无线传感网络调度优化技术 [Scheduling Optimization Technology for Wireless Sensor Networks] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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龙军 著

图书标签:

• 无线传感网络
• 调度优化
• 节能
• 路由
• MAC层
• 数据聚合
• 覆盖率
• 网络寿命
• 优化算法
• 低功耗设计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030469878

版次：1

商品编码：11938490

包装：平装

外文名称：Scheduling Optimization Technology for Wireless Sensor Networks

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：168

字数：212000

内容简介

　　《无线传感网络调度优化技术》选取无线传感器网络研究热点问题，对无线传感网络调度优化技术进行深入探讨，重点介绍基于Quorum系统的介质访问控制协议、优化调度算法和聚合调度策略。《无线传感网络调度优化技术》共8章。第1章概述无线传感器网络的研究背景及其意义；第2章论述介质访问控制协议以及调度相关的研究；第3章提出基于自适应Quorum系统同步传感器网络的介质访问控制协议；第4章提出基于Quorum元素偏移的同步介质访问控制协议；第5章提出自适应调整工作时隙长度的异步介质访问控制协议；第6章提出无线传感器网络中网络寿命、汇聚信息量和采样周期折中的优化调度算法；第7章提出基于可变聚合率的数据聚合调度策略；第8章对全书进行总结，介绍取得的相关成果，并展望下一步研究问题。
　　《无线传感网络调度优化技术》可作为无线传感器网络研究、基于Quorum系统的介质访问控制协议研究的教材，也可供从事相关专业的教学、科研和工程技术人员参考。

作者简介

　　龙军，1972年8月生，教授、博士生导师，美国哥伦比亚大学访问学者、北京大学博士后、中南大学“升华学者计划”特聘教授，湖南省杰出青年基金、教育部新世纪优秀人才支持计划获得者，中南大学大数据与知识工程科研团队负责人。研究方向：网络资源管理与可信计算，致力于研究全球一体化的网络资源联邦计算框架，开发支持各类网络资源可信接入、管理与调度的联邦计算平台，为智能制造、云制造、智能工厂提供基础支撑，建立了网构化软件网络资源管理平台与协同开发环境。
　　主持完成国家863、国家科技支撑计划、国家自然科学基金等国家课题14项，突破了网络资源管理与可信计算研究领域一系列核心技术问题。科研成果在30个国家政府机关或大型企业得到推广应用，获省部级科技进步奖一等奖3项、二等奖1项，授权与申请发明专利30余项，获得计算机软件著作权26项。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 无线传感器网络研究背景及其意义
1．2 无线传感器网络的特点
1．3 无线传感器网络的应用领域
1．4 无线传感器网络的介质访问控制问题
1．5 本章小结

第2章 无线传感器介质访问控制研究
2．1 无线传感器网络概述
2．2 无线传感器网络研究挑战
2．3 无线传感器网络介质访问研究现状
2．4 本章小结

第3章 基于Quorum的自适应同步介质访问控制协议
3．1 概述
3．2 网络模型与问题描述
3．2．1 网络模型
3．2．2 问题描述
3．3 基于FG-grid的MAC协议设计
3．3．1 FG-gridQuorum系统
3．3．2 基于FG-grid的MAC协议
3．4 自适应的基于QuorumMAC协议
3．4．1 自适应Quorum设计
3．4．2 自适应Quorum性能分析
3．5 实验结果
3．5．1 FG-gridQuorum系统性能分析
3．5．2 可增加QTS数量的计算
3．5．3 AQM的延迟对比
3．5．4 能量有效性对比
3．6 本章小结

第4章 基于Quorum元素偏移的同步介质访问控制协议
4．1 概述
4．2 网络模型与问题描述
4．3 基于Quorum兀素偏移的MAC协议设计
4．3．1 研究动机
4．3．2 ST-gridQuorum系统
4．3．3 ESQ基于MAC协议
4．4 性能分析
4．4．1 网络延迟
4．4．2 网络寿命
4．5 实验与性能分析结果
4．5．1 QTS的选取与占空比
4．5．2 单跳延迟
4．5．3 端到端延迟
4．5．4 协议的使用范围对比
4．5．5 能量与网络寿命的实验结果
4．6 本章小结

