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無線傳感器網絡信息處理與組網設計

無線傳感器網絡信息處理與組網設計

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內容簡介

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

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,出版專着2部。
 

目錄

第1章傳感器網絡的信息論邊界1
1.1 引言1
1.2 傳感器網絡模型2
1.3 數字結構5
1.3.1 分布式信源編碼6
1.3.2 分布式信道編碼13
1.3.3 數字結構的端到端性能19
1.4 數字結構的代價21
1.5 一般結構邊界23
1.6 本章小結25
參考文獻26
第2章無線傳感器網絡的網內信息處理29
2.1 引言29
2.2 通信復雜度模型31
2.3 無線網絡的計算:空間復用與分組計算33
2.3.1 無線通信網絡的地理模型34
2.3.2 分組計算與計算吞吐量35
2.3.3 對稱函數與形式向量36
2.3.4 同位網絡36
2.3.5 對稱函數的子類:形式感知與形式閾值37
2.3.6 同位網絡中的最大吞吐量39
2.3.7 多跳隨機平面網絡41
2.3.8 其他非周期網絡42
2.4 有噪無線通信網絡:同位廣播網絡中的可信計算43
2.4.1 測量結果的奇偶性44
2.4.2 閾值函數45
2.5 信息論模型46
2.6 本章小結48
參考文獻48
第3章無線傳感器網絡的感知容量51
3.1 引言51
3.1.1 廣域檢測應用51
3.1.2 傳感器網絡編碼器53
3.1.3 基於信息論的角度54
3.2 傳感器網絡的感知容量55
3.2.1 節點隨機連接傳感器網絡模型55
3.2.2 隨機編碼與方法類型58
3.2.3 感知容量理論59
3.2.4 感知容量邊界64
3.3 其他傳感器網絡模型的感知容量66
3.3.1 定位感知模型67
3.3.2 目標模型68
3.4 本章小結69
參考文獻70
第4章傳感器網絡生存期定律及其應用73
4.1 引言73
4.2 傳感器網絡生存期定律及普適性設計原則74
4.2.1 網絡特性與生存期定義74
4.2.2 生存期定律75
4.2.3 生存期最大化的通用設計原則75
4.3 隨機最短路徑框架76
4.3.1 問題說明77
4.3.2 SSP的討論78
4.3.3 網絡生存期的基本性能極限80
4.3.4 網絡極限性能的計算81
4.4 分布式漸進最優傳輸調度83
4.4.1 生存期最大化動態協議83
4.4.2 DTSP的動態特性84
4.4.3 DTSP的漸進最優性85
4.4.4 分布式實現86
4.4.5 仿真研究87
4.5 傳感器網絡生存期的分析92
4.6 本章小結92
參考文獻93
第5章傳感器網絡中的信號檢測95
5.1 引言95
5.2 集中檢測96
5.3 傳統分布式檢測框架97
5.3.1 二元假設檢驗97
5.3.2 漸進機制99
5.4 無線傳感器網絡中的分布式檢測100
5.4.1 傳感器節點101
5.4.2 網絡架構101
5.4.3 數據處理102
5.5 無線傳感器網絡102
5.5.1 容量約束條件下的檢測104
5.5.2 關於無線信道的討論105
5.5.3 相關性檢測109
5.5.4 衰減與衰落110
5.6 范式分析112
5.6.1 相長干涉113
5.6.2 消息傳遞114
5.6.3 跨層思想114
5.6.4 節能機制115
5.7 擴展與普適化115
5.8 本章小結116
參考文獻117
第6章帶寬能量受限條件下的分布式估計121
6.1 引言121
6.2 分布式量化估計122
6.3 最大似然估計122
6.3.1 噪聲概率密度函數已知而方差未知125
6.3.2 噪聲概率密度布函數未知129
6.3.3 均方誤差的下界133
6.4 向量參數的估計133
6.5 最大后驗概率估計139
6.6 分布式估計的降維141
6.6.1 解耦分布式估計—壓縮142
6.6.2 耦合分布式估計—壓縮146
6.7 失真率分析148
6.7.1 集中式估計的失真率150
6.7.2 分布式估計的失真率155
6.7.3 凸優化確定失真率上界158
6.8 本章小結158
參考文獻159
第7章無線傳感器網絡中的分布式學習162
7.1 引言162
7.2 典型學習理論164
7.2.1 監督式學習模型164
7.2.2 核函數方法及經驗風險最小化原理165
7.2.3 其他學習算法168
7.3 無線傳感器網絡中的分布式學習177
7.4 有融合中心無線傳感器網絡中的分布式學習181
7.4.1 分簇方法181
7.4.2 分布式學習的統計極限181
7.5 有網內處理Adhoc無線傳感器網絡的分布式學習184
7.5.1 基於稀疏度的分布式訓練185
7.5.2 基於次梯度增量法的分布式訓練186
7.5.3 基於交替投影法的分布式訓練188
7.6 本章小結190
參考文獻191
第8章無線傳感器網絡中的圖模型與融合194
8.1 引言194
8.2 圖模型195
8.2.1 定義與性質195
8.2.2 和積算法196
8.2.3 最大乘積算法197
8.2.4 環路置信傳播198
8.2.5 非參數置信傳播198
8.3 無線傳感器網絡的圖模型199
8.3.1 傳感器網絡中的自定位200
8.3.2 傳感器網絡多目標數據關聯202
8.4 消息檢查與近似對融合的影響204
8.4.1 消息檢查204
8.4.2 基於粒子的消息傳遞精確度205
8.5 消息近似的作用207
8.6 網絡融合資源受限的優化分配210
8.6.1 傳感器網絡目標追蹤的資源管理211
8.6.2 嚴格受限條件下的分布式推測215
8.7 本章小結221
參考文獻222
……
第9章廣域傳感器網絡的隨機協同傳輸225
第10章泛在多跳通信網絡的鄰域狀態自適應更新247
第11章分布式數據動態均衡282
第12章動態傳輸路徑自愈技術321
名詞索引360
 

詳細資料

  • ISBN:9787115423986
  • 規格:367頁 / 21 x 14.8 x 1.5 cm / 普通級 / 1-1
  • 出版地:中國

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