無綫傳感網絡調度優化技術 龍軍 9787030469878 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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龍軍 著

圖書標籤:

• 無綫傳感網絡
• 調度優化
• 龍軍
• 傳感器網絡
• 優化算法
• 網絡協議
• 低功耗設計
• 路由算法
• 通信網絡
• 嵌入式係統

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030469878

商品編碼：29402605929

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	無綫傳感網絡調度優化技術
作者	龍軍
定價	68.00元
齣版社	科學齣版社有限責任公司
ISBN	9787030469878
齣版日期	2017-12-01
字數
頁碼
版次	31
裝幀	平裝
開本
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書選取無綫傳感器網絡研究熱點問題，對無綫傳感網絡調度優化技術進行深入探討，重點介紹基於Quorum係統的介質訪問控製協議、優化調度算法和聚閤調度策略。本書共8章。章概述無綫傳感器網絡的研究背景及其意義；第2章論述介質訪問控製協議以及調度相火的研究；第3章提齣基於自適應Quorum係統同步傳感器網絡的介質訪問控製協議；第4章提齣基於Quorum元素偏移的同步介質訪問控製協議；第5章提齣適應調整工作隙長度的異步介質訪問控製協議；第6章提齣無綫傳感器網絡中網絡壽命、匯聚信息量和采樣周期摺中的優化調度算法；第7章提齣基於可變聚閤率的數據聚閤調度策略；第8章對全書進行總結，介紹取得的相關成果，並展望下一步研究問題。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《網絡傳輸的效能探索：麵嚮時延敏感業務的智能調度算法研究》 內容簡介 在日益膨雜的網絡環境中，如何高效、精準地完成數據傳輸，特彆是對於對延遲極為敏感的業務而言，已成為一項不容忽視的挑戰。本書《網絡傳輸的效能探索：麵嚮時延敏感業務的智能調度算法研究》便緻力於深入剖析這一核心問題，並提齣一係列創新性的解決方案。本書並非孤立地討論調度技術，而是將其置於一個更為廣闊的網絡通信效能提升的框架之下，重點聚焦於如何通過先進的調度策略，最大化網絡資源的利用率，同時將端到端的通信延遲降至最低，以滿足實時通信、在綫遊戲、遠程醫療、自動駕駛等關鍵業務的需求。 本書的寫作，旨在為網絡工程師、通信係統設計師、以及相關領域的研究人員提供一套係統性的理論指導和實踐參考。我們不迴避技術的復雜性，但力求以清晰的邏輯、嚴謹的論證和豐富的實例，將復雜的概念具象化。本書的內容圍繞著“時延敏感業務”這一核心需求展開，深入探討瞭影響網絡時延的各項因素，從物理層到應用層的各個環節，包括但不限於信號傳輸的物理瓶頸、節點處理的計算延遲、隊列中的排隊時延、以及網絡擁塞的隨機性等。在此基礎上，本書係統性地迴顧瞭現有調度算法的優勢與不足，並在此基礎上，提齣瞭諸多具有創新性的智能調度算法。 第一章：網絡時延的根源與挑戰 本章作為全書的基礎，將首先為讀者梳理網絡時延的形成機理。我們將從最基礎的網絡模型齣發，詳細解析數據包在網絡中傳輸的完整旅程，並識彆齣構成端到端時延的各個組成部分：傳輸延遲、傳播延遲、處理延遲和排隊延遲。其中，排隊延遲往往是動態變化且難以預測的關鍵因素，尤其在網絡負載不均的情況下，容易導緻突發性的高時延。 本書將重點分析影響時延敏感業務的關鍵瓶頸。例如，對於實時視頻會議而言，丟包率和抖動（即數據包到達時間的變異）同樣至關重要，而這些也與調度策略息息相關。我們還將探討不同類型的網絡（如固網、移動網、工業互聯網等）在時延特性上的差異，以及它們對調度算法提齣的不同要求。此外，網絡拓撲結構、節點處理能力、鏈路帶寬、以及用戶的業務流量特徵等，都將作為影響時延的關鍵因素被納入分析範疇。 第二章：傳統調度算法的迴顧與局限性分析 在深入探討創新算法之前，本書將對現有的經典調度算法進行全麵梳理和評估。這包括但不限於： 靜態調度算法： 如固定優先級調度（Fixed Priority Scheduling, FPS）、輪轉調度（Round Robin, RR）等。我們將分析它們在簡單網絡環境下的有效性，以及在麵對復雜、動態變化的業務流量時所錶現齣的僵化和效率低下。 動態調度算法： 如最早到達者優先（First-Come, First-Served, FCFS）、最短作業優先（Shortest Job First, SJF）等。我們將深入分析它們在實現公平性或效率方麵所做的權衡，並探討在時延敏感業務場景下，這些算法可能帶來的問題，例如長作業可能導緻短作業的無限期等待（“進程飢餓”）。 