分层无线传感器网络关键技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：分层无线传感器网络关键技术

定价：59.00元

作者：王佳昊

出版社：电子科技大学出版社

出版日期：2017-01-01

ISBN：9787564738563

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

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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分层结构凭借良好的效率和易于管理等优势成为无线传感器网络中的一个重要分支，在科学研究和实际应用中都受到高度重视。《分层无线传感器网络关键技术》在对分层路由算法归类的基础上比较深入地分析和总结了分层无线传感器网络结构和特点，从安全、效率和应用的角度出发对其中的分层路由、密钥管理、数据融合、节点定位、多目标跟踪和位置隐私6个关键问题进行了深入探讨。汇集了相关内容*典型的代表性成果，并融合外*研究进展进行了总结。

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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《分布式信息融合在智能交通系统中的应用研究》 内容简介 本书深入探讨了分布式信息融合技术在现代智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的关键作用与前沿应用。智能交通系统作为信息技术与交通运输领域深度融合的产物，其核心目标在于提升交通效率、保障交通安全、优化交通管理，并最终改善出行体验。随着交通网络日益复杂化、数据来源多样化以及交通参与者行为模式的演变，单一中心化的信息处理模式已难以应对海量、异构、动态变化的交通数据。分布式信息融合技术应运而生，它能够将来自不同传感器、通信设备、车辆自身以及基础设施的零散信息，在数据源端或边缘节点进行初步处理和融合，然后将更具价值的、提炼后的信息汇聚至更高层级的决策单元，从而实现更高效、更鲁棒、更具可扩展性的交通信息处理与分析。 本书并非对某一个具体技术进行泛泛的介绍，而是聚焦于分布式信息融合这一核心理念，并将其在智能交通系统的多个关键场景中进行落地性研究。我们旨在构建一个理论与实践相结合的研究框架，既阐述分布式信息融合的基本原理、算法模型与实现策略，又深入剖析其在交通数据采集、状态感知、异常检测、预测预警、路径规划、协同控制等具体应用场景下的独特优势与挑战。 第一章：绪论 本章首先回顾了智能交通系统的发展历程、当前面临的主要挑战以及信息技术在该领域的演进趋势。我们将重点阐述传统交通信息处理模式的局限性，并引出分布式信息融合作为应对这些挑战的必然选择。接着，我们将对分布式信息融合的基本概念、核心思想以及其与集中式融合模式的异同进行辨析。随后，本章将系统性地介绍本书的研究背景、研究目的、研究内容、研究方法以及预期贡献。我们将明确本书的研究范围，主要聚焦于车辆信息、道路基础设施信息、环境信息等在分布式环境下进行融合的应用，而非深入探讨无线传感器网络的底层协议或硬件实现。最后，本章还将对全书的章节结构进行一个概览。 第二章：分布式信息融合的基本理论与模型 本章将构建本书的理论基础。我们将首先深入讲解分布式信息融合的几个核心概念：局部信息表示、局部数据预处理、局部特征提取、局部置信度评估以及局部信息交互与汇聚。在此基础上，我们将介绍几种主流的分布式信息融合模型，包括基于证据理论（Dempster-Shafer Theory）的分布式融合，它在处理不确定性和冲突信息方面表现出色；基于模糊逻辑（Fuzzy Logic）的分布式融合，能够有效处理模糊和不精确的交通信息；以及基于贝叶斯网络（Bayesian Networks）的分布式融合，适用于建模变量之间的概率依赖关系。我们还将探讨基于机器学习的分布式特征学习与融合，例如利用联邦学习（Federated Learning）的理念，允许模型在本地数据上进行训练，仅共享模型参数而非原始数据，从而保护隐私并降低通信开销。此外，本章还将讨论信息质量评估与加权融合机制，确保融合结果的可靠性，以及分布式融合中的鲁棒性设计，以应对传感器失效、通信中断等异常情况。 第三章：分布式信息融合在交通状态感知中的应用 本章将聚焦于分布式信息融合在交通状态感知这一核心问题上的应用。我们将探讨如何利用分布在道路网络各处的传感器（如摄像头、雷达、地磁传感器、环境监测器）以及车辆自身（如GPS、OBD、V2X通信模块）的数据，通过分布式融合技术，实时、准确地获取交通流量、平均速度、占有率、排队长度、车型构成等关键交通参数。具体而言，我们将分析： 基于边缘计算的交通参数估计： 在路侧单元或车辆边缘设备上部署轻量级的融合算法，对本地采集到的数据进行初步处理和融合，例如利用运动轨迹信息和车流密度信息来估测局部路段的平均速度。 多源异构交通数据融合： 如何融合不同类型、不同精度、不同采样频率的交通数据。