基本信息
书名：紫外光自组织网络理论
定价：70.00元
作者：柯熙政
出版社：科学出版社
出版日期：2011-06-01
ISBN：9787030313225
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.581kg
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内容提要
无线激光通信融合了光纤通信与微波通信的优点，但是激光的直线传输限制了无线激光通信的应用范围。紫外光非直视传输弥补了无线激光通信的不足，可以采用自组织网络扩大其覆盖范围，因而具有潜在的应用前景。《紫外光自组织网络理论》详细分析了紫外光自组织网络的信道特性，对紫外光通信覆盖范围进行了分析计算。在分析经典通信协议的基础上，对MAC层协议及其公平性、路由协议等进行了讨论，构建了适用于紫外光非直视通信的基本构架。对书中提出的通信协议进行了详细分析，书末给出了计算机仿真的关键程序，以便读者学习和理解。
《紫外光自组织网络理论》可作为高等院校通信、网络等相关专业的高年级本科生、研究生的教学用书，也可作为研究人员和工程技术人员的参考用书。
目录
作者介绍
柯熙政，教授，博士生导师。1962年生，1996年在中国科学院获得理学博士学位，1997-2002年在西安电子科技大学、第二炮兵工程学院从事博士后研究工作。现为西安理工大学“通信与信息系统”学科带头人。
柯熙政教授主要从事无线激光通信与组合导航领域的研究工作，先后主持和参加国家高技术发展计划、军队重大预演演示验证项目、国防重点实验室重点基金、国家自然科学基金等数十项科研项目，SCI和EI收录论文近百篇，出版学术著作三部。
柯熙政教授曾获得军队科技进步一等奖、中国科学院研究生院长奖学金、中国科学院“盈科”青年学者奖及多项陕西省科技类奖。
文摘
序言
紫外光自组织网络理论 作者： 柯熙政 出版社： 科学出版社 ISBN： 9787030313225 内容概要： 本书深入探讨了紫外光自组织网络（UV-SONet）这一前沿理论。作者柯熙政先生基于长期的研究和实践，系统性地阐述了UV-SONet的生成机制、核心原理、网络拓扑特性、信息传播模式、以及在各类应用场景下的潜力。全书旨在为读者构建一个关于UV-SONet的全面、深入且严谨的认知框架，无论是在理论研究还是工程实践领域，都能提供有力的理论支撑和指导。 第一章 导论：自组织网络的时代背景与紫外光视角 本章首先勾勒了信息技术飞速发展下，对新型、高效、自主网络架构的需求日益增长的宏观背景。传统中心化或静态配置的网络面临着伸缩性差、鲁棒性弱、部署成本高等瓶颈。在此背景下，自组织网络（Self-Organizing Network, SONet）的概念应运而生，它强调网络节点的自主决策、协同优化以及动态适应能力。 随后，本章聚焦于“紫外光”这一独特的视角。紫外光，作为电磁波谱中的一个特殊频段，其高能量、短波长等特性在信息传输和感知方面具有潜在优势。作者引入紫外光概念，并非仅仅将其视为一种传输介质，而是将其理解为一种能够催生或影响网络自组织过程的“催化剂”或“驱动力”。它可能体现在紫外光的物理特性对节点间通信、感知、甚至节点自身状态的影响，从而引导网络朝着更加优化、自主的状态演进。本章旨在激发读者对“紫外光”与“自组织”之间耦合关系的初步思考，为后续深入的理论探讨奠定基础。 第二章 紫外光自组织网络的理论基石：多智能体协同与涌现行为 自组织网络的实现离不开对“多智能体系统”理论的深刻理解。本章详细阐述了UV-SONet中各节点如何被视为具备一定智能和决策能力的“智能体”。这些智能体之间通过局部信息交互，遵循预设的规则或算法，实现全局网络性能的提升。 2.1 多智能体交互模型： 感知与信息获取： 智能体如何感知自身状态、周围环境以及邻居节点的信息。特别地，强调了紫外光的探测能力可能为智能体提供独特的环境感知维度。 决策机制： 基于感知信息，智能体如何做出局部决策。这可能涉及学习算法（如强化学习）、博弈论模型、或者启发式规则。 交互协议： 智能体之间进行信息交换和协同的通信协议。