麵嚮特定場景的調度算法： 例如，在Wi-Fi網絡中用於避免衝突的CSMA/CA，或在移動通信係統中用於資源分配的OFDMA調度等。我們將對其工作原理進行解析，並指齣它們在應對更高級彆的時延控製需求時所存在的局限。 本章的核心在於，揭示現有技術在麵對海量、異構、時延敏感的業務流量時，其固有的不足。我們將通過理論分析和仿真案例，清晰地展示這些算法在動態性、適應性、以及對時延的精確控製能力上的不足。 第三章：麵嚮時延敏感業務的智能調度框架構想 基於前兩章的分析，本章將提齣一個全新的、麵嚮時延敏感業務的智能調度框架。這個框架的核心在於“智能”二字，強調算法的自適應性、預測性以及學習能力。我們構想的框架將融閤以下關鍵要素： 業務流量的精細化建模： 深入理解不同時延敏感業務（如VoIP、視頻流、在綫遊戲、工業控製信號等）的流量特性，包括其到達模式、包大小分布、優先級、以及允許的最大時延閾值。 網絡狀態的實時感知與預測： 利用網絡探針、流統計信息、以及機器學習模型，實時感知網絡當前的負載、擁塞程度、鏈路可用性等，並對未來的網絡狀態進行預測。 動態資源分配策略： 根據實時的業務需求和預測的網絡狀態，動態地調整信道分配、時隙分配、帶寬分配等資源，優先保障時延敏感業務的需求。 自適應的調度決策： 算法應能夠根據網絡環境的變化，自動調整調度策略，例如，在網絡擁塞時，適度犧牲非時延敏感業務的性能，以確保時延敏感業務的低延遲。 學習與優化機製： 引入強化學習、深度學習等技術，使調度算法能夠從曆史數據和實踐中不斷學習，優化其決策過程，從而實現持續的性能提升。 我們將詳細闡述該框架的各個模塊及其相互作用，並為後續章節提齣的具體算法奠定理論基礎。 第四章：基於預測與強化學習的動態時延感知調度算法 本章將聚焦於一個具體的創新算法——基於預測與強化學習的動態時延感知調度算法（Dynamic Latency-Aware Scheduling with Prediction and Reinforcement Learning, DLAS-PRL）。該算法的核心在於其強大的預測能力和高效的決策機製。 流量預測模塊： 利用時間序列分析（如ARIMA模型）、深度學習模型（如LSTM、GRU）等，對不同業務流量的到達率、包大小等進行精準預測，從而提前預知網絡負載的變化趨勢。 網絡狀態預測模塊： 結閤流量預測結果和曆史網絡狀態數據，預測未來一段時間內的鏈路利用率、排隊長度等關鍵指標。 強化學習調度器： 將調度問題建模為一個馬爾可夫決策過程（MDP），其中狀態包括當前的業務隊列、預測的網絡負載、以及各個業務的剩餘時延預算；動作包括為不同業務分配資源（如信道、時隙）；奬勵函數則設計為最大化滿足時延敏感業務的低延遲和高成功率，同時兼顧整體網絡吞吐量。我們將采用Deep Q-Networks（DQN）或Actor-Critic等算法來實現調度策略的學習。 時延邊界控製： DLAS-PRL算法會嚴格監控每個時延敏感業務的實際時延，一旦發現有超過預設閾值的風險，會立即采取更激進的調度策略，甚至進行流量整形，以確保業務的服務質量（QoS）。 本書將通過大量的仿真實驗，展示DLAS-PRL算法在各種典型網絡場景下的性能優勢，包括在高負載、突發流量、以及動態變化的業務需求下的錶現。 第五章：基於圖神經網絡的分布式智能調度策略 在大型、復雜的分布式網絡環境中，中心化的調度方式往往存在單點故障、通信開銷大等問題。本章將提齣一種基於圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）的分布式智能調度策略。 網絡拓撲建模： 將網絡錶示為一個圖，其中節點代錶網絡設備（如路由器、交換機、基站），邊代錶網絡鏈路。 分布式狀態錶示： 每個節點利用GNN提取其本地網絡狀態信息，並通過消息傳遞機製與其他節點進行信息交互，形成對全局或局部網絡狀態的分布式感知。 局部調度決策： 每個節點利用其感知到的網絡信息，獨立或協作地做齣調度決策，從而實現去中心化的資源分配和流量調度。 端到端時延優化： GNNs能夠有效地學習到網絡中節點之間的復雜依賴關係，從而在分布式環境下做齣更優的調度決策，實現對端到端時延的有效控製。 本章將重點討論如何設計閤適的GNN架構，以及如何訓練這些模型以實現分布式調度。我們將通過仿真對比，展示其在提高網絡魯棒性、降低通信開銷、以及實現高效時延控製方麵的優勢。 第六章：算法性能評估與實驗驗證 本章將詳細介紹本書所提齣的各種智能調度算法的性能評估方法和實驗驗證過程。我們將嚴格遵循科學的實驗設計原則，並力求仿真結果的真實性和可靠性。 仿真平颱搭建： 介紹所使用的網絡仿真軟件（如NS-3, OMNeT++等）及其配置，以及如何模擬各種復雜的網絡場景。 關鍵性能指標（KPIs）定義： 詳細闡述用於衡量調度算法性能的各項指標，包括但不限於： 平均端到端時延 時延95%/99%分位值 丟包率 抖動 網絡吞吐量 資源利用率 公平性指標 典型場景仿真分析： 設計並執行一係列典型的仿真實驗，覆蓋不同的網絡拓撲、業務負載強度、業務混閤度、以及網絡故障等場景，並對算法在這些場景下的錶現進行深入分析。 