位置信息服务（LBS）关键技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容简介

　　《位置信息服务（LBS）关键技术及应用》详细介绍和分析了位置信息服务的基本概念、组成结构、技术体系和应用情况，重点对位置信息服务所涉及的关键技术进行了详细介绍，并结合位置信息服务在几个行业领域的典型应用进行了研究，介绍了位置信息服务系统的体系结构和开发方法。
　　《位置信息服务（LBS）关键技术及应用》适用于从事位置信息服务系统应用开发的工程技术人员，以及其他信息系统开发应用人员；同时也可作为与信息服务系统领域相关的大专院校学生、研究生和教学科研人员的参考资料。

内页插图

目录

第1章 概述
1.1 LBS基础
1.1.1 LBS概念
1.1.2 LBS发展历程
1.1.3 LBS研究现状
1.1.4 LBS分类
1.1.5 LBS特点
1.2 LBS结构框架
1.2.1 LBS技术体系
1.2.2 LBS标准体系
1.2.3 LBS系统体系
1.2.4 LBS应用体系
1.2.5 LBS安全机制
1.3 LBS应用领域
1.3.1 面向公众的位置信息服务
1.3.2 面向企业的位置信息服务
1.3.3 面向社会的位置信息服务
1.3.4 面向国防军事的位置信息服务
1.4 LBS未来发展
1.4.1 我国LBS发展存在的主要问题
1.4.2 LBS发展趋势
1.4.3 LBS技术发展
1.4.4 LBS运营发展
1.4.5 LBS应用拓展

第2章 地理信息系统
2.1 地理信息系统概述
2.1.1 地理信息系统概念
2.1.2 地理信息系统组成
2.1.3 地理信息系统发展历程
2.1.4 地理信息系统应用领域
2.1.5 地理信息系统发展趋势
2.2 地理信息系统功能
2.2.1 数据采集与编辑
2.2.2 数据处理与存储管理
2.2.3 图形显示
2.2.4 空间查询与分析
2.2.5 地图制作
2.3 Web GIS
2.3.1 Web GIS概述
2.3.2 Web GIS网络结构
2.3.3 Web GIS实现方法
2.3.4 现有Web GIS产品
2.4 3D GIS
2.4.1 3D GIS产生背景
2.4.2 三维可视化技术
2.4.3 3D GIS数据组织
2.4.4 现有典型3D GIS产品
2.5 LBS中的GIS
2.5.1 LBS对GIS的应用需求
2.5.2 GIS在LBS中的应用模式

第3章 移动定位技术
3.1 移动定位技术概述
3.1.1 移动定位概念
3.1.2 移动定位技术分类
3.1.3 移动定位精度分析
3.1.4 移动定位技术选择
3.2 移动通信基站定位技术
3.2.1 移动通信基站定位基本原理
3.2.2 场强定位法
3.2.3 起源蜂窝小区定位法
3.2.4 信号到达角定位法
3.2.5 信号到达时间定位法
3.2.6 到达时间差定位法
3.2.7 相关数据库定位法
3.3 卫星定位技术
3.3.1 卫星定位基本原理
3.3.2 GPS
3.3.3 GLONASS
3.3.4 GALILEO
3.3.5 COMPASS
3.4 混合定位技术
3.4.1 A-GPS定位技术
3.4.2 GPS One定位技术
3.5 移动定位技术发展
3.5.1 定位手段不断增多
3.5.2 定位终端发展迅猛
3.5.3 定位平台趋向融合
3.5.4 安全防范逐步增强

第4章 移动通信
4.1 移动通信概述
4.1.1 移动通信系统组成
4.1.2 移动通信分类
4.1.3 移动通信特点
4.2 移动通信关键技术
4.2.1 多址方式
4.2.2 信道共用机制
4.3 典型移动通信系统
4.3.1 2G通信
4.3.2 3G通信
4.3.3 4G通信
4.4 集群移动通信
4.4.1 集群移动通信概念
4.4.2 集群方式
4.4.3 集群移动通信系统组成
4.4.4 集群移动通信优势
4.5 卫星通信
4.5.1 卫星通信概述
4.5.2 卫星通信主要特点
4.5.3 卫星通信网络结构
4.6 移动通信平台集成
4.6.1 移动通信平台集成优势
4.6.2 移动通信平台集成方式
4.6.3 移动通信平台集成面临的挑战

第5章 数据库技术
5.1 数据库概述
5.1.1 数据库基本概念
5.1.2 数据管理技术发展
5.1.3 数据模型
5.1.4 数据库技术发展前景
5.2 数据库管理系统
5.2.1 数据库管理系统组成
5.2.2 数据库管理系统功能
5.2.3 典型数据库管理系统
5.3 分布式数据库
5.3.1 分布式数据库概念
5.3.2 分布式数据库分类
5.3.3 分布式数据库特点
5.3.4 分布式数据库系统体系结构
5.4 LBS中的数据组织
5.4.1 基础地理信息数据
5.4.2 兴趣点数据
5.4.3 导航信息数据
5.4.4 系统管理数据
5.5 LBS数据库安全管理
5.5.1 LBS数据库安全特性
5.5.2 LBS数据库安全策略
5.6 LBS数据库备份与恢复
5.6.1 数据库系统故障
5.6.2 数据库备份
5.6.3 数据库系统恢复