强调这些协议的设计需要支持信息的高效传递和处理，并可能受到紫外光传输特性的影响。 2.2 涌现行为的原理： 涌现行为是自组织网络的精髓所在。本章深入剖析了UV-SONet中，由大量个体智能体的简单局部交互如何“涌现”出复杂的全局行为，例如网络拓扑的自适应形成、流量的自平衡分配、故障的自愈合能力等。 自发性与无中心化： 强调涌现行为的产生并非源于一个中心控制器的指令，而是智能体自主行为的自然结果。 全局性能的宏观表现： 探讨如何从微观的智能体行为推导出宏观的网络性能指标，以及如何通过调整微观规则来影响宏观涌现。 紫外光在涌现中的作用： 进一步探讨紫外光作为一种潜在的感知或通信媒介，如何影响智能体的决策，进而引导特定的涌现行为。例如，紫外光强度的变化可能触发节点间的聚集或疏散，形成自组织的连通性。 第三章 紫外光在网络拓扑生成中的作用 网络拓扑是网络结构的基础，其优化程度直接影响着网络的性能。本章着重研究紫外光如何影响UV-SONet的拓扑生成过程。 3.1 基于紫外光感知的节点部署与连接： 环境紫外光分布模型： 讨论不同场景下紫外光的空间分布特性，例如与太阳辐射、人造光源、以及特定物质的反射吸收等因素的关系。 节点选址与密度控制： 智能体根据感知到的紫外光强度、角度等信息，自主选择部署位置，以最大化通信覆盖、能量收集或信息感知效率。例如，在紫外光强烈的区域，可能部署更多的传感器节点。 自适应连接策略： 节点根据邻居节点的紫外光信号强度、方向性等信息，动态调整其通信连接。高紫外光信号可能意味着更强的通信链路，也可能指示着潜在的干扰。 3.2 动态拓扑演化与重构： 紫外光诱导的拓扑变化： 探讨紫外光的变化（如日夜交替、阴晴雨雪）如何驱动网络拓扑的实时调整。例如，在特定紫外光条件下，可能激活某些备份链路，或者解散冗余的连接。 能量与信息协同优化： 考虑节点可能同时利用紫外光进行能量收集（如紫外光能电池）和信息通信。拓扑的生成需要在通信容量和能量约束之间进行权衡，紫外光的光能转换效率在此过程中扮演重要角色。 鲁棒性与连通性保障： 通过动态调整拓扑，UV-SONet能够更好地应对节点故障、环境变化等挑战，保持网络的整体连通性。 第四章 UV-SONet中的信息传播与路由机制 信息在网络中的高效、可靠传输是网络的生命线。本章深入探讨UV-SONet特有的信息传播和路由机制。 4.1 紫外光辅助的物理层通信模型： 紫外光作为信道的特性： 分析紫外光作为通信媒介的优势与劣势，如高带宽潜力、方向性、以及受障碍物和大气吸收的影响。 信道建模： 建立考虑紫外光特性的信道模型，包括衰减、散射、以及可能存在的非线性效应。 调制与编码方案： 针对紫外光信道的特点，设计高效的调制解调和编码策略，以提升信息传输的可靠性和速率。 4.2 自组织的路由策略： 基于紫外光强度和方向的路由： 智能体可以根据接收到的紫外光信号强度和方向信息，选择下一跳节点。例如，优先选择紫外光信号更强、方向更集中的节点，以建立更稳定的通信链路。 能量感知路由： 结合紫外光能量收集能力，路由算法需要权衡链路质量、能量消耗以及剩余能量，选择最优的路径。 拥塞避免与负载均衡： 通过智能体间的协同，动态调整路由，避免网络拥塞，实现信息的均衡分布。 拓扑变化的适应性路由： 当网络拓扑因环境变化或节点行为而发生改变时，路由机制能够快速响应，重新规划路径。 第五章 紫外光自组织网络的性能分析与评估 本章致力于为UV-SONet提供一套科学的性能分析与评估框架。 5.1 关键性能指标定义： 连通性与覆盖率： 评估网络在不同紫外光条件下的连通性和地理覆盖范围。 信息传输速率与时延： 分析紫外光信道的带宽限制以及路由效率对信息传输速率和端到端时延的影响。 能量效率： 评估网络整体的能量消耗，以及通过紫外光能量收集所带来的节能效益。 鲁棒性与可靠性： 衡量网络在节点故障、链路中断等情况下的抵抗能力。 可伸缩性： 分析网络在节点数量增加时，性能下降的程度。 5.2 仿真与建模方法： 仿真平台的选择与构建： 介绍用于UV-SONet仿真的常用工具和平台，以及如何构建符合实际场景的仿真环境。 