认知视角下的无线传感器网络 9787111476375 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 信息处理
• 通信网络

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111476375

商品编码：29676349787

包装：平装

出版时间：2014-11-01

基本信息

书名:认知视角下的无线传感器网络

：59.80元

售价：40.7元,便宜19.1元,折扣68

作者: Mohamed Ibnkahla；郎为民 等

出版社：机械工业出版社

出版日期：2014-11-01

ISBN：9787111476375

字数：

页码：196

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书主要从认知角度对无线传感器进行分析，紧紧围绕无线传感器网络中认知功能实现中的问题，比较全面和系统地介绍了无线传感器网络的基础知识、各种协议的性能比较和无线传感器认知功能硬件实现的新成果。全书共分为7章，涉及认知无线电网络和动态频谱接入、自适应调制、自适应功率分配、自适应媒介访问、无线多跳路由跨层设计、认知分集路由协议、基于加权认知图的认知功能，以及基于GPS/INS无线传感器网络的硬件结构等内容。本书材料丰富，体系结构完整，内容新颖翔实，知识系统全面，图表丰富，行文通俗易懂，兼备知识性、系统性、可读性、实用性和指导性。
本书可作为移动运营商、网络运营商、应用开发人员、技术经理和电信管理人员的技术参考书或培训教材，也可作为高等院校通信与信息系统专业的本科生、研究生教材。