與現有算法的比較： 將本書提齣的算法與經典的、或當前主流的調度算法進行橫嚮比較，量化展示其在滿足時延敏感業務需求方麵的優越性。 參數敏感性分析： 對算法中的關鍵參數進行敏感性分析，探討不同參數設置對算法性能的影響，為實際部署提供指導。 第七章：實際應用前景與未來展望 在本書的最後，我們將對所研究的智能調度技術在現實世界中的應用前景進行展望，並探討未來可能的研究方嚮。 在5G/6G網絡中的應用： 探討如何將本書提齣的算法應用於下一代移動通信網絡，以支持日益增長的實時、低延遲業務，如增強現實（AR）、虛擬現實（VR）、自動駕駛通信（V2X）、以及工業互聯網等。 在邊緣計算與霧計算中的部署： 分析在邊緣和霧計算環境中，如何利用智能調度技術來優化計算資源分配和數據傳輸，降低時延，提高服務質量。 與人工智能技術的深度融閤： 展望未來，人工智能技術（如聯邦學習、知識圖譜等）將如何進一步賦能網絡調度，實現更精細化、更智能化的網絡管理。 安全性與隱私保護： 探討在智能調度過程中，如何兼顧網絡的安全性和用戶的隱私保護。 標準化與互操作性： 簡要討論未來在智能調度技術領域可能麵臨的標準化挑戰以及實現互操作性的重要性。 本書的結構清晰，邏輯嚴謹，內容充實，力求為讀者提供一套全麵且具有前瞻性的網絡調度技術解決方案。通過對時延敏感業務的深度聚焦，以及對智能調度算法的創新性探索，我們希望能為構建更高效、更可靠、更智能的未來網絡貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約大氣，雖然我還沒有深入閱讀，但僅僅是掃過目錄和部分章節標題，就讓我對無綫傳感網絡（WSN）這個領域産生瞭濃厚的興趣。標題中的“調度優化技術”幾個字，無疑點齣瞭本書的核心價值——如何在有限的資源下，實現WSN的高效運作。我猜想，書中會詳細闡述各種調度算法，比如時間調度、頻率調度、能量調度等等，並分析它們在不同應用場景下的優劣。考慮到WSN在物聯網、環境監測、智能交通等領域的廣泛應用，掌握這些調度優化技術，對於提升網絡的可靠性、延長節點壽命、降低能耗都至關重要。我尤其期待書中能夠提供一些具體的案例分析，例如如何為一個大規模的森林火災監測網絡設計最優調度方案，或者如何為一個城市交通流量監測係統優化其數據采集和傳輸的調度策略。這種理論與實踐相結閤的講解方式，相信能幫助我更直觀地理解抽象的算法，並將其應用於實際問題中。同時，我也好奇作者是如何權衡不同調度算法的復雜性與其實際效果的，畢竟在資源受限的WSN環境中，簡單高效的算法往往比過於復雜的算法更受歡迎。這本書的齣現，填補瞭我對WSN調度優化技術知識體係中的一塊空白，我滿懷期待地準備開始這段探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術研究領域摸爬滾打多年的學者，我對技術書籍的嚴謹性和前沿性有著極高的要求。盡管我目前的研究方嚮並非直接聚焦於無綫傳感網絡，但該書的標題“無綫傳感網絡調度優化技術”觸及瞭一個我極為關注的交叉領域。我推測，本書的作者，龍軍教授，必然會對WSN的拓撲結構、節點通信模型、能量消耗特性等基礎概念進行深入剖析，並以此為基礎，係統地梳理和介紹當前主流的調度優化技術。我特彆感興趣的是，本書是否會深入探討分布式調度與集中式調度的區彆與權衡，以及在麵臨動態變化的WSN環境（例如節點隨機失效或新增）時，如何實現魯棒的調度策略。此外，對於新齣現的先進技術，如基於機器學習的調度優化、模糊邏輯控製在調度中的應用，抑或是利用博弈論來解決節點間的協作調度問題，本書是否有所涉及，將是衡量其學術價值的重要標準。我期望書中能夠提供詳細的數學模型和算法推導，並附帶嚴格的理論證明，這對於學術研究者來說至關重要。如果本書還能對各種調度算法的性能進行量化分析，並提供相應的仿真實驗數據作為佐證，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿好奇的普通讀者，平時喜歡涉獵一些能夠拓展我視野的書籍。最近我對物聯網和智能傢居産生瞭濃厚的興趣，而無綫傳感網絡似乎是構建這些智能係統的基石。我希望這本書能夠用相對通俗易懂的語言，嚮我解釋什麼是無綫傳感網絡，以及它們是如何工作的。我特彆想瞭解，為什麼需要“調度優化技術”，它又能解決WSN中的哪些實際問題？例如，在我傢裏的智能燈泡和溫濕度傳感器之間，它們是怎麼協調工作，保證信號不丟失，又能省電的？我期待書中能夠用一些生動形象的比喻或者小故事來解釋這些復雜的概念，讓我能夠快速理解。我不太關心過於深奧的數學公式，更在意的是這些技術如何落地，如何應用到我們日常生活中。如果書中能舉一些實際的智能傢居或者智能農業的例子，說明調度優化是如何讓這些係統更智能、更高效的，那我會非常開心。這本書的齣現，就像給我打開瞭一扇瞭解智能世界背後技術原理的窗戶，讓我對未來的科技發展有瞭更深的期待。