数学建模与理论分析： 运用概率论、排队论、控制论等数学工具，对UV-SONet的性能进行理论分析，推导性能界限。 实验验证： 讨论在实际环境中进行原型系统测试和实验验证的必要性与方法。 第六章 紫外光自组织网络的潜在应用领域 本章将视野拓展至UV-SONet的实际应用，展示其在不同领域的广阔前景。 6.1 智慧农业与环境监测： 区域性环境参数监测： 利用UV-SONet部署传感器网络，实时监测土壤湿度、温度、光照（包括紫外光强度）、空气质量等参数，为精准农业提供数据支持。 病虫害预警与传播路径分析： 紫外光的变化可能与某些病虫害的活动周期相关，UV-SONet可用于构建预警系统。 自然灾害监测： 在特定区域部署UV-SONet，监测地震、洪涝、火灾等可能伴随特定紫外光信号的事件。 6.2 智能交通与城市管理： 车辆通信与协同驾驶： 紫外光在一定范围内可以提供低功耗、定向的通信，支持车辆间的安全通信和协同决策。 基础设施健康监测： 在桥梁、道路等关键基础设施上部署UV-SONet，实时监测结构健康状况，通过紫外光信号的变化预警潜在风险。 城市光污染与环境评估： 利用UV-SONet监测城市夜间人造紫外光辐射，评估其对生态环境的影响。 6.3 空间探索与极端环境部署： 行星表面探测网络： 在缺乏通信基础设施的行星表面，UV-SONet可以构建自主通信网络，支持探测器之间的数据传输。紫外光在特定行星大气中的传播特性可能适用于此类场景。 深海探测与水下通信： 虽然紫外光在水中衰减较快，但经过特殊设计和优化，特定波段的紫外光通信或基于紫外光感知的自组织可能在某些水下应用中找到契机。 灾难救援与应急通信： 在通信基础设施损毁的灾难区域，UV-SONet能够快速部署，形成临时通信网络，支持救援行动。 第七章 未来展望与挑战 本章对UV-SONet的未来发展方向进行展望，并指出当前面临的主要挑战。 7.1 未来研究方向： 更精细化的紫外光与网络交互模型： 深入研究紫外光与节点行为、通信物理层的复杂耦合关系。 跨域协同与异构网络融合： 将UV-SONet与其他类型的网络（如无线传感器网络、5G/6G网络）进行融合，实现更强大的功能。 人工智能与UV-SONet的深度结合： 利用深度学习、联邦学习等AI技术，进一步提升UV-SONet的智能化和自适应能力。 安全性与隐私保护： 针对UV-SONet的特点，研究有效的安全防护和隐私保护机制。 7.2 面临的挑战： 紫外光通信的物理限制： 如传输距离、受天气和环境影响等问题，需要技术突破。 能源约束与功耗优化： 如何在保证性能的同时，最大化紫外光能量收集效率，降低网络功耗。 标准化与互操作性： 缺乏统一的标准，阻碍了UV-SONet的大规模推广和应用。 实际部署与成本效益： 如何将理论研究转化为实际可行的部署方案，并具备经济竞争力。 结论： 《紫外光自组织网络理论》一书，通过对紫外光与自组织网络之间深刻的内在联系进行系统性、前瞻性的研究，为读者提供了一个全新的视角来理解和构建未来的智能网络。本书不仅涵盖了UV-SONet的核心理论、关键技术，还对其在多元化应用场景下的潜力进行了深入探讨，为该领域的研究者、工程师和决策者提供了宝贵的参考。随着技术的不断发展，UV-SONet有望成为构建更加高效、智能、弹性的下一代信息基础设施的重要组成部分。
这套书的装帧设计，从拿到手的第一刻起，就给我留下了非常深刻的印象。那种略带粗粝感的封面材质，配上书名和作者信息那沉稳的排版，简直就是理工科专业书籍里的“艺术品”。我尤其欣赏出版社在色彩选择上的克制，没有花哨的图案，全凭字体和留白的张力来传达内容的分量感。书脊的宽度也恰到好处，无论是放在书架上还是随手翻阅，都有一种坚实的质感，让人感觉里面承载的知识是经过精心打磨的。内页的纸张选择也非常考究，虽然是涉及复杂理论的专业书籍，但纸张的白度适中，不刺眼，即便是长时间面对密集的公式和图表，眼睛的疲劳感也明显减轻了许多。装订工艺的处理也体现了专业水准，书页翻动起来非常顺滑，没有那种新书特有的僵硬感，这对于需要频繁查阅和标记重点的学习者来说，无疑是一个巨大的加分项。整体来看，这本实体书本身，就是对“理论”二字最好的物理诠释——严谨、内敛、经得起推敲。