目录

作者介绍

文摘

序言

《泛在智能：数据驱动的协同感知与决策》 内容简介 在信息爆炸的时代，我们正迎来一个前所未有的互联世界。从智能家居的温馨互动，到智慧城市的有序运行，再到工业自动化的高效生产，一股由无数传感器汇聚而成的“数据洪流”正在深刻地改变着我们的生活与工作方式。然而，这些分布于物理世界各个角落的传感器，如同分散的感官，其价值的实现并非仅仅在于收集海量数据，更在于如何将这些零散的信息整合成连贯的感知，并基于此做出智能的决策。 《泛在智能：数据驱动的协同感知与决策》一书，将带领读者深入探索这一前沿领域的核心。本书聚焦于构建一个能够实时、精准、高效地理解和响应物理世界的智能体系，其基石便是“泛在智能”。泛在智能并非孤立的智能体，而是通过大规模、异构的感知节点协同工作，实现对环境的全面、动态感知。这些感知节点，从微小的嵌入式传感器到功能强大的专业设备，它们共同构成了信息采集的神经网络，捕捉着温度、湿度、光照、声音、运动、位置、化学成分等一切可被量化的物理属性。 本书的核心理论架构建立在协同感知（Collaborative Sensing）之上。协同感知强调的是，单个传感器的能力是有限的，甚至可能存在噪声和误差，但当多个传感器信息汇聚，通过智能的算法进行融合与分析，其整体感知能力将得到质的飞跃。这种融合不仅仅是简单的加权平均，而是包含了从低层级的信号处理到高层级的语义理解的全面过程。读者将了解到，如何利用先进的信号处理技术，例如滤波、平滑、去噪等，来提升原始数据的质量。更重要的是，本书将深入探讨各种信息融合技术，包括概率融合（如贝叶斯网络、卡尔曼滤波器）、证据理论融合、模糊逻辑融合以及基于机器学习的融合方法。这些技术使得系统能够有效处理传感器数据的冗余性、互补性以及冲突性，最终形成对目标或环境更为准确、可靠的认知。 然而，协同感知并非空中楼阁，其有效性离不开分布式数据处理与通信。在泛在智能的体系中，海量的传感器节点分布广泛，如何高效地将数据传输到处理中心，或者在节点之间进行本地化处理，是一个巨大的挑战。《泛在智能》一书将详细阐述分布式信息处理模型。读者将学习到，如何设计高效的数据路由协议，如何在资源受限的节点上进行预处理，以及如何利用网络编码（Network Coding）等先进技术来提高数据传输的鲁棒性和效率。同时，本书还将探讨跨层优化的思想，即如何根据应用需求和网络状态，动态调整通信和计算策略，以最小化延迟、能耗，并最大化数据质量。 在协同感知的基础上，本书进一步拓展至数据驱动的智能决策。感知是为了认知，认知是为了行动。因此，如何利用协同感知获取的丰富信息，驱动智能决策，是泛在智能的终极目标。本书将重点介绍机器学习与人工智能在其中的关键作用。读者将接触到各种监督学习、无监督学习和强化学习算法，例如支持向量机、深度神经网络、聚类算法、聚类算法、决策树、随机森林等，用于目标识别、事件检测、状态估计、异常检测等任务。此外，本书还将深入研究预测分析技术，如何基于历史数据和实时感知信息，预测未来的事件发展趋势，从而实现主动式、前瞻性的决策。 《泛在智能》一书不仅仅停留在理论层面，更强调实际应用场景的构建与优化。本书将深入剖析当前泛在智能在诸多领域的典型应用，包括但不限于： 智慧城市： 交通流量优化、环境监测（空气质量、噪音）、公共安全预警、智能照明、垃圾管理等。本书将详细解析如何通过部署不同类型的传感器，并利用协同感知与决策技术，实现城市基础设施的智能化管理与服务。 智能家居： 室内环境舒适度调节、能源管理、家庭安全监控、老人与儿童看护等。读者将了解到，如何构建一个能够理解家庭成员行为模式，并据此提供个性化服务的智能家居系统。 工业物联网（IIoT）： 设备故障预测与维护、生产流程优化、产品质量检测、供应链管理等。本书将重点探讨如何利用泛在智能技术，提升工业生产的效率、可靠性和安全性，实现工业4.0的愿景。 智慧农业： 精准灌溉、病虫害监测、作物生长环境评估、自动化农机调度等。读者将了解如何通过传感器网络，实现对农作物生长环境的精细化管理，提高产量和资源利用率。 环境监测与保护： 海洋环境监测、森林火灾预警、野生动物追踪、灾害预测与响应等。本书将展示泛在智能如何助力我们更有效地保护地球生态环境。 为了更好地支撑上述应用，本书还将深入探讨泛在智能系统的关键技术挑战与解决方案。这包括： 异构传感器集成与标准化： 如何有效地整合不同厂商、不同协议的传感器数据，建立统一的数据模型和接口。 大规模网络管理与容错： 如何在高并发、动态变化的传感器网络中，实现高效的管理、故障检测与恢复。 能源效率与低功耗设计： 许多传感器节点运行在野外或嵌入式环境中，如何最大限度地延长其续航能力是至关重要的问题。 数据安全与隐私保护： 在海量数据采集与传输的过程中，如何保障数据的安全性和用户的隐私不被泄露。 实时性与低延迟要求： 许多应用场景对感知和决策的实时性有着极高的要求，如何设计能够满足这些需求的系统架构。 《泛在智能：数据驱动的协同感知与决策》一书，旨在为研究人员、工程师、技术爱好者以及对未来智能世界充满好奇的读者，提供一个全面、深入的学习平台。通过本书，读者将不仅掌握泛在智能的核心理论与关键技术，更能理解其在各个领域的广阔应用前景，并为未来智能时代的到来做好准备。本书内容严谨，逻辑清晰，案例丰富，既适合作为相关专业的高年级本科生和研究生教材，也是一线科研人员和工程技术人员不可或缺的参考读物。