无线传感器网络关键技术研究及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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樊宽刚，么晓康，陈宇航 著

图书标签:

• 无线传感器网络
• 传感器网络
• 物联网
• 无线通信
• 数据采集
• 低功耗设计
• 路由算法
• 安全技术
• 应用研究
• 嵌入式系统

店铺： 天启发行图书专营店

出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502471743

商品编码：29331834719

包装：平装

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名：无线传感器网络关键技术研究及应用

定价：45元

作者：樊宽刚,么晓康,陈宇航

出版社：冶金工业出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787502471743

字数：278000

页码：216

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《无线传感器网络关键技术研究及应用》通过对无线传感器网络电磁信号在井下传输研究，仿真了矿井不同形状对电磁信号传输的影响，提出应对矿井下电磁辐射干扰的措施；通过研究节点路径优化算法、定位算法及节点在有障环境中的部署，降低无线传感器网络节点能耗，延长节点寿命和网络生存周期，并将研究成果应用于实际，通过压缩感知技术压缩了数据量，验证了研究方法的有效性和可行性。
　　《无线传感器网络关键技术研究及应用》可为基于无线传感器网络技术的矿井下生产和监测系统的设计提供技术支持和设计参考，也可以作为相关领域本科生、研究生和工程技术人员的教材和参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《隐秘的信标：物联网时代下的智能传感网络》 第一章：无声的触角，遍布世界的感知 在科技飞速发展的今天，我们的生活正被一股无形的力量悄然改变，它如同神经网络般延伸至世界的每一个角落，捕捉着最细微的变化，传递着最关键的信息。这股力量，便是日益成熟和普及的传感器网络。从深邃的海洋到浩瀚的太空，从繁华的都市到偏远的乡村，微小的节点们如同隐秘的信标，默默地工作着，汇聚成一张巨大的“感知之网”。 想象一下，当您踏入一座智能化的城市，交通信号灯能根据实时车流量智能调整，为您规划最优路线；智能垃圾桶能主动监测容量，并自动通知清运车辆；甚至是您家中的空调，也能根据室内外环境参数，悄无声息地为您调节到最舒适的温度。这一切的背后，都离不开遍布城市各个角落的传感器节点。它们如同城市的“眼睛”和“耳朵”，感知着城市的脉搏，并将这些宝贵的数据汇聚起来，为城市的智能化管理提供坚实的基础。 在工业领域，传感器网络的价值同样不可估量。在精密制造的车间里，微小的震动、温度的异常、甚至是材料的细微形变，都能被传感器实时捕捉，及时发出预警，避免生产事故的发生，确保产品质量的稳定。在复杂的能源生产环境中，例如核电站或石油钻井平台，对环境参数的精确监测至关重要。传感器网络能够全天候、高密度地收集环境数据，一旦出现任何异常，便能立即报警，为工作人员争取宝贵的处理时间，确保生产安全。 在农业领域，传感器网络正在掀起一场“绿色革命”。土壤的湿度、养分含量、空气的温湿度、甚至作物的生长状况，都能被传感器精准地监测。这使得农民能够根据作物实际需求进行精准灌溉和施肥，极大地提高了水资源和肥料的利用效率，减少了农药的使用，实现了可持续的农业生产。想象一下，一台台无人机携带先进的传感器，在农田上空翱翔，将收集到的信息实时传输给地面控制中心，根据数据分析结果，自动调整灌溉水量和施肥量，这便是未来智慧农业的生动写照。 在环境保护领域，传感器网络更是扮演着举足轻重的角色。空气质量监测站遍布城市，实时采集PM2.5、O3等污染物浓度数据，为政府部门制定环保政策提供科学依据；森林火灾监测系统通过安装在山林中的传感器，能够第一时间发现火情，及时报告，有效遏制火势蔓延，保护珍贵的自然资源；海洋监测网络则能够实时追踪海平面变化、洋流动态、以及水质污染情况，为海洋生态保护和灾害预警提供数据支持。 就连我们日常生活中，传感器网络也早已融入其中。智能家居系统通过各种传感器监测室内环境，自动调节灯光、温度、湿度，甚至可以识别您的回家模式，为您营造舒适便捷的生活空间。