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無線傳感器網(wǎng)絡信息處理與組網(wǎng)設計

無線傳感器網(wǎng)絡信息處理與組網(wǎng)設計

定 價:¥98.00

作 者: 秦丹陽 著
出版社: 人民郵電出版社
叢編項: 信息與通信創(chuàng)新學術專著
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787115423986 出版時間: 2016-10-01 包裝: 平裝
開本: 小16開 頁數(shù): 367 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書主要關注無線傳感器網(wǎng)絡中面向廣域部署的關鍵技術,從信息處理、組網(wǎng)技術以及泛在組網(wǎng)設計等角度論述廣域傳感器網(wǎng)絡的設計方法與優(yōu)化架構。重點討論廣域部署傳感器網(wǎng)絡的本質(zhì)特點、分布式信號處理方法、無線傳感器網(wǎng)絡通信算法以及泛在環(huán)境的組網(wǎng)設計方式。

作者簡介

  秦丹陽,博士,副教授/碩士生導師,主要研究方向為無線多跳通信網(wǎng)絡技術、泛在感知與普適計算。目前主持國家自然科學基金項目1項、教育部博士點重點項目1項、中國博士后基金項目、黑龍江省自然科學基金項目、黑龍江省博士后科研項目、黑龍江省教育廳面上項目、黑龍江省電子工程省高校重點實驗室開放基金項目以及校級項目多項。先后發(fā)表SCI、EI檢索的高水平學術論文30余篇,專利授權3項,出版專著2部。