它将激发读者对这一充满活力的领域的深刻思考，并可能催生出更多创新性的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这是一本会非常偏重于数学推导和晦涩理论的专业书籍，毕竟“认知”和“传感器网络”这两个词结合在一起，听起来就不是那种轻松读物。然而，真正翻开后，我发现作者的功力在于他非常擅长“跨界”的融合。他没有将网络架构与信息处理割裂开来，而是巧妙地在讨论网络拓扑的形成与维护时，引入了基于环境反馈的学习机制。这种“知行合一”的论述方式，极大地提升了阅读的趣味性。我印象最深的是其中对“分布式决策”的探讨，作者用类比的方式，将复杂的群体智能算法映射到了日常生活中我们解决问题的思路，使得即便是初次接触这些概念的读者，也能迅速抓住核心逻辑。这本书的结构安排也很有匠心，它不是简单地线性推进，而是通过设置一系列环环相扣的问题，引导读者自己去探索最优解。这种主动学习的过程，远比被动接受知识要有效得多。而且，书中引用的案例大多是近几年新兴的研究热点，保证了内容的先进性和前瞻性，对于希望站在技术前沿的研发人员来说，是不可多得的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是走进了一座知识的迷宫，但每当你感到迷茫时，总有一条清晰的线索把你引向下一扇门。我对其中关于异构网络协同通信那部分的分析尤为赞赏。在现有的许多文献中，处理不同类型传感器节点间的通信兼容性问题往往被简化处理，但这本书却深入剖析了兼容性背后的资源竞争与信息延迟问题，并提出了几套实用的中间件解决方案。作者的语言风格非常克制、严谨，但同时又充满了对技术细节的精准把握。它不像某些科普读物那样为了追求通俗而牺牲深度，而是用最精确的术语去描述最复杂的问题，但又巧妙地通过逻辑层次的划分，确保了每一步的推导都是可追溯的。读完相关的章节后，我立刻尝试在我的一个小型实验平台上验证了书中提及的负载均衡算法，效果立竿见影，系统的鲁棒性有了显著提升。总而言之，这是一部需要静下心来细品的“硬核”之作，它要求读者投入精力，但回报绝对是丰厚的，它不仅仅是知识的集合，更像是一套完整的方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是充满了科技感，那种深邃的蓝色调和精密的几何图形交织在一起，仿佛一下子就把你拉进了那个充满信号与数据流动的微观世界。我拿到手的时候，就被它那种严谨又充满探索精神的气质所吸引。虽然我不是这个领域的资深专家，但阅读起来并没有感到太多的晦涩难懂。作者显然花了很多心思去构建一个清晰的知识脉络，从基础概念的铺陈到复杂算法的剖析，每一步都走得稳健而有力。尤其是关于能效优化和数据融合那几个章节，简直是点睛之笔，那些平日里看似抽象的理论，被作者用非常生动的例子和恰到好处的图示进行了阐释，让人茅塞顿开。比如，在讨论节点休眠机制时，书中不仅列举了各种调度策略的优劣，还结合实际应用场景进行了对比分析，这对于工程实践者来说，无疑是极具价值的参考。我特别喜欢它那种鼓励读者深入思考的叙事方式，而不是简单地罗列公式。读完后，感觉自己对如何设计一个更加智能、更加持久的分布式传感系统，有了一个全新的、更加立体的认知框架。这本书的排版和印刷质量也相当出色，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，看得出来出版方在细节上也下了不少功夫。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于提供了理论框架，更在于它展示了一种全新的思考范式。我特别欣赏作者对于“环境感知”的定义——它不仅仅是数据的收集，更是一种主动的、迭代的、具有预测性的过程。书中对基于概率模型的信息效用评估部分，简直是教科书级别的阐述。作者没有满足于传统的信号处理方法，而是融入了博弈论和信息经济学的视角来权衡信息获取的成本与收益，这极大地拓宽了我对“网络价值”的理解。翻阅过程中，我发现很多章节的论述都具有很强的思辨性，促使我不断反思自己过去的一些技术假设是否过于保守或片面。比如，书中挑战了“数据量越大越好”的传统观念，转而强调“信息质量和时效性”的重要性，这在当前海量数据背景下，提供了极具洞察力的指导。这本书的深度和广度并存，它既能满足资深研究人员对前沿技术细节的探究需求，也能为初入该领域的学生提供一个扎实且富有启发性的起点，实属难得。

评分☆☆☆☆☆

我更倾向于将这本书看作是一本“高级工程师的工具箱”，而不是一本纯粹的学术专著。它最大的亮点在于其极强的可操作性与前瞻性达到了完美的平衡。在讨论网络安全与隐私保护时，作者并未停留在概述性的描述，而是深入探讨了诸如“轻量级加密”在资源受限节点上的实际部署挑战与优化策略。这种对“落地”层面的关注，使得这本书的实用价值大大超越了许多纯理论书籍。我尤其欣赏其中关于自适应网络管理的内容，它清晰地展示了如何利用实时监测到的网络状态反馈，动态调整路由策略和数据压缩比，从而实现对外部环境变化的快速响应。阅读这本书的过程，与其说是学习知识，不如说是在进行一场高级别的技术研讨。作者的论述逻辑清晰得如同精密的机械结构，每一个部件（概念）都服务于整体的稳定运行（系统目标）。对于那些致力于构建下一代智能物联网应用的人士而言，这本书提供了一种近乎完备的“认知升级”路径，绝对是值得反复研读的案头必备良书。