第5章 自适应调整工作时隙长度的异步介质访问控制协议
5．1 概述
5．2 系统模型与问题描述
5．3 基于MAC协议的ESQ
5．3．1 研究动机
5．3．2 SO-gridQuorum系统
5．3．3 QTS压缩矩阵
5．3．4 基于MAC协议的QTSAC
5．4 性能分析
5．4．1 网络延迟
5．4．2 网络寿命
5．5 实验与性能分析结果
5．5．1 实验设计
5．5．2 QTS数量
5．5．3 占空比的对比情况
5．5．4 -单跳延迟
5．5．5 端到端延迟
……
第6章 网络寿命、汇聚信息量和采样周期折中的优化调度算法
第7章 基于可变聚合率的数据聚合调度策略
第8章 总结
参考文献
图表索引

前言/序言

　　无线传感器网络集合了微型电子技术、低功耗嵌入式技术、无线通信技术和分布式信息处理等技术，通过各类集成化的微型传感器之间的协作，实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，是当前在国际上备受关注的，涉及多学科高度交叉，知识高度集成的前沿热点研究领域，具有十分广阔的应用前景和实用价值，被认为是对21世纪产生巨大影响力的技术之一。
　　无线传感器节点作为微小器件，只能配备有限的电源，在煤矿井下等危险无人环境中，更换电源是近乎不可能的。这使得传感器节点的寿命在很大程度上依赖于电池的寿命，所以有效地提高能量效率以延长网络寿命是无线传感器网络设计中的重要问题。而另一方面，当监测对象状态变化、监测事件发生时又需要迅速地将被监测对象与事件的信息尽快地传送到人控终端，从而采取相应的控制措施以满足无人操作装备的平稳安全运行。因而，如何使得无线传感器网络获得高的寿命并使得网络延迟最小化是其获得实际应用的关键课题。本书主要探讨无线传感器网络调度优化技术问题、能量有效与延迟最小化的优化问题，并基于Quorum系统，分别针对竞争和非竞争无线传感器网络的能量高效与延迟最小化的介质访问控制协议进行了深入研究。
　　本书编写特色主要有：
　　（1）内容全面。本书完整地介绍了无线传感器网络的相关知识，详细介绍了基于Quorum的介质访问控制协议，对相关模型进行了深入分析。
　　（2）通俗易懂。本书由浅入深，全面、系统地提出了基于Quorum的各类介质访问控制协议模型、模型分析、模型性能、模型实验结果等内容。
　　（3）面向需求。书中提出的基于Quorum介质访问控制协议、调度算法、聚合调度策略等都经过大量模拟实验验证，为解决实际问题提供参考。
　　（4）图文并茂。对于模型的性能分析、协议之间的对比等，本书给出大量的图形，可以让读者一目了然地查看相关结果。
　　通过本书的学习，读者不仅可以了解无线传感器网络的相关知识，而且可以掌握基于Quorum的介质访问控制协议等相关知识，从而能以高效率研究相关理论和解决实际的问题。