圖書目錄

第1章 傳感器網(wǎng)絡的信息論邊界\t1
1.1 引言\t1
1.2 傳感器網(wǎng)絡模型\t2
1.3 數(shù)字結構\t5
1.3.1 分布式信源編碼\t6
1.3.2 分布式信道編碼\t13
1.3.3 數(shù)字結構的端到端性能\t19
1.4 數(shù)字結構的代價\t21
1.5 一般結構邊界\t23
1.6 本章小結\t25
參考文獻\t26
第2章 無線傳感器網(wǎng)絡的網(wǎng)內(nèi)信息處理\t29
2.1 引言\t29
2.2 通信復雜度模型\t31
2.3 無線網(wǎng)絡的計算:空間復用與分組計算\t33
2.3.1 無線通信網(wǎng)絡的地理模型\t34
2.3.2 分組計算與計算吞吐量\t35
2.3.3 對稱函數(shù)與形式向量\t36
2.3.4 同位網(wǎng)絡\t36
2.3.5 對稱函數(shù)的子類:形式感知與形式閾值\t37
2.3.6 同位網(wǎng)絡中的最大吞吐量\t39
2.3.7 多跳隨機平面網(wǎng)絡\t41
2.3.8 其他非周期網(wǎng)絡\t42
2.4 有噪無線通信網(wǎng)絡:同位廣播網(wǎng)絡中的可信計算\t43
2.4.1 測量結果的奇偶性\t44
2.4.2 閾值函數(shù)\t45
2.5 信息論模型\t46
2.6 本章小結\t48
參考文獻\t48
第3章 無線傳感器網(wǎng)絡的感知容量\t51
3.1 引言\t51
3.1.1 廣域檢測應用\t51
3.1.2 傳感器網(wǎng)絡編碼器\t53
3.1.3 基于信息論的角度\t54
3.2 傳感器網(wǎng)絡的感知容量\t55
3.2.1 節(jié)點隨機連接傳感器網(wǎng)絡模型\t55
3.2.2 隨機編碼與方法類型\t58
3.2.3 感知容量理論\t59
3.2.4 感知容量邊界\t64
3.3 其他傳感器網(wǎng)絡模型的感知容量\t66
3.3.1 定位感知模型\t67
3.3.2 目標模型\t68
3.4 本章小結\t69
參考文獻\t70
第4章 傳感器網(wǎng)絡生存期定律及其應用\t73
4.1 引言\t73
4.2 傳感器網(wǎng)絡生存期定律及普適性設計原則\t74
4.2.1 網(wǎng)絡特性與生存期定義\t74
4.2.2 生存期定律\t75
4.2.3 生存期最大化的通用設計原則\t75
4.3 隨機最短路徑框架\t76
4.3.1 問題說明\t77
4.3.2 SSP的討論\t78
4.3.3 網(wǎng)絡生存期的基本性能極限\t80
4.3.4 網(wǎng)絡極限性能的計算\t81
4.4 分布式漸進最優(yōu)傳輸調(diào)度\t83
4.4.1 生存期最大化動態(tài)協(xié)議\t83
4.4.2 DTSP的動態(tài)特性\t84
4.4.3 DTSP的漸進最優(yōu)性\t85
4.4.4 分布式實現(xiàn)\t86
4.4.5 仿真研究\t87
4.5 傳感器網(wǎng)絡生存期的分析\t92
4.6 本章小結\t92
參考文獻\t93
第5章 傳感器網(wǎng)絡中的信號檢測\t95
5.1 引言\t95
5.2 集中檢測\t96
5.3 傳統(tǒng)分布式檢測框架\t97
5.3.1 二元假設檢驗\t97
5.3.2 漸進機制\t99
5.4 無線傳感器網(wǎng)絡中的分布式檢測\t100
5.4.1 傳感器節(jié)點\t101
5.4.2 網(wǎng)絡架構\t101
5.4.3 數(shù)據(jù)處理\t102
5.5 無線傳感器網(wǎng)絡\t102
5.5.1 容量約束條件下的檢測\t104
5.5.2 關于無線信道的討論\t105
5.5.3 相關性檢測\t109
5.5.4 衰減與衰落\t110
5.6 范式分析\t112
5.6.1 相長干涉\t113
5.6.2 消息傳遞\t114
5.6.3 跨層思想\t114
5.6.4 節(jié)能機制\t115
5.7 擴展與普適化\t115
5.8 本章小結\t116
參考文獻\t117
第6章 帶寬能量受限條件下的分布式估計\t121
6.1 引言\t121
6.2 分布式量化估計\t122
6.3 最大似然估計\t122
6.3.1 噪聲概率密度函數(shù)已知而方差未知\t125
6.3.2 噪聲概率密度布函數(shù)未知\t129
6.3.3 均方誤差的下界\t133
6.4 向量參數(shù)的估計\t133
6.5 最大后驗概率估計\t139
6.6 分布式估計的降維\t141
6.6.1 解耦分布式估計—壓縮\t142
6.6.2 耦合分布式估計—壓縮\t146
6.7 失真率分析\t148
6.7.1 集中式估計的失真率\t150
6.7.2 分布式估計的失真率\t155
6.7.3 凸優(yōu)化確定失真率上界\t158
6.8 本章小結\t158
參考文獻\t159
第7章 無線傳感器網(wǎng)絡中的分布式學習\t162
7.1 引言\t162
7.2 典型學習理論\t164
7.2.1 監(jiān)督式學習模型\t164
7.2.2 核函數(shù)方法及經(jīng)驗風險最小化原理\t165
7.2.3 其他學習算法\t168
7.3 無線傳感器網(wǎng)絡中的分布式學習\t177
7.4 有融合中心無線傳感器網(wǎng)絡中的分布式學習\t181
7.4.1 分簇方法\t181
