延长无线传感器网络生命周期的相关算法研究包旭东南大学出版社9787564173005 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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包旭 著

图书标签:

• 无线传感器网络
• 生命周期
• 节能算法
• 路由协议
• 数据聚合
• 网络优化
• 低功耗设计
• 东南大学
• 传感器网络
• 通信协议

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出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173005

商品编码：29688177224

页数：112

图书基本信息
书名：	延长无线传感器网络生命周期的相关算法研究
丛书名：
作者/主编：	包旭
出版社：	东南大学出版社
ISBN号：	9787564173005
出版年份：	2017年7月

版次：	第1 版
总页数：	112页
开本：	16
图书定价：	30元
实际重量：	0.1kg
新旧程度：	正版全新

章 绪论
1．1 课题研究背景
1．2 国内外研究现状
1．2．1 线传感器网络的节点能耗分析
1．2．2 国内外研究现状
1．3 本专著主要研究内容

第二章 异构无线传感器网络下的分簇时间同步算法
2．1 引言
2．2 异构无线传感器网络
2．3 几种无线传感器网络时间同步算法
2．3．1 无线传感器网络时间同步算法的评价指标
2．3．2 无线传感器网络信号传输时延分析
2．3．3 几种典型的无线传感器网络时间同步算法
2．4 异构无线传感器网络下的分簇时间同步算法
2．4．1 无线传感器网络节点时钟模型
2．4．2 网络模型
2．4．3 同步消息结构
2．4．4 异构无线传感器网络的三层结构
2．4．5 算法的具体步骤
2．5 算法分析
2．5．1 算法同步精度分析
2．5．2 算法同步能耗分析
2．6 算法仿真
2．6．1 生命周期仿真
2．6．2 同步比率仿真
2．6．3 同步精度仿真
2．7 本章小结

第三章 保持覆盖的无线传感器网络簇内节点调度算法
3．1 引言
3．2 几种冗余节点调度算法
3．2．1 无线传感器网络冗余节点调度算法的评价指标
3．2．2 几种无线传感器网络冗余节点调度算法
3．3 保持覆盖的无线传感器网络簇内节点调度算法
3．3．1 网络模型
3．3．2 相关定义
3．3．3 冗余节点的确定
3．3．4 保持覆盖的无线传感器网络簇内节点调度算法
3．4 算法能耗分析
3．5 算法仿真
3．5．1 Rs对算法的影响
3．5．2 与E-LEACH算法比较
3．6 本章小结

第四章 面向节点失效的无线传感器网络簇内覆盖空洞修复算法
4．1 引言
4．2 几种覆盖空洞检测与修复算法
4．2．1 空洞修复算法的评价指标
4．2．2 几种覆盖空洞检测与修复算法
4．3 面向节点失效的无线传感器网络覆盖空洞修复算法
4．3．1 网络模型
4．3．2 边界节点的确定
4．3．3 冗余节点的选择
4．3．4 面向节点失效的簇内覆盖空洞修复策略
4．4 算法复杂度分析
4．5 算法仿真
4．5．1 Rs对算法的影响
4．5．2 与3MeSH算法的比较
4．6 本章小结

第五章 基于簇的能量高效路由算法
5．1 引言
5．2 几种基于簇的路由算法
5．2．1 基于簇的路由算法的特点
5．2．2 基于簇的路由算法的评价标准
5．2．3 几种基于簇的路由算法
5．3 基于簇的能量高效路由算法
5．3．1 网络模型
5．3．2 网络初始化
5．3．3 簇举
5．3．4 簇间路由的确定
5．3．5 普通节点加入簇
5．3．6 簇的自愈
5．3．7 数据采集与传输
5．4 算法复杂度分析
5．5 算法仿真
5．5．1 w1与w2对本算法的影响
5．5．2 与其他算法的比较
5．6 本章小结
结论
参考文献
致谢

　　《延长无线传感器网络生命周期的相关算法研究》介绍了无线传感器网络的特点，从时间同步、节点调度、空洞检测及修复和路由等四个方面，、全面分析了目前常见算法存在的问题，并在此基础上对已有算法进行优化与仿真。全书共分五章，主要章节有：异构无线传感器网络下的分簇时间同步算法、保持覆盖的无线传感器网络簇内节点调度算法、面向节点失效的无线传感器网络簇内覆盖空洞修复算法、基于簇的能量高效路由算法。
　　《延长无线传感器网络生命周期的相关算法研究》可作为交通工程、计算机类等本科生、硕士研究生阅读参考书。