引言 在蓬勃发展的物联网 (IoT) 和大数据时代，无线传感器网络 (WSN) 作为支撑海量数据采集与传输的关键基础设施，其应用场景日益广泛，涵盖了环境监测、工业自动化、智慧医疗、智能家居等诸多领域。然而，WSN 的规模庞大、节点异构、资源受限 (能量、计算能力、通信带宽) 等特点，对网络的性能提出了严峻的挑战。尤其是在数据采集、路由选择、节点休眠激活等核心环节，如何高效地调度和分配网络资源，以最大化网络吞吐量、最小化能量消耗、延长网络寿命、保证数据可靠性，成为当前 WSN 研究的焦点和难点。 本书旨在深入探讨无线传感网络中的调度优化技术，为理解和解决 WSN 面临的性能瓶颈提供一套系统性的理论框架和实用的解决方案。本书并非简单罗列现有技术，而是从 WSN 的内在特性出发，剖析不同应用场景下的调度需求，并在此基础上，构建一系列先进的调度优化模型与算法。我们将重点关注如何平衡 WSN 中存在的各种相互制约的目标，例如，在数据传输量和能量消耗之间寻找最优解，在节点覆盖率和网络连通性之间进行权衡，在满足实时性需求的同时提升整体网络的生存周期。 核心内容与技术路径 本书将围绕以下几个核心维度展开深度阐述： 第一部分：无线传感网络基础与挑战 在深入探讨调度优化技术之前，我们首先会回顾 WSN 的基本概念，包括其典型拓扑结构、节点组成、通信模型以及多样的应用场景。在此基础上，我们将系统梳理 WSN 在实际部署和运行过程中所面临的普遍性挑战，着重分析这些挑战对网络调度策略提出的约束和要求。这部分内容将为后续章节的调度优化设计奠定坚实的基础。 1.1 WSN 架构与关键技术回顾： 介绍 WSN 的分层结构，包括感知层、网络层、汇聚层和应用层，并简述各层在数据采集、传输、处理和分析中的作用。 1.2 WSN 的关键特性与性能指标： 深入分析 WSN 的典型特性，如低功耗、低成本、自组织、动态性、异构性等，并定义衡量 WSN 性能的关键指标，如吞吐量、时延、能量效率、网络寿命、数据可靠性、覆盖率、连通性等。 1.3 WSN 面临的挑战与调度需求： 详细阐述 WSN 在实际应用中遇到的主要挑战，包括能量受限、节点失效、信道干扰、路由拥塞、数据冗余、时空相关性等。重点分析这些挑战如何直接或间接影响网络调度决策，并引出多样化的调度需求。 第二部分：面向吞吐量优化的调度策略 提升 WSN 的数据吞吐量是满足日益增长的数据需求的关键。本部分将聚焦于如何通过优化调度策略，在有限的带宽和节点资源下，最大化单位时间内成功传输的数据量。我们将从多个角度进行分析，包括节点的数据采集频率、节点的通信时隙分配、节点的功率控制以及最优路由选择等方面。 2.1 数据采集调度： 2.1.1 基于事件驱动的调度： 研究如何根据感知到的事件的重要性和紧急程度，动态调整节点的采样频率和上报策略，避免不必要的数据采集和传输，从而降低能量消耗并提高关键数据传输的优先级。 2.1.2 基于覆盖率的协同采集调度： 探讨如何通过优化节点在空间上的布局和协同采集策略，在保证监测区域覆盖率的同时，减少数据冗余，并通过智能调度减少无效通信。 2.1.3 基于时空相关性的数据压缩与调度： 分析数据在时间和空间上的相关性，设计基于压缩感知、稀疏表示等理论的智能调度策略，仅采集和传输最具代表性的信息，显著降低通信开销。 2.2 通信调度与资源分配： 2.2.1 时分多址 (TDMA) 与频分多址 (FDMA) 调度优化： 分析和改进传统的 TDMA 和 FDMA 调度算法，使其能够适应 WSN 的动态性和异构性。研究如何动态划分时隙和频率，以最小化冲突和提高信道利用率。 2.2.2 载波监听多址 (CSMA/CA) 优化： 针对 CSMA/CA 协议在 WSN 中的性能瓶颈，提出改进的冲突避免和拥塞控制机制，例如基于节点剩余能量的自适应退避机制，或基于信道质量预测的调度调整。 2.2.3 混合调度策略： 结合 TDMA、FDMA 和 CSMA/CA 的优点，设计能够根据网络状态和应用需求动态切换的混合调度策略，以期获得更优的整体性能。 2.3 功率控制与调度联合优化： 2.3.1 基于信道质量的自适应功率控制： 研究如何根据通信链路的信道质量，动态调整节点的发射功率，在保证通信可靠性的前提下，降低能量消耗，并为其他节点腾出更多的通信资源。 