可穿戴健康设备，如智能手表和手环，内置了多种传感器，能够实时监测您的心率、睡眠质量、运动轨迹等健康数据，帮助您更好地管理自己的身体健康。 可以说，传感器网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施，它如同一个无声的触角，感知着世界，连接着万物，为我们构建了一个更加智能、高效、安全、可持续的未来。然而，要实现如此庞大而复杂的感知系统，需要解决一系列核心技术难题。本章将从宏观角度，为您描绘传感器网络的广阔图景，并引导您进入这个充满无限可能的世界。 第二章：微观的智慧，节点的进化与协作 传感器网络的核心，在于其庞大的节点群体。这些分布在广阔空间中的微小单元，虽然个体功能可能相对简单，但通过群体协作，却能发挥出惊人的智慧。本章将深入探讨传感器网络中关键的节点技术，揭示这些“微小巨人”的奥秘。 每一个传感器节点，本质上都是一个集成了多种功能的微型计算机。它通常包含以下几个关键组成部分： 感知单元： 这是节点的“眼睛”和“耳朵”。根据监测对象的不同，感知单元可以是温度传感器、湿度传感器、光照传感器、声音传感器、震动传感器、气体传感器、甚至是指纹识别传感器等。它们负责将物理世界的信号转化为电子信号。 数据处理单元： 通常是一个低功耗的微处理器或微控制器，负责对感知单元采集到的原始数据进行初步的处理，例如滤波、校准、特征提取等，以减少数据量并提取有用的信息。 通信单元： 这是节点之间进行信息交流的桥梁。由于传感器网络通常工作在无线环境下，通信单元多采用低功耗的无线通信模块，如Zigbee、LoRa、Bluetooth Low Energy (BLE) 等。它们负责将处理后的数据发送给其他节点或汇聚节点，并接收来自其他节点的消息。 能源单元： 这是传感器节点最为关键也最具挑战性的部分。由于节点数量庞大且分布广泛，为每个节点单独供电并定期更换电池是极其不切实际的。因此，低功耗设计和能量收集技术是传感器节点设计的重中之重。节点的设计需要最大程度地降低能耗，例如采用休眠模式、优化数据传输策略等。同时，能量收集技术，如太阳能、振动能、热能收集等，也为实现节点的长寿命甚至“永生”提供了可能。 节点的进化，体现在其集成度的不断提高和功耗的持续降低。从最初的独立式传感器，发展到集成微处理器、存储器和通信模块的智能节点，再到如今可以实现能量收集和自组织的微型化节点，每一个进步都极大地扩展了传感器网络的部署范围和应用场景。 然而，仅仅拥有强大的节点是不够的。传感器网络之所以能够发挥其巨大的价值，更在于节点之间的“协作”。这种协作并非简单的信息转发，而是一种复杂的“群体智能”。 自组织网络： 传感器网络通常采用自组织的通信模式，节点之间无需中心化的基础设施即可自行建立通信链路，形成一个动态的网络拓扑。当一个节点故障时，网络能够自动地重新规划路径，保证数据的持续传输。 分布式数据处理： 并非所有的数据都需要发送到中央服务器进行处理。在传感器网络中，可以将数据处理任务分散到各个节点或就近的汇聚节点，减少网络负担，提高响应速度。例如，当监测到异常高温时，最近的几个节点可以协同工作，进行更精细的分析，并只向中央系统发送报警信息。 协同感知： 多个传感器节点可以协同工作，以获取比单个节点更全面、更精确的信息。例如，在目标跟踪应用中，多个摄像头传感器可以协同工作，从不同角度捕捉目标的影像，从而实现更准确的定位和跟踪。 能量感知路由： 在网络中，选择具有足够电量的节点来传输数据，可以有效地延长整个网络的生命周期。能量感知路由算法能够根据节点的剩余能量，动态地选择最优的通信路径。 这些微观层面的技术创新和协作机制，共同构成了传感器网络强大的感知能力和智能化的运作方式。它们如同细胞的分工与合作，共同孕育出整个网络的生命力。 第三章：连接的艺术，无线通信与网络协议的挑战 传感器网络之所以能够形成一个统一的整体，离不开高效、可靠的无线通信机制和精心设计的网络协议。本章将深入探讨传感器网络在无线通信和网络协议方面所面临的挑战以及相应的解决方案。 与传统的有线网络不同，传感器网络主要依赖无线通信技术，这带来了许多独特的优势，但也伴随着挑战。 低功耗通信： 如前所述，能源是传感器节点最宝贵的资源。因此，无线通信模块的设计必须以极低的功耗为目标。这促使了许多低功耗无线通信技术的兴起，例如： Zigbee： 专为低功耗、低速率、短距离通信设计，广泛应用于智能家居、工业自动化等领域。 LoRa (Long Range)： 具有超长通信距离和低功耗的特点，适用于远距离、低数据速率的物联网应用，如智慧农业、环境监测等。 