延长无线传感器网络生命周期的相关算法研究 概述 无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为一种新兴的信息感知和传输技术，在环境监测、智能家居、工业自动化、医疗健康等诸多领域展现出巨大的应用潜力。然而，WSN的节点通常由有限的电池供电，能量的快速消耗是制约其部署规模和应用时长的关键瓶颈。因此，如何有效延长WSN的生命周期，实现网络的长期稳定运行，一直是该领域的研究热点和重要挑战。 本书深入探讨了针对无线传感器网络生命周期延长这一核心问题所涉及的各类关键技术和前沿算法。本书并非仅仅罗列现有算法，而是从理论到实践，从基础原理到创新思路，全面解析延长WSN生命周期的多维度策略。我们旨在为读者提供一个系统、深入的学习框架，使其能够透彻理解能量消耗的根源，并掌握设计和实现高效节能算法的方法。 核心研究方向与内容详述 本书的研究内容主要围绕以下几个核心方向展开，并对每一个方向进行深入的理论阐述和算法剖析： 一、 能量感知路由协议设计 路由协议是WSN中信息传输的骨架，直接影响着节点的能量消耗模式。传统的路由协议往往优先考虑传输效率或时延，而忽略了节点的能量状态。本书重点研究如何将能量感知机制融入路由协议的设计中，实现能量友好的数据传输。 能量阈值路由： 探讨如何设置能量阈值，当节点能量低于阈值时，主动选择其他节点进行数据转发，从而避免节点过早耗尽能量而“死亡”。分析不同阈值设置策略对网络寿命的影响，并提出动态调整能量阈值的方法。 基于概率的路由： 研究如何基于节点的剩余能量，以一定的概率选择下一跳节点。能量越高的节点，被选中的概率越大，从而将能量消耗分散到网络中，避免热点区域的形成。详细分析不同概率分布模型对网络寿命的优化效果。 簇头选举与轮换： 在分簇路由协议中，簇头的能量消耗尤为关键，因为它们需要汇聚和转发簇内节点的数据。本书深入研究能量感知的簇头选举算法，例如基于节点的剩余能量、能量消耗率以及与簇内节点的距离等因素进行综合评估。同时，探讨如何实现簇头的动态轮换，避免单个节点长时间担任簇头而快速耗尽能量。 分层路由优化： 分析如何利用分层结构，优化能量消耗。例如，设计能够将数据向汇聚节点（Sink）传输的最短路径，同时考虑路径上节点的能量储备。研究如何构建能量分布更均衡的层次结构。 数据压缩与聚合： 在数据传输前进行数据压缩和聚合，能够显著减少传输的数据量，从而降低能量消耗。本书研究各种数据压缩算法在WSN中的适用性，以及如何设计高效的数据聚合策略，减少冗余数据的传输。 二、 节点休眠调度与能量管理 节点的休眠调度是延长WSN生命周期的另一项关键技术。通过合理地让部分节点进入休眠状态，可以有效降低网络的整体能量消耗。 同步与异步休眠调度： 详细比较同步和异步休眠调度的优缺点。同步休眠调度通常能实现更高的能量效率，但对节点间的同步要求较高。异步休眠调度则更加灵活，对同步要求较低，但可能牺牲一定的能量效率。本书研究如何平衡同步与异步模式下的能量效率和网络覆盖率。 基于预测的休眠调度： 探讨如何利用历史数据和预测模型，预判网络中未来可能出现的数据流量和节点能量状态，从而提前安排节点的休眠与唤醒。例如，当某个区域在一段时间内没有监测到重要事件时，可以安排该区域的节点进入低功耗休眠模式。 覆盖率与连通性保障下的休眠： 核心挑战在于，在安排节点休眠的同时，必须保证网络的连通性和监测区域的覆盖率。本书研究如何在休眠调度过程中，考虑节点的空间分布、通信范围以及数据传输路径，确保关键区域始终有节点处于工作状态，关键路径始终保持连通。 自适应休眠调度： 设计能够根据网络动态变化的监测需求、节点能量状态以及环境因素，自适应调整休眠策略的算法。例如，当监测到异常事件时，能够快速唤醒周边休眠节点，增加监测密度。 能量收集型WSN的休眠管理： 针对利用能量收集技术（如太阳能、振动能）的WSN，研究如何结合能量收集的周期性和不确定性，设计最优的休眠调度策略，最大化能量收集效率和网络寿命。 三、 能量收集技术与策略优化 能量收集技术为WSN提供了持续的能量来源，是实现长生命周期网络的有力支撑。本书不仅关注能量收集设备本身，更侧重于如何将其与WSN的运行策略相结合。 太阳能收集的预测与利用： 分析太阳光照强度随时间和地理位置的变化规律，研究如何根据这些变化，精确预测太阳能的收集量，并将其与节点的能量需求进行匹配。提出最优的能量分配策略，确保节点在有足够能量时工作，在能量不足时进入休眠。 射频能量收集： 探讨射频能量收集的原理、效率以及在WSN中的应用前景。