7.4.2 分布式學習的統(tǒng)計極限\t181
7.5 有網(wǎng)內(nèi)處理Ad hoc無線傳感器網(wǎng)絡的分布式學習\t184
7.5.1 基于稀疏度的分布式訓練\t185
7.5.2 基于次梯度增量法的分布式訓練\t186
7.5.3 基于交替投影法的分布式訓練\t188
7.6 本章小結\t190
參考文獻\t191
第8章 無線傳感器網(wǎng)絡中的圖模型與融合\t194
8.1 引言\t194
8.2 圖模型\t195
8.2.1 定義與性質(zhì)\t195
8.2.2 和積算法\t196
8.2.3 最大乘積算法\t197
8.2.4 環(huán)路置信傳播\t198
8.2.5 非參數(shù)置信傳播\t198
8.3 無線傳感器網(wǎng)絡的圖模型\t199
8.3.1 傳感器網(wǎng)絡中的自定位\t200
8.3.2 傳感器網(wǎng)絡多目標數(shù)據(jù)關聯(lián)\t202
8.4 消息檢查與近似對融合的影響\t204
8.4.1 消息檢查\t204
8.4.2 基于粒子的消息傳遞精確度\t205
8.5 消息近似的作用\t207
8.6 網(wǎng)絡融合資源受限的優(yōu)化分配\t210
8.6.1 傳感器網(wǎng)絡目標追蹤的資源管理\t211
8.6.2 嚴格受限條件下的分布式推測\t215
8.7 本章小結\t221
參考文獻\t222
第9章 廣域傳感器網(wǎng)絡的隨機協(xié)同傳輸\t225
9.1 引言\t225
9.2 無線傳感器網(wǎng)絡的協(xié)同傳輸\t226
9.2.1 協(xié)同無線電物理層模型\t226
9.2.2 集中編碼分配協(xié)同機制\t228
9.3 隨機分布式協(xié)同機制\t229
9.4 隨機協(xié)同編碼的性能\t232
9.4.1 分集階數(shù)特性\t232
9.4.2 性能仿真與數(shù)值分析\t235
9.5 基于隨機協(xié)同編碼的協(xié)同廣域網(wǎng)絡分析\t237
9.6 理論分析與驗證\t242
9.7 本章小結\t244
參考文獻\t244
第10章 泛在多跳通信網(wǎng)絡的鄰域狀態(tài)自適應更新\t247
10.1 引言\t247
10.2 典型鄰域狀態(tài)感知算法研究\t247
10.2.1 問題分析\t247
10.2.2 基于相鄰節(jié)點覆蓋的感知與更新\t248
10.2.3 基于控制論的感知與更新\t252
10.3 本地拓撲感知模型\t254
10.3.1 本地拓撲感知度\t254
10.3.2 鄰域狀態(tài)感知映射的公平性收斂\t256
10.4 基于拓撲感知的鄰域狀態(tài)動態(tài)更新算法\t269
10.4.1 鄰域狀態(tài)自適應感知\t269
10.4.2 超時值的自適應調(diào)整\t270
10.4.3 反應式感知分組的重調(diào)度\t272
10.5 仿真結果與性能分析\t274
10.5.1 仿真模型的構建\t274
10.5.2 仿真結果與性能分析\t275
10.6 本章小結\t279
參考文獻\t279
第11章 分布式數(shù)據(jù)動態(tài)均衡\t282
11.1 引言\t282
11.2 典型數(shù)據(jù)均衡算法研究\t283
11.2.1 動態(tài)負載感知路由算法\t283
11.2.2 負載均衡算法\t285
11.3 數(shù)據(jù)負載感知模型\t288
11.4 分布式數(shù)據(jù)動態(tài)均衡路由算法\t292
11.4.1 非飽和數(shù)據(jù)特征下的馬爾可夫退避建模\t292
11.4.2 基于Bloom濾波的最優(yōu)散列建模\t296
11.4.3 分布式數(shù)據(jù)動態(tài)均衡算法\t299
11.5 分布式均衡公平性輔助算法\t302
11.5.1 算法描述\t302
11.5.2 自私節(jié)點的檢測\t306
11.5.3 復雜度分析\t309
11.6 仿真結果與性能分析\t311
11.6.1 仿真模型的構建\t311
11.6.2 仿真結果與性能分析\t312
11.7 本章小結\t317
參考文獻\t318
第12章 動態(tài)傳輸路徑自愈技術\t321
12.1 引言\t321
12.2 典型本地路徑修復算法研究\t323
12.2.1 基于CF策略的路由修復算法\t323
12.2.2 基于on-the-fly策略的路由修復算法\t327
12.3 鏈路質(zhì)量感知模型\t330
12.3.1 鏈路質(zhì)量檢測區(qū)域\t331
12.3.2 功率檢測與質(zhì)量判斷\t332
12.4 最優(yōu)搜索數(shù)學建模\t333
12.4.1 最優(yōu)搜索理論\t333
12.4.2 搜索問題的狀態(tài)方程\t335
12.4.3 狀態(tài)方程的解\t339
12.5 本地路由動態(tài)自愈算法\t344
12.5.1 算法描述\t344
12.5.2 修復后的優(yōu)化\t348
12.6 仿真結果與性能分析\t350
12.6.1 仿真模型的構建\t350
12.6.2 仿真結果與性能分析\t351
12.7 本章小結\t356
參考文獻\t356
名詞索引\t360

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