Bluetooth Low Energy (BLE)： 功耗极低，常用于可穿戴设备、智能锁等近距离通信场景。 Wi-Fi HaLow (802.11ah)： 旨在提供更远的覆盖范围和更高的能效，适用于大规模物联网部署。 网络拓扑的多样性： 传感器网络可以形成各种各样的拓扑结构，如星型、链型、树型、网状型等。网状拓扑结构具有较高的鲁棒性，即使部分节点失效，数据也能通过其他路径传输，但同时也增加了路由的复杂性。 通信的可靠性： 由于无线信号易受干扰、衰减等因素影响，如何保证数据传输的可靠性是一个重要的挑战。通过采用纠错编码、重传机制、多路径传输等技术，可以提高通信的可靠性。 通信的安全性： 随着物联网应用的深入，数据安全问题日益凸显。传感器网络中的数据传输需要考虑加密、身份认证等安全措施，以防止数据被窃取或篡改。 除了物理层的通信技术，网络协议在传感器网络的运作中也起着至关重要的作用。由于传感器网络具有资源受限的特点（如计算能力、存储空间、通信带宽），传统的网络协议往往不适用。因此，一系列为传感器网络量身定制的网络协议应运而生。 MAC层协议： 负责管理信道的访问和数据帧的传输。为适应低功耗需求，一些采用时分多址 (TDMA) 或混合访问机制的MAC协议被广泛研究和应用，以减少节点空闲时的能耗。 路由协议： 负责在节点之间建立和维护通信路径。传感器网络中的路由协议需要考虑能量消耗、路径延迟、网络拓扑变化等因素。常见的路由协议包括： LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)： 一种分簇路由协议，通过将节点划分为簇，并在簇内选举簇头进行数据汇聚，以延长网络寿命。 PEGASIS (Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems)： 一种链式路由协议，将节点组织成链，数据沿链传输，进一步降低能量消耗。 AODV (Ad hoc On-Demand Distance Vector) 和 DSR (Dynamic Source Routing) 的改进版本： 针对传感器网络的特点对传统 ad hoc 网络路由协议进行优化。 传输层协议： 负责端到端的可靠数据传输。一些轻量级的传输协议，如UDP (User Datagram Protocol) 的变种，或专门为传感器网络设计的可靠数据传输协议，被用于在保证一定可靠性的前提下降低开销。 应用层协议： 定义了传感器网络中数据的格式和交换规则。例如，MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) 是一种轻量级的发布/订阅消息协议，非常适合在资源受限的设备之间进行通信。 这些无线通信技术和网络协议的不断发展和优化，为传感器网络的高效、可靠、安全的运行提供了坚实的保障，使其能够真正实现“连接的艺术”，将分散的感知信息汇聚成有价值的洞察。 第四章：海量数据的价值，感知数据的处理与应用 传感器网络产生的海量数据，如同蕴藏在矿石中的黄金，其价值的挖掘和利用，是传感器网络最终实现其意义的关键。本章将聚焦于传感器网络中的数据处理与应用，探讨如何从海量、异构、实时的感知数据中提取有价值的信息，并将其转化为驱动决策和创新的力量。 传感器网络产生的数据具有以下几个显著特点： 海量性： 由成千上万甚至上亿的节点组成，每时每刻都在产生大量数据。 实时性： 数据通常需要被及时处理和分析，以响应不断变化的现实世界。 异构性： 不同类型的传感器产生不同格式的数据，需要进行统一的处理。 冗余性： 由于节点部署的密度，数据中可能存在大量的冗余信息。 不确定性： 传感器自身的误差、环境干扰等因素，可能导致数据的不准确性。 面对如此复杂的数据，传统的集中式数据处理方式往往难以胜任。因此，分布式数据处理、边缘计算等技术在传感器网络中显得尤为重要。 分布式数据处理： 将数据处理任务分散到各个节点或区域性的计算节点上，减轻中央服务器的压力，提高处理效率。例如，在对图像数据进行分析时，可以在部署摄像头的区域进行初步的图像识别，只将识别结果上传。 边缘计算： 将数据处理能力部署在靠近数据源的“边缘”设备上，如汇聚节点或高性能传感器节点。这能够显著降低数据传输延迟，提高响应速度，并减少对云端资源的依赖。例如，在自动驾驶场景中，车辆上的传感器数据需要在毫秒级内进行处理，以做出实时决策，因此边缘计算至关重要。 数据融合： 将来自不同传感器、不同时间、不同位置的数据进行整合和关联，以获得更全面、更准确的信息。例如，结合温度传感器和湿度传感器的数据，可以更准确地预测室内舒适度；结合 GPS 数据和运动传感器数据，可以更精确地定位用户位置和活动状态。 