对“知识边界”的描绘,非常贴近现实世界中,尤其是在环境动态变化剧烈(如自然灾害监测或军事侦察)时的系统表现。它不避讳地讨论了信息反馈回路中的“延迟陷阱”和“过度自信”现象,并提出了一套基于“最小必要信息共享”的协同策略。这套策略的精髓,似乎在于教会系统在不确定的环境下,如何以最保守、最节约能量的方式,达成对环境的共识。这种对功耗与信息增益之间复杂权衡的精细刻画,使得这本书的价值,超越了单纯的算法讨论,上升到了一种关于“生存策略”的深层探讨,尤其适用于那些追求极致能效和长期自主运行的边缘计算场景。

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这部著作的视角着实令人耳目一新,它似乎在引导我们进入一个完全不同的信息世界,而非直接聚焦于无线传感器网络中那些耳熟能详的定位算法。我阅读的体验,更像是在探索一门关于“空间感知”的通用哲学,并从中汲取构建复杂系统的灵感。书中对“不确定性”的处理方式,展现出一种深邃的洞察力,仿佛在暗示,真正的鲁棒性并非来源于绝对的精确,而是源于对误差边界的精妙管理与动态适应。例如,作者似乎花了大量的篇幅去探讨信息熵在分布式决策中的作用,这使得原本偏向工程技术的讨论,蒙上了一层理论物理学般的思辨色彩。我尤其欣赏它在构建宏观模型时所采用的迭代方法论,那种从微观噪声中提炼出宏观秩序的叙事结构,极大地拓宽了我对“算法设计”的传统理解。它不是在教你如何调优一个PID控制器,而是在挑战你重新审视“测量”本身的意义。如果将书中的某些图示和推导过程抽象化,它们完全可以应用于金融市场的风险建模,或者生物种群的动态预测,这表明其底层逻辑具有惊人的普适性,远远超出了传统硬件通信的范畴。这种对基础理论的深刻挖掘,使得整本书读起来像是一部关于“如何用有限信息构建无限世界”的教科书,其深度远非一本技术手册所能企及。

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