研究如何设计能够最大化收集射频能量的节点天线和能量转换电路。 混合能量收集： 研究如何结合多种能量收集方式（如太阳能、振动能、热能），以应对不同环境下的能量供应挑战。设计能够最优分配和利用混合能量的策略。 基于能量收集的动态功耗管理： 研究如何在能量收集率不确定的情况下，动态调整节点的功耗模式，例如，在能量收集高峰期，可以允许节点执行更耗能的任务，而在能量收集低谷期，则切换到低功耗模式。 四、 改进传感器节点设计与硬件优化 除了算法层面的优化，传感器节点的硬件设计和优化也是延长网络生命周期的重要一环。 低功耗通信模块： 深入研究低功耗射频前端设计、先进的调制解调技术以及低功耗 MAC 层协议，以降低通信过程中的能量消耗。 高效能处理器与内存： 探讨选择低功耗微控制器（MCU）和优化内存访问模式，以减少处理单元的能耗。 智能电源管理单元： 设计能够实现多级功耗模式切换、精细化功耗控制的电源管理单元，确保节点在不同工作状态下都能够以最优的功耗运行。 能量采集与存储集成： 研究如何将能量采集电路和能量存储单元（如超级电容器、薄膜电池）高效地集成到传感器节点中，实现能量的实时收集和有效利用。 五、 数据融合与分布式计算 通过有效的数据融合和分布式计算，可以减少数据传输量，从而降低能量消耗。 基于节点能力的分布式数据处理： 研究如何根据节点的能量、计算能力和通信能力，将数据处理任务合理地分配到网络中的各个节点，避免将所有计算任务集中在少数能量充沛的节点上。 协同感知与数据融合： 探讨如何利用多个传感器节点协同工作，进行数据融合，提取更具信息价值的特征，从而减少冗余数据的传输。例如，多个摄像头节点可以协同识别同一目标，并将识别结果发送给汇聚节点。 就近数据分析： 研究如何将部分数据分析和决策过程部署在靠近数据源的节点上，实现就近数据分析，减少需要传输到远端汇聚节点的数据量。 六、 网络拓扑优化与可扩展性 网络的拓扑结构直接影响着节点的通信负载和能量消耗。 动态拓扑重构： 针对节点死亡和能量耗尽导致的网络拓扑变化，研究如何实现网络的动态拓扑重构，及时调整路由和通信模式，以维持网络的连通性和覆盖率。 自组织与可扩展性： 探讨如何设计能够支持大规模部署和动态扩展的WSN拓扑结构，并提出相应的节能算法，以应对节点数量增加带来的能量管理挑战。 七、 仿真与评估工具 为了验证所提出的算法的有效性，本书也将介绍和讨论常用的WSN仿真工具和性能评估指标。 仿真平台介绍： 如NS-2/NS-3, OMNeT++, CupCarbon等，并分析其在WSN生命周期研究中的适用性。 关键性能指标： 如网络平均寿命、节点平均剩余能量、能量均衡度、吞吐量、丢包率等，并阐述如何利用这些指标来评估算法的优劣。 本书的特色与贡献 系统性与全面性： 本书从多个维度深入剖析了延长WSN生命周期的关键技术和算法，构建了一个全面而系统的研究框架。 理论与实践结合： 在深入阐述理论原理的同时，也积极探讨算法在实际WSN部署中的可行性和应用前景。 前沿性与创新性： 紧密跟踪WSN领域的最新研究进展，并提出了一些具有创新性的算法和思想。 可读性与易懂性： 采用清晰的语言和图示，力求使读者能够快速掌握复杂的技术概念，并从中获得启发。 本书的研究成果将有助于推动无线传感器网络技术在更广泛领域的应用，为构建更持久、更可靠、更智能的感知网络提供理论指导和技术支撑。无论您是WSN领域的研究人员、工程师，还是希望深入了解该技术的学生，本书都将为您提供宝贵的知识和参考。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，当前的学术研究往往倾向于在理想化的、均匀分布的静态网络模型中验证算法的优越性。但真实的无线传感器网络部署环境，充满了动态性和不确定性。节点可能会因为物理损坏、环境变化（如被水淹没或被遮挡）而失效，网络拓扑会随之剧烈变化。因此，一本真正有价值的著作，必须证明其提出的延长生命周期的算法，在面对大规模、动态拓扑变化时依然能够保持高效。我期待书中能详细阐述自愈合（Self-Healing）和网络重构（Topology Reconstruction）机制如何与能量管理无缝集成。例如，当一个关键的簇头因能量耗尽而失效时，系统能否在极短的时间内，基于剩余节点的能量储备和连通性信息，自动选举出新的核心节点，并在不显著影响整体数据采集率的前提下完成能量平衡？如果书中能提供在NS-3或OMNeT++等主流仿真平台上的详细对比实验，特别是与经典协议（如LEACH、PEGASIS）在异构网络环境下的性能对比，那将极大地增强其说服力和可信度。