数据挖掘与机器学习： 利用数据挖掘和机器学习算法，从海量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。这可以用于异常检测（如预测设备故障、发现环境污染）、模式识别（如人脸识别、物体识别）、预测分析（如预测交通流量、预测天气变化）等。 传感器网络数据的应用领域几乎涵盖了社会经济发展的各个方面： 智慧城市： 智能交通管理、智慧能源管理、环境监测与污染预警、公共安全监控、智慧照明等。 智能工业： 生产过程监控与优化、设备故障预测与维护、质量控制、仓储管理等。 智慧农业： 精准灌溉、精准施肥、病虫害监测、产量预测、土壤健康管理等。 环境保护： 空气质量监测、水质监测、森林火灾预警、生态系统监测等。 智能健康： 远程医疗监护、慢性病管理、运动健康监测、老年人监护等。 智能家居： 环境监测与调节、安全监控、能源管理、便捷生活服务等。 物流与供应链： 货物追踪、环境条件监控、库存管理、优化运输路线等。 这些应用场景的实现，都离不开对传感器网络数据的深度挖掘和智能化分析。通过将感知世界的信息转化为可执行的洞察，传感器网络正在以前所未有的方式赋能我们的生活和工作，驱动着各行各业的创新与变革。 结语：展望未来，感知无处不在 从最初的概念到如今的广泛应用，传感器网络经历了漫长而辉煌的发展历程。它不仅是一项技术，更是一种连接世界、感知世界、理解世界的新范式。从微观的节点设计到宏观的网络架构，从低功耗的通信协议到智能化的数据处理，每一个环节的突破都推动着传感器网络向前迈进。 未来，随着人工智能、大数据、5G通信等技术的深度融合，传感器网络将变得更加智能、强大和普及。我们期待着一个“万物互联、万物感知”的未来，在这个未来里，传感器网络将如同空气般无处不在，默默地为人类社会的发展提供源源不断的信息支持和智能服务，共同构建一个更加美好、可持续的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原以为它会更偏重于某一两个热门子方向的深入剖析，结果发现它像一张精心绘制的地图，不仅标注了核心的主干道（比如MAC层和路由协议），更细致地描绘了许多重要的支线和隐秘的小径（比如安全机制的最新进展和应用层的特定需求）。我特别欣赏作者在讨论算法优化时所展现出的那种批判性思维。他们并没有一味推崇最新的SOTA（State-of-the-Art）模型，而是会客观地分析不同算法在不同约束条件下的优缺点，比如时间延迟、计算复杂度与资源消耗之间的权衡取舍。这种务实的态度，让读者在实际工程设计中可以更理性地做出选择，而不是盲目追逐时髦的技术名词。其中关于异构网络融合的部分，更是提供了一个非常前瞻性的视角，预示着未来网络形态的发展方向，让人读后忍不住想要立即去实验室进行验证和尝试。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的配色，初拿到手时，就感觉里面应该藏着不少干货。我本来对这个领域抱持着一种“大概了解”的态度，毕竟技术名词听起来就让人头大，但这本书的排版非常人性化，图文并茂的解释方式，即便是初次接触复杂概念的读者，也能很快找到切入点。尤其是它在介绍基础原理时，并没有直接抛出艰深的公式，而是通过生动的类比和实际场景的描绘，将抽象的网络拓扑、数据传输机制，阐释得清晰易懂。我记得有一章专门讲了能量效率的优化，作者竟然能用一个日常生活中节约用水的例子来类比节点的休眠唤醒周期，这种巧妙的教学方法，极大地降低了学习的心理门槛。整体阅读下来，能感受到编者在内容组织上的用心良苦，他们显然不是为了堆砌理论，而是真的想让读者“明白”而不是“记住”。这对于想要跨界了解或巩固基础的工程师来说，无疑是一份宝贵的入门或参考资料。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的叙事风格非常独特，它不像传统教科书那样严肃刻板，反而带有一种引导者循循善诱的亲切感。作者擅长用提问和反思的方式引导读者思考，比如在介绍完某种优化策略后，会紧接着抛出一个“然而，如果场景转变为……”的设问，迫使读者跳出既有的思维定势。这种互动式的写作手法，让枯燥的学习过程变得像一场高质量的学术讨论。此外，书中对术语的解释非常细致，它不仅给出了标准的定义，还会追溯该术语在不同发展阶段的内涵变化，这种历史的纵深感让读者对技术的演进脉络有了更深刻的理解。总而言之，这是一本既能满足硬核技术细节的查阅需求，又能提供宏观视野和哲学思考的优秀读物，非常值得细细品味和反复研读。