2.3.2 吞吐量与功率消耗的权衡： 建立吞吐量最大化和功率消耗最小化的多目标优化模型，并提出相应的联合调度和功率控制算法。 第三部分：面向能量效率与网络寿命优化的调度策略 能量是 WSN 最为宝贵的资源。本部分将深入研究如何设计高效的调度策略，以最大限度地延长网络的整体运行时间。我们将重点关注节点休眠/唤醒调度、数据中继调度以及节能路由选择等方面。 3.1 节点休眠/唤醒调度优化： 3.1.1 基于覆盖率保持的休眠调度： 研究如何通过智能的休眠/唤醒调度，在保证监测区域的连续覆盖的前提下，最大化节点的休眠时间，从而显著降低能量消耗。 3.1.2 基于连通性维持的休眠调度： 关注如何通过协同的休眠/唤醒策略，确保网络始终保持良好的连通性，避免节点因局部休眠而导致网络割裂。 3.1.3 基于随机性和确定性的混合休眠调度： 探索结合随机性（例如概率性唤醒）和确定性（例如预定唤醒时间）的混合调度方法，以应对未知网络拓扑变化和节点故障。 3.2 数据中继与节点角色调度： 3.2.1 簇头 (CH) 选举与数据汇聚调度： 深入分析簇头选举算法对网络能量消耗的影响，并提出更优的簇头动态选举和数据汇聚调度机制，以均衡簇头节点的能量负担。 3.2.2 数据中继路径优化： 研究如何选择最优的数据中继路径，将数据高效地传输到汇聚节点，避免能量消耗过大的节点承担过重的转发任务。 3.2.3 移动节点与静态节点协同调度： 考虑带有移动节点的 WSN，研究如何调度移动节点与其通信，以更有效地收集数据或作为能量补充。 3.3 节能路由选择与调度： 3.3.1 基于剩余能量的路由选择： 提出基于节点剩余能量的路由发现和选择算法，优先选择能量充足的节点进行数据转发，以避免能量耗尽的节点。 3.3.2 能量感知的多路径路由： 研究如何利用多条路径来分载数据传输的能量消耗，并根据信道状况和节点能量动态调整路径。 3.3.3 最小消耗树 (MCT) 路由优化： 探索如何构建以整个网络能量消耗最小化为目标的路由树。 第四部分：面向数据可靠性与实时性优化的调度策略 在许多 WSN 应用场景中，数据的准确性和及时性至关重要。本部分将重点关注如何设计调度策略，以保证数据的完整性、准确性，并满足严格的实时性要求。 4.1 数据可靠性保障调度： 4.1.1 拥塞控制与丢包恢复调度： 分析网络拥塞对数据丢包的影响，提出基于拥塞预测和自适应传输速率调整的调度机制，并结合冗余编码和确认机制提升数据可靠性。 4.1.2 节点失效检测与重路由调度： 研究如何快速检测节点失效，并及时触发重路由机制，确保数据能够通过其他可用路径继续传输。 4.1.3 数据一致性与冗余调度： 在分布式环境中，如何通过协调调度确保多个节点采集的数据在逻辑上保持一致，并设计策略处理传感器数据中的噪声和异常。 4.2 实时性保障调度： 4.2.1 优先级调度机制： 为不同类型的数据（例如，紧急警报、周期性监测数据）分配不同的优先级，并设计调度算法优先处理高优先级数据。 4.2.2 确定性时延调度： 研究如何为对时延有严格要求的应用（例如，工业控制、远程医疗）设计能够提供确定性时延的调度策略。 4.2.3 延迟容忍网络 (DTN) 的调度优化： 针对节点间可能存在长时间隔离的 DTN 环境，研究数据存储、转发和调度策略，以在时延容忍的前提下最大化数据交付率。 第五部分：先进调度优化技术与模型 本部分将引入更高级的调度优化方法，以应对 WSN 复杂多变的特性和多目标协同的需求。我们将介绍基于优化理论、机器学习和人工智能等领域的先进技术在 WSN 调度优化中的应用。 5.1 基于数学规划的调度模型： 5.1.1 整数线性规划 (ILP) 与混合整数线性规划 (MILP)： 建立 WSN 调度问题（如资源分配、时隙分配）的 ILP/MILP 模型，并讨论求解的挑战和近似算法。 5.1.2 组合优化算法： 介绍如遗传算法、粒子群优化 (PSO)、蚁群优化 (ACO) 等启发式和元启发式算法在复杂调度问题中的应用。 