第6章 Web Service
6.1 Web Service概述
6.1.1 Web Service基本概念
6.1.2 Web Service主要特点
6.1.3 Web Service发展现状
6.2 Web Service体系框架
6.2.1 Web Service体系结构
6.2.2 Web Service结构模型
6.2.3 Web Service运行机理
6.3 Web Service关键技术
6.3.1 XML
6.3.2 SOAP
6.3.3 WSDL
6.3.4 UDDI
6.4 Web Service应用集成
6.4.1 企业应用集成
6.4.2 Web Service与EAI
6.4.3 Web Service的EAI示例

第7章 移动平台开发
7.1 移动终端
7.1.1 移动终端概念
7.1.2 移动终端特点
7.1.3 移动终端分类
7.1.4 移动终端应用现状
7.2 移动平台操作系统
7.2.1 Windows CE
7.2.2 Android
7.2.3 Palm OS
7.2.4 Symbian
7.3 移动平台开发技术
7.3.1 J2ME
7.3.2 BREW
7.3.3 .NET

第8章 其他相关技术
8.1 道路匹配
8.1.1 建立路网拓扑关系
8.1.2 道路匹配算法
8.2 路径分析
8.2.1 最优路径分析模型
8.2.2 最优路径分析方法
8.2.3 Dijkstra优化算法
8.3 兴趣点查询
8.3.1 地理编码
8.3.2 兴趣点查询方法
8.3.3 兴趣点数据的更新维护
8.4 信息发布
8.4.1 信息广播
8.4.2 信息定制
8.4.3 信息抽取
8.4.4 信息推送
8.5 隐私保护
8.5.1 LBS系统可能带来的安全隐患
8.5.2 用户隐私
8.5.3 隐私保护方法
8.5.4 位置匿名

第9章 LBS与智能交通
9.1 智能交通概述
9.1.1 智能交通产生背景
9.1.2 智能交通概念
9.1.3 智能交通发展历程
9.1.4 智能交通主要研究内容
9.1.5 LBS在智能交通中的应用
9.2 智能交通系统设计
9.2.1 智能交通系统总体结构
9.2.2 智能交通系统数据库结构
9.2.3 智能交通系统各分系统功能
9.3 移动目标监控系统
9.3.1 移动目标监控系统结构
9.3.2 移动目标监控系统功能
9.4 交通疏导信息服务系统
9.4.1 交通疏导信息服务系统功能需求
9.4.2 交通疏导信息服务系统总体设计
9.4.3 交通流信息采集
9.4.4 行车路径优化
9.5 交通信息发布系统
9.5.1 交通信息发布系统总体框架
9.5.2 交通信息发布方式
9.5.3 交通信息交换平台

第10章 LBS在应急救援中的应用
10.1 应急救援概述
10.1.1 应急救援概念
10.1.2 我国应急救援体系
10.1.3 应急救援指挥
10.1.4 应急救援行动
10.2 应急救援对位置信息的功能需求
10.2.1 应急救援任务和特点
10.2.2 应急救援需求背景
10.2.3 应急救援需求分析
10.3 基于LBS的应急救援指挥调度系统
10.3.1 应急救援指挥调度流程
10.3.2 指挥调度系统总体设计
10.3.3 指挥调度系统功能设计
10.3.4 指挥调度系统应用分析
10.4 基于LBS的应急救援物资保障系统
10.4.1 应急救援物资保障需求
10.4.2 物资保障系统总体设计
10.4.3 物资保障系统功能设计
10.4.4 物资保障系统应用分析

第11章 LBS的其他应用
11.1 LBS在社交网络中的应用
11.1.1 LBS与社交网络的融合
11.1.2 LBS在社交网络中的应用模式
11.1.3 社交网络对LBS产业提出的挑战
11.1.4 基于LBS的社交网络实例
11.2 LBS在物联网中的应用
11.2.1 物联网概述
11.2.2 物联网中的LBS体系结构
11.2.3 物联网中的LBS应用类型
11.3 LBS在旅游信息服务中的应用
11.3.1 基于LBS的旅游信息系统
11.3.2 基于LBS的旅游信息服务需求分析
11.3.3 基于LBS的旅游信息系统设计
参考文献