评分☆☆☆☆☆

作为一名侧重于现场部署和维护的技术人员，我最看重的是书籍的实用性和可操作性。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅停留在理论层面，而是提供了大量贴近实际问题的解决方案和案例分析。例如，在讨论大规模网络部署时，书中详细拆解了从硬件选型到软件配置的每一个关键步骤，甚至连环境干扰因素（如金属障碍物、电磁噪声）对信号衰减的影响都有量化的分析。尤其是书中关于故障诊断和快速恢复的章节，简直就是一本“现场急救手册”。它列举了几种最常见的网络崩溃场景，并提供了清晰的排查流程图和对应的代码片段示例。我尝试对照书中的方法处理了一个近期遇到的间歇性丢包问题，效果立竿见影，这极大地增强了我对这本书价值的认可。对于需要快速将理论转化为实际生产力的工程师而言，这本书的价值无法估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术严谨性是毋庸置疑的，但真正让我感到惊喜的是它所流露出的那种对未来技术趋势的敏锐洞察力。在阅读过程中，我能明显感觉到作者并非仅仅在回顾过去和总结现有技术，而是将大量的笔墨用于探讨新兴技术如何重塑这个领域。特别是关于低功耗广域网（LPWAN）技术与现有无线传感器网络架构的交叉融合，以及在边缘计算（Edge Computing）背景下，传感器数据处理模式的转变，这些内容都显得非常及时和具有前瞻性。作者在讨论这些前沿话题时，逻辑链条清晰，论据充分，引用的文献也多是近期的顶会论文，这保证了内容的时效性。读完后，我的脑海中不再是零散的技术点，而是一个关于未来“万物互联”基础设施的完整技术蓝图，极大地拓宽了我的研究视野。