5.2 基于机器学习的调度决策： 5.2.1 强化学习 (RL) 在自适应调度中的应用： 探索利用强化学习，使 WSN 节点能够通过与环境交互，自主学习最优的调度策略，以适应动态的网络环境和未知的干扰。 5.2.2 监督学习与无监督学习在流量预测与资源分配中的应用： 利用机器学习预测网络流量、信道状态，为调度决策提供数据支持。 5.3 多目标优化与博弈论在调度中的应用： 5.3.1 Pareto 优化与多目标进化算法： 针对 WSN 调度中存在的吞吐量、能量、时延等多目标冲突，引入 Pareto 优化思想，寻找最优的折衷解。 5.3.2 博弈论在分布式调度中的应用： 分析 WSN 中节点之间的协作与竞争关系，利用博弈论模型来设计分布式调度策略，促使节点趋向于全局最优或自身利益最大化。 第六部分：案例研究与未来展望 为了加深读者对理论知识的理解，本书将包含一系列典型的 WSN 应用场景下的调度优化案例研究。这些案例将涵盖环境监测、工业故障诊断、智能交通等，通过具体问题求解，展示所介绍的调度技术的实用性和有效性。最后，我们将对 WSN 调度优化技术未来的发展趋势进行展望，包括面向大规模异构 WSN 的调度、与边缘计算和云计算的融合调度、以及在安全性与隐私保护下的调度优化等。 6.1 典型应用场景下的调度优化案例： 6.1.1 环境监测网络中的能效调度： 针对长期部署的环境监测传感器，设计优化的休眠/唤醒和数据采集调度，以最大化网络寿命。 6.1.2 工业自动化中的实时调度： 研究在需要低时延和高可靠性的工业控制环境中，如何通过优先级调度和拥塞控制来保证实时性。 6.1.3 智慧农业中的协同调度： 探讨如何协调不同传感器（土壤、气象、作物生长）的数据采集和传输，以优化农业生产决策。 6.2 未来发展趋势与挑战： 6.2.1 面向海量异构 WSN 的调度： 随着物联网设备数量的爆炸式增长，如何应对海量异构节点带来的调度复杂性。 6.2.2 边缘计算与 WSN 调度的融合： 探讨如何将计算能力推向网络边缘，优化数据处理和调度决策。 6.2.3 安全性与隐私保护下的调度优化： 在确保数据安全和用户隐私的前提下，设计鲁棒的调度策略。 6.2.4 AI/ML 在 WSN 调度中的进一步应用： 展望人工智能和机器学习在 WSN 调度领域的更深层次应用，实现更智能、更自适应的调度。 结论 本书力求为研究人员、工程师和学生提供一个全面而深入的 WSN 调度优化技术学习平台。通过对本书的阅读，读者将能够掌握 WSN 调度优化的核心理论，理解不同场景下的调度需求，并能灵活运用各种先进的技术和算法来解决实际问题。我们相信，通过对这些先进调度技术的深入研究和应用，能够显著提升无线传感网络的性能，为其在各个领域的广泛应用提供坚实的技术支撑，从而推动物联网和智慧化社会的进一步发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我大开眼界！作为一名在无线传感网络领域摸爬滚打了好几年的工程师，我一直觉得调度优化是那个最棘手的“硬骨头”。市场上关于WSN的书籍很多，但真正深入探讨调度优化这个核心问题的，并且能让我眼前一亮，茅塞顿开的，还真没几本。我通常会觉得这类技术书籍要么过于理论化，公式堆积如山，看得人头昏脑胀，要么就是太浅显，只讲些皮毛，对实际应用帮助不大。但这本书，从我翻开第一页开始，就给我带来了全新的视角。它没有那种让人望而却步的复杂数学推导，而是用一种非常直观、清晰的方式，层层剥茧地揭示了无线传感网络中调度问题的本质，以及各种优化技术的精妙之处。我特别欣赏作者在介绍不同的调度算法时，不仅仅是罗列出它们的优缺点，更重要的是，它能够将这些算法与实际的网络场景紧密结合，例如在节能、时延、吞吐量等关键指标上，详细分析不同算法的权衡取舍，以及在不同应用场景下的适用性。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于我这样需要将理论应用于实际的读者来说，实在是太宝贵了。我尝试着按照书中的一些思路去改进我们现有网络中的调度策略，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