前言/序言

好的，这是一本关于智能制造中的工业物联网（IIoT）与边缘计算的图书简介。 --- 书名：《智能制造中的工业物联网（IIoT）与边缘计算：架构、协议与实践应用》 内容提要： 在第四次工业革命的浪潮中，制造业正经历一场深刻的数字化转型。本次转型以工业物联网（IIoT）为核心驱动力，旨在构建高度互联、数据驱动的智能工厂。然而，实现这一愿景所面临的关键挑战在于如何高效、可靠地处理和利用海量、异构的工业数据，并确保低延迟、高可靠性的实时控制能力。本书正是在这一背景下应运而生，它系统性地阐述了工业物联网的底层架构、关键通信协议，以及如何通过前沿的边缘计算技术，将数据处理和决策能力下沉至生产现场，从而实现真正的工业智能化。 第一部分：工业物联网（IIoT）的基石与挑战 本部分首先为读者构建了理解工业物联网的宏观框架。它深入剖析了传统制造系统向智能制造演进的驱动力，并详细梳理了IIoT的典型参考架构，包括感知层、网络层、平台层和应用层。读者将了解到传感器技术、RFID、机器视觉等关键感知组件在数据采集中的作用。 重点探讨了IIoT在实际部署中遇到的核心挑战：海量数据的汇聚、操作技术（OT）与信息技术（IT）系统的融合壁垒、数据安全与隐私保护的复杂性，以及对极低延迟和极高可靠性（如功能安全）的需求。本书强调，解决这些挑战需要超越传统云计算范式的创新性方法。 第二部分：工业通信协议的深度解析 工业通信是连接物理世界与数字世界的神经系统。本书并未停留在概述层面，而是对当前主导工业现场和新兴的IIoT连接技术进行了详尽的对比与分析。 对于传统领域，本书详细解读了现场总线技术，如EtherCAT、PROFINET和DeviceNet，阐述了它们在实时性、确定性通信方面的设计原理和应用场景。 随后，重点转向面向IP化的IIoT通信协议。MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) 的轻量级、发布/订阅模型被深入剖析，尤其关注其在资源受限设备上的部署优化和QoS级别的保障机制。同时，本书也对OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) 进行了全面的介绍，阐述了其信息模型、安全机制（如数字证书应用）以及跨异构系统互操作性的核心价值。此外，对于新兴的TSN (Time-Sensitive Networking) 技术，本书也探讨了其如何为基于以太网的工业控制提供确定性时间同步和流量调度能力，是实现全IP化工业网络的关键技术。 第三部分：边缘计算：重塑工业数据处理范式 边缘计算是实现工业实时智能的关键技术。本书的核心内容之一，便是阐释了边缘计算如何通过将计算、存储和网络服务部署在靠近数据源（如PLC、机器人控制器或生产线网关）的位置，来克服云端延迟和带宽瓶颈。 内容涵盖了边缘计算的架构设计，包括设备层边缘、控制层边缘和工厂级边缘的概念区分。深入探讨了关键的边缘计算应用场景，例如： 1. 实时过程控制与闭环反馈： 如何在边缘侧运行复杂的控制算法，实现毫秒级的响应速度。 2. 本地化数据预处理与清洗： 在数据上传至云端前进行过滤、聚合和标准化，以减轻网络负荷。 3. 离线运行能力： 即使在云端连接中断的情况下，生产系统仍能维持核心操作。 4. 安全隔离： 隔离关键控制网络与外部网络，增强系统的抗攻击能力。 书中还探讨了边缘计算的资源调度问题，如何有效地管理和编排部署在不同硬件平台上的容器化应用，以及如何实现云边协同（Cloud-Edge Synergy）下的软件生命周期管理。 第四部分：实践应用与案例分析 本书的价值不仅在于理论的构建，更在于其丰富的实践指导。通过多个行业案例，读者将了解如何将前述技术栈落地到具体的工业场景中： 预测性维护（PdM）： 介绍如何利用边缘侧的机器学习模型对振动、温度等传感器数据进行实时特征提取和异常检测，从而提前预警设备故障。 增强现实（AR）与移动维护： 探讨如何结合边缘MEC（Multi-access Edge Computing）技术，为现场维护人员提供低延迟、高带宽的视频流和3D模型叠加服务。 质量检测自动化： 分析如何部署高性能的边缘计算节点，实时处理高分辨率的机器视觉数据，进行产品缺陷的快速分类与分拣。 结论与未来展望： 本书最后总结了IIoT和边缘计算融合的未来趋势，包括5G在工业场景中的应用潜力（如超高可靠性低延迟通信URLLC）、数字孪生（Digital Twin）在边缘侧的实例化，以及数据治理在构建可信赖的工业数据生态中的重要性。 目标读者： 本书面向工业自动化工程师、系统集成商、制造企业的IT/OT部门技术人员、专注于工业互联网技术的研究生及相关领域的开发者。它为寻求深化理解和掌握下一代智能工厂核心技术的专业人士，提供了一份全面、深入且极具实操价值的参考指南。