評分☆☆☆☆☆

我是一名嵌入式係統工程師，經常需要處理低功耗、高效率的設備設計。無綫傳感網絡（WSN）在很多我參與的項目中都扮演著重要角色，尤其是在需要長時間監測和數據傳輸的應用場景下。我對“調度優化技術”這個主題非常感興趣，因為它直接關係到WSN節點的功耗管理和通信效率。我推測這本書會深入探討如何通過精妙的調度策略來最小化能量消耗，例如，如何讓節點在非必要時進入休眠狀態，又如何在需要時快速喚醒並與其他節點同步。我特彆好奇書中是否會討論一些先進的能量采集型WSN的調度問題，在能量來源不穩定且有限的情況下，如何設計一種能夠適應環境變化的智能調度算法。此外，對於大規模WSN，如何管理成韆上萬個節點之間的通信衝突，保證數據的可靠傳輸，這方麵的技術挑戰也很大。我希望書中能夠提供一些在實際部署中能夠有效應用的優化方法，或許是關於網絡聚閤、數據壓縮與調度協同的技術。這本書的齣現，對我在設計更長壽命、更高性能的嵌入式無綫傳感網絡設備方麵，無疑是極大的助力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名通信工程專業的學生，我在學校學習瞭基礎的無綫通信原理和網絡技術，但對於更專業的領域，如無綫傳感網絡中的具體技術細節，仍有待深入學習。我瞭解到，WSN在數據采集、傳輸和處理過程中，對資源的有效利用至關重要，而“調度優化”正是實現這一目標的關鍵。我期待這本書能夠為我提供一個係統性的框架，讓我瞭解WSN調度優化的基本問題、麵臨的挑戰以及現有的解決方案。例如，書中是否會詳細介紹不同類型的調度算法，如TDMA（時分多址）、FDMA（頻分多址）、CDMA（碼分多址）在WSN中的應用和改進？同時，對於能量受限的WSN，如何設計能夠最大化節點生命周期的調度策略，這部分內容是我非常關注的。我希望書中能夠提供清晰的算法描述，甚至僞代碼，便於我理解和實現。此外，如果書中能涉及到一些高級的調度技術，如混閤調度、動態調度，以及在特定應用場景下的調度優化方法（例如，用於環境監測的WSN與用於工業自動化控製的WSN，它們的調度需求會有何不同？），這將極大地豐富我的專業知識。