我对无线传感网络一直抱有浓厚的兴趣，尤其关注那些能够提升网络效率和可靠性的技术。这本书，让我对“调度优化”这个概念有了全新的认识。我一直以为调度只是一个简单的时间分配问题，但读完这本书，我才意识到它背后的复杂性和重要性。它不仅仅关乎数据传输的顺序，更直接影响到网络的能耗、寿命、吞吐量以及用户体验。书中详细讲解了不同的调度策略，从传统的静态调度到更加灵活的动态调度，再到智能化的自适应调度，我都能够清晰地理解其背后的原理和优势。令我印象深刻的是，书中用了很多生动的案例，将抽象的算法概念具象化，让我能够更直观地感受到不同调度技术在实际网络中是如何工作的，以及它们如何解决网络中的各种“瓶颈”。例如，它在解释如何权衡节点能耗和数据时延时，用了一个非常贴切的比喻，让我瞬间就明白了其中的精髓。对于像我这样，希望从零开始了解WNSN调度优化，并希望能将其应用到实际项目中的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的入门宝典。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对物联网和智能家居领域充满热情的爱好者，我一直想深入了解支撑这些应用的底层技术。无线传感网络是其中的关键一环，而“调度优化”又是WNSN的核心技术之一。这本书，以一种非常易懂和有趣的方式，为我揭开了调度优化的神秘面纱。它没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是通过循序渐进的讲解，让我能够逐步掌握其中的奥秘。我特别喜欢书中对不同调度算法的应用场景分析，比如在家庭安防系统中，需要低时延的传感器数据上传；在智能农业中，则需要考虑长周期的数据采集和低能耗。书中的内容能够帮助我理解，为什么在不同的应用场景下，需要采用不同的调度策略。此外，书中还介绍了一些前沿的优化技术，比如如何利用分布式调度来提高网络的鲁棒性，以及如何通过智能算法来预测网络拥塞并提前进行调度调整。这些内容让我对WNSN的未来发展充满了期待，也为我理解和应用相关的物联网设备提供了更深的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，主要负责一些嵌入式系统的开发，最近公司正在考虑引入无线传感网络来收集大量的环境数据。虽然我熟悉软件开发，但对于网络层面的调度优化知之甚少。这本书，简直就是我及时雨！它用一种非常系统和全面的方式，讲解了无线传感网络中的调度优化技术，让我这个“小白”也能快速入门。我最欣赏的是，它不是简单地罗列技术，而是从问题的根源出发，剖析了WNSN在调度方面面临的各种挑战，比如资源的有限性、节点的异质性、以及不确定的通信环境等等。然后，它再逐步介绍各种调度算法，并详细解释了每种算法的原理、优势和劣势，以及适用的场景。书中还包含了很多实际的例子和图示，让抽象的概念变得具体易懂。我尝试着按照书中的一些建议，去思考我们在实际应用中可能遇到的调度问题，并且已经有了一些初步的解决方案。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我对WNSN的调度优化有了更深刻的理解，也为我后续的工作提供了非常有价值的指导。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在高校从事相关研究的博士生，平时接触了不少关于无线通信和网络优化的前沿文献，但往往感觉很多研究都停留在理论模型层面，离实际工程应用还有相当大的距离。这本书的出现，让我看到了理论研究与实际应用之间的一座坚实桥梁。它不仅仅是罗列了现有的各种调度优化算法，更重要的是，它从一个更加宏观和系统的角度，深入剖析了无线传感网络在复杂环境下所面临的调度挑战，比如节点异构性、动态网络拓扑、能源约束以及用户QoS需求的多样性等等。作者在书中提出的那些创新性的调度框架和评估方法，都非常有启发性。我尤其对书中关于“智能调度”的探讨留下了深刻印象，那些结合了机器学习和深度学习的调度思路，为解决当前WNSN面临的智能化、自适应调度问题提供了新的方向。这本书的论述逻辑严谨，结构清晰，章节之间的过渡自然流畅，能够引导读者一步步深入理解复杂的调度机制。我从中获得的不仅仅是技术知识，更重要的是一种解决复杂工程问题的思路和方法。