面向复杂环境监测的无线传感网络技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：面向复杂环境监测的无线传感网络技术研究

定价：69.00元

作者：詹杰 刘宏立 张杰

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2014-09-01

ISBN：9787115367044

字数：

页码：

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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无线传感网络国内外已经有了二三十年的研究积累，出现了大量的研究成果，但真正将无线传感网络投入应用还很少。

内容提要

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《面向复杂环境监测的无线传感网络技术研究》关注复杂环境下面向环境应用的无线传感器网络设计问题，包括物理层的调制解调方式、商业协议的应用性能分析、监测应用中的节点定位、动态跟踪、定位安全、复杂环境下的节点部署和动态拓扑控制、路由和数据传播等在监测应用中必须要解决的问题，对每项问题都讨论了研究的思路并提出了有效的解决方案。
　　《面向复杂环境监测的无线传感网络技术研究》可以作为从事无线传感器网络、物联网领域的科学研究、产业应用等方面专业人士的参考书，也适用于高等院校电子、通信类专业的教师、研究生和高年级学生将其作为技术指导书。

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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《智能感知：下一代物联网通信与数据融合》 内容梗概： 本书深入探讨了物联网（IoT）领域的核心技术与前沿发展，着眼于如何构建一个更加智能、高效、可靠的感知网络，以应对日益增长的设备连接数量和海量数据的处理挑战。我们不再局限于单一的网络通信模式，而是将目光投向了构建一个多层次、多模态、自适应的智能感知体系。本书将从基础的网络架构设计入手，逐步深入到关键的通信技术、数据处理策略以及面向特定应用的智能化解决方案，旨在为读者提供一个全面而深入的物联网技术理解框架。 第一章：物联网感知网络架构的演进与挑战 本章将首先回顾物联网感知网络的历史发展脉络，从早期的嵌入式系统到如今的万物互联，分析不同发展阶段的技术特点和面临的瓶颈。我们将重点探讨当前物联网感知网络所面临的几大核心挑战，包括： 异构性与多样性： 如何有效地连接和管理种类繁多、通信协议各异的传感器、执行器和终端设备。 规模性与可扩展性： 如何设计能够支持数以亿计设备接入，并在未来能够持续扩展的网络架构。 资源受限性： 如何在低功耗、低计算能力和有限通信带宽的终端设备上实现复杂的功能。 安全性与隐私保护： 如何在开放的网络环境中保障数据的完整性、机密性，并防止未经授权的访问。 数据爆炸与处理能力： 如何有效采集、存储、传输和分析海量传感器数据，并从中提取有价值的信息。 在此基础上，我们将引入下一代物联网感知网络的新型架构理念，包括分层自治、边缘计算集成、以及软硬件协同设计等，为后续章节的技术探讨奠定理论基础。 第二章：面向异构接入的融合通信技术 本章将聚焦于如何实现不同通信技术和协议的无缝融合，构建一个高效的物联网通信骨干。我们将深入剖析当前主流的物联网通信技术，并对其优缺点进行比较分析： 短距离无线通信： 详细介绍Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee、LoRa等技术在不同场景下的应用优势与局限性，并探讨其在低功耗、低速率及覆盖范围方面的优化策略。 长距离无线通信： 深入研究NB-IoT、LTE-M、5G等蜂窝通信技术在物联网领域的应用，重点关注其低功耗广域网（LPWAN）特性、数据速率、网络部署成本以及与传统蜂窝网络的协同。 有线与无线传感网络互联： 探讨如何将传统的有线传感器网络与无线传感器网络进行有效整合，实现数据的统一汇聚与管理。 协议栈的互操作性与适配： 分析不同通信协议之间的数据格式、寻址方式、连接管理等方面的差异，并介绍用于实现互操作性的中间件、网关技术以及标准化进展。 新型通信范式： 探索如可见光通信（VLC）、射频识别（RFID）在特定物联网场景下的应用潜力，以及如何利用这些新兴技术弥补现有通信技术的不足。 本章将重点强调如何在不同技术之间实现无缝切换和数据路由，以适应复杂的异构环境，确保数据能够高效、可靠地从感知节点传递到处理中心。 第三章：边缘智能：数据预处理与实时决策 随着物联网设备的激增，将所有原始数据传输至云端进行处理将面临巨大的带宽压力和延迟问题。本章将深入探讨边缘计算（Edge Computing）在物联网感知网络中的关键作用，将智能处理能力下沉至网络的边缘。 边缘智能的体系结构： 分析不同层级的边缘节点（如终端设备、网关、边缘服务器）的功能划分和协同机制。 数据采集与清洗： 探讨在边缘端进行数据采集的优化策略，以及如何进行实时的数据去重、异常值检测、数据格式转换和有效压缩，以减轻网络传输负担。 