例如，将低精度但覆盖范围广的GPS数据与高精度但覆盖范围窄的视频检测数据相结合，以获得更全面的路况信息。 考虑传感器噪声与不确定性的融合： 采用概率模型或证据理论来处理传感器噪声和测量误差，提高感知结果的鲁棒性。 分布式交通网络流感知： 扩展到整个交通网络的层面，通过相邻节点的信息交互，实现对整个交通网络宏观交通流特征的分布式感知。 第四章：分布式信息融合在交通异常检测与预警中的应用 异常事件，如交通事故、道路拥堵、车辆故障、恶劣天气等，对交通安全和效率构成严重威胁。本章将详细阐述分布式信息融合在异常事件的实时检测和预警方面的作用。 基于模式识别的分布式异常检测： 利用分布式融合的技术，在边缘节点或局部区域建立交通状态的正常模式模型。当检测到的交通模式显著偏离正常模型时，即可判断为异常。例如，在某路段检测到平均车速突然骤降且车辆停止不动，可能预示着交通事故。 融合多源信息进行协同预警： 整合来自车辆的异常报告（如紧急刹车信号、碰撞检测）、路侧传感器的异常事件触发（如烟雾探测、障碍物检测）以及交通监控中心的异常事件上报，通过分布式融合进行交叉验证和确认，并生成更准确、更及时的预警信息。 基于时空关联的异常传播分析： 利用分布式融合技术，分析异常事件在时间和空间上的传播规律，例如交通事故导致的拥堵是如何逐步蔓延到周边道路的，从而为交通管理部门提供决策依据。 考虑通信延迟与不确定性的预警系统设计： 在分布式系统中，通信延迟是影响预警及时性的重要因素。本章将探讨如何设计能够容忍一定通信延迟的分布式预警算法，以及如何量化和管理预警过程中的不确定性。 第五章：分布式信息融合在智能交通路径规划与协同控制中的应用 本书的最后两章将把分布式信息融合的应用推向更高级的交通管理层面。 第五章：分布式信息融合在智能交通路径规划中的应用 在复杂动态的交通网络中，为用户提供最优路径规划是智能交通系统的核心功能之一。分布式信息融合在此场景下的应用主要体现在： 实时动态交通信息融合与感知： 利用分布式信息融合技术，从分布在不同区域的传感器和车辆中实时采集最新的交通信息，包括路段的实时行程时间、拥堵状况、事故信息等，并将其融合为全局或局部最优的交通状态地图。 考虑个体化偏好的分布式路径推荐： 除了全局最优路径，还可以利用分布式融合技术，结合用户的历史出行习惯、偏好（如避开高速公路、偏好风景路线）以及实时交通状况，进行个体化的路径推荐。 车联网（V2X）环境下的分布式路径协商： 在V2X通信的框架下，车辆之间可以共享自身的位置、速度、意图等信息，通过分布式信息融合，实现车辆之间的路径协商，避免潜在的冲突，优化整体交通流。 基于众包数据的分布式路径信息更新： 鼓励用户主动上报交通信息，通过分布式融合机制，对众包信息进行筛选、验证和整合，形成更加全面和实时的交通信息网络，反哺路径规划系统。 第六章：分布式信息融合在交通协同控制中的应用 交通协同控制的目标是通过协调不同交通实体（如信号灯、车辆、行人）的行为，实现全局交通效率的最大化和安全性的提升。分布式信息融合在该领域的应用尤为关键： 信号灯的分布式协同控制： 传统的信号灯控制多为固定配时或区域集中控制。本书将探讨如何利用分布式信息融合技术，使相邻交叉口的信号灯能够根据实时的、分布式的交通流量信息进行动态、协同的配时调整，从而实现路口的“绿波带”优化，减少车辆等待时间。 车路协同下的交通流控制： 车辆与路侧基础设施（如信号灯、交通标志）之间通过V2X通信进行信息交互。分布式信息融合技术可以用于融合来自车辆和路侧的信息，实现对车辆的引导和控制，例如在前方有拥堵时，提前向车辆发送减速或绕行指令，避免拥堵加剧。 多车辆协同的汇流与分流控制： 在高速公路入口汇流区或出口分流区，车辆的密集交互容易引发冲突。利用分布式信息融合，可以实现车辆之间的协同，例如，通过V2I（Vehicle-to-Infrastructure）通信，信号灯或路侧单元向车辆发出速度建议，引导车辆安全、有序地进行汇流或分流。 大规模交通系统中的分布式决策与执行： 面对大规模、复杂的交通网络，分布式信息融合能够实现决策的分布式部署，例如，每个交通扇区内的主控单元可以根据本区域的融合信息进行局部优化，同时与其他扇区的单元进行信息交互，实现更大范围的协同。 总结与展望 本书在对分布式信息融合在智能交通系统中的应用进行全面深入研究的基础上，对该领域未来的发展趋势进行了展望。我们认为，随着5G、物联网、人工智能等新技术的不断发展，分布式信息融合将在智能交通系统中扮演更加核心的角色。未来研究将更加注重： 面向实时性与低延迟的分布式融合算法设计。 考虑隐私保护和数据安全的高级分布式融合策略。 将机器学习与深度学习技术更深入地融入分布式融合框架。 构建更加智能、自适应、可扩展的分布式交通信息融合平台。 面向自动驾驶与车路协同的深度融合应用研究。 本书力求为相关领域的研究者、工程师和决策者提供一个系统性的理论框架和丰富的应用实例，以期推动智能交通系统在分布式信息融合技术的支撑下，实现更高效、更安全、更智能的发展。 适用读者： 本书适合从事智能交通系统、计算机科学、控制科学、电子工程、通信工程等相关领域的研究人员、研究生、工程师，以及对智能交通技术感兴趣的从业人员和学生阅读。