轻量级机器学习模型部署： 研究适用于资源受限边缘设备的机器学习算法和模型压缩技术，实现模型在边缘端的推理和应用，例如使用TinyML技术。 实时数据分析与模式识别： 阐述如何在边缘端进行低延迟的数据分析，实时识别关键事件、异常行为或预警信号，并做出即时响应。 分布式决策与协同： 探讨边缘节点之间如何进行协同决策，以及如何将边缘计算与云端计算进行有效结合，实现整体的最优性能。 边缘安全与隐私： 分析在边缘端进行数据处理所面临的安全风险，并提出相应的防护措施，例如本地加密、访问控制等。 本章旨在强调将智能分析能力前移，实现对数据的就地处理和实时决策，从而显著提升物联网系统的响应速度、效率和可靠性。 第四章：面向大规模网络的资源管理与调度 在庞大而动态的物联网网络中，对有限的计算、存储和通信资源进行高效的管理和调度至关重要。本章将深入研究物联网资源管理的关键技术。 设备发现与注册： 探讨在海量设备接入场景下，如何高效、可靠地发现新设备并进行身份注册，确保网络的完整性。 任务卸载与分配： 研究如何根据设备的计算能力、网络状况和任务优先级，智能地将计算任务分配给不同的设备或边缘节点。 能耗优化策略： 深入分析传感器节点和通信设备的能耗特性，研究各种低功耗工作模式、休眠唤醒机制以及能源采集技术，最大化网络运行时间。 带宽管理与拥塞控制： 探讨在面临大量数据传输时，如何进行带宽分配、流量调度和拥塞避免，确保关键数据的及时传输。 网络拓扑管理与自适应： 研究网络节点之间的动态连接、拓扑变化以及如何实现网络的自愈合和自适应调整。 服务质量（QoS）保障： 探讨如何在资源受限的环境下，为不同类型的物联网应用提供差异化的服务质量保障，例如对时延敏感的应用提供优先通道。 本章将重点关注如何通过精细化的资源管理和智能化的调度机制，在保证系统性能的同时，最大限度地提高能源效率和网络稳定性。 第五章：数据融合与知识挖掘 物联网系统产生的数据具有多源、异构、海量的特点，单一的数据源往往无法提供完整的场景信息。本章将聚焦于如何通过多源数据融合，从海量数据中挖掘出深层价值。 数据融合的层次与模型： 介绍不同级别的数据融合模型，包括信号层融合、特征层融合和决策层融合，并分析其适用场景。 时空数据关联与同步： 探讨如何处理带有时间戳和地理位置信息的传感器数据，实现数据的时空对齐和关联分析。 数据清洗与预处理： 进一步深入探讨在数据融合过程中，如何处理缺失值、噪声数据、异常数据以及不同数据格式的统一。 基于语义的数据融合： 引入知识图谱、本体论等技术，实现对异构传感器数据的语义理解，提升融合的智能化水平。 机器学习与深度学习在数据挖掘中的应用： 详细介绍如何利用各种机器学习和深度学习算法，从融合后的数据中提取模式、关联规则、预测模型，例如用于环境异常检测、趋势预测等。 可解释性人工智能（XAI）在数据挖掘中的实践： 探讨如何让挖掘出的知识更具可解释性，帮助用户理解数据背后的原因和规律。 数据安全与隐私保护在融合过程中的考量： 分析在数据融合过程中可能产生的隐私泄露风险，并介绍差分隐私、联邦学习等保护隐私的数据处理技术。 本章旨在展示如何将分散、原始的数据转化为有意义的信息和知识，为决策支持、智能控制和应用创新提供强大的驱动力。 第六章：面向特定应用的智能化解决方案 在掌握了上述核心技术后，本章将通过多个实际应用案例，展示如何将物联网感知网络技术应用于解决现实世界的复杂问题。 智慧城市： 探讨如何利用物联网技术实现智能交通管理、环境监测、公共安全预警、智能照明等，提升城市运行效率和居民生活品质。 智慧农业： 分析如何通过传感器网络监测土壤、气候、作物生长状况，实现精准灌溉、施肥、病虫害防治，提高农业生产效率和资源利用率。 智能制造： 介绍如何构建工业物联网（IIoT），实现生产设备的实时监控、预测性维护、质量追溯和生产流程优化。 智慧医疗： 探讨远程健康监测、可穿戴设备数据采集、医院资产管理等应用，提升医疗服务的效率和可及性。 智能家居与建筑： 展示如何构建安全、舒适、节能的智能家居和建筑环境，提升居住体验和能源效率。 每个案例都将详细阐述其面临的挑战、采用的关键技术、系统架构设计以及预期带来的效益，使读者能够更直观地理解物联网技术在不同领域的落地与价值。 结论与展望： 本书最后将对整个物联网感知网络技术进行总结，并对未来的发展趋势进行展望。我们将探讨人工智能、区块链、数字孪生等新兴技术如何与物联网深度融合，以及这些融合将如何催生出更加智能、自主、互联的下一代感知网络，为人类社会的可持续发展注入新的活力。 目标读者： 本书适合对物联网技术感兴趣的大学本科生、研究生，以及在通信、计算机科学、自动化、电子工程等领域从事研发、设计、系统集成和管理的工程师、技术人员和科研人员。同时，也适合希望了解物联网技术在各个行业应用前景的商业决策者和行业分析师。 本书特点： 体系完整： 从基础架构到核心技术，再到应用落地，构建完整的技术知识体系。 前沿性强： 聚焦下一代物联网发展方向，涵盖了边缘计算、数据融合、智能化等最新研究热点。 实践导向： 结合实际应用案例，强调技术的落地与价值实现。 深入浅出： 理论阐述严谨，同时注重概念的清晰表达和技术细节的解析。 跨学科融合： 融合了通信、计算、控制、人工智能等多个学科的知识。