评分☆☆☆☆☆

对于任何想深入理解底层技术实现的工程师来说，算法的可实现性和资源消耗是至关重要的考量因素。一个在理论上完美无瑕的算法，如果需要消耗节点过多的CPU周期来进行复杂的计算，或者需要巨大的存储空间来维护庞大的状态表，那么它在资源极其受限的微控制器（如Cortex-M系列）上部署时就会功亏一篑。因此，我非常关注书中对于算法计算复杂度和内存占用的分析。作者是否能清晰地界定算法的复杂度等级，并提供针对嵌入式平台的轻量级实现策略？比如，能否用查表法替代复杂的实时迭代计算？在描述路由或簇头选举算法时，是否提供了伪代码，并清晰地标注出每一步操作的资源消耗？这种务实的态度，可以将理论研究的成果高效地转化为可部署的产品。如果这本书能够从“如何证明其最优性”过渡到“如何以最小代价在真实硬件上运行得更好”，那么它对工业界的价值将是不可估量的，真正体现了“延长生命周期”在工程实践中的深刻意义。

评分☆☆☆☆☆

这本关于无线传感器网络（WSN）生命周期延长算法的研究专著，虽然我没有机会细读其具体内容，但仅从书名和它所处的学术领域来看，我就能想象到它必然触及了当前信息技术领域最前沿、最实际的痛点之一。我们都知道，WSN的部署往往是在环境条件恶劣、维护成本高昂的区域，比如森林火灾监控、偏远地区环境监测，甚至是在医疗健康领域的应用。在这种情况下，节点的能量限制就成了制约整个网络性能和寿命的“阿喀琉斯之踵”。因此，任何试图系统性解决能量效率问题的研究，都具有极高的理论价值和工程应用潜力。我非常期待书中能够深入探讨能量收集（Energy Harvesting）技术的最新进展，并将其与智能路由协议的优化相结合，看看如何设计出能够动态调整数据传输功率、甚至能根据环境光照或振动强度来调整自身工作模式的“自适应”算法。一个理想的生命周期延长方案，绝不只是简单的睡眠唤醒机制，它应该是一套精密的、考虑了网络拓扑变化、数据优先级和异构节点能力的复杂决策系统。这本书如果能在这方面提供一套清晰的数学模型和仿真验证，那无疑是为这个领域的研究人员和工程师们提供了宝贵的工具箱。我尤其关注它是否涵盖了基于机器学习的能耗预测与优化，毕竟，在不确定的物理环境中，模型的鲁棒性和预测准确性才是决定网络长期稳定运行的关键。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对低功耗设计领域抱有浓厚兴趣的业余爱好者，我对这类专注于“延长”和“优化”主题的著作总有一种莫名的亲切感。延长无线传感器网络生命周期，本质上就是在挑战信息传输的物理极限。我猜想，这本书的作者一定花费了大量精力在对MAC层协议的精细打磨上。MAC层是能量消耗的重灾区，如何高效地共享信道、减少空闲侦听和冲突碰撞，直接决定了节点待机时间的多少。我非常好奇，书中是否探讨了时分多址（TDMA）和载波侦听多址（CSMA）机制的创新性融合方案，亦或是提出了全新的事件驱动型的唤醒策略，以最大限度地减少非必要的数据包交换。此外，在网络拓扑层面，簇头（Cluster Head）的合理选举和数据聚合技术必然是核心内容。如果簇头选择不当，少数高负载节点会迅速耗尽能量，形成网络“孤岛”。书中若能提供一套考虑了节点剩余能量、距离信息以及历史数据传输量的多维度加权选举算法，那无疑是极具创新性的。这种系统性的、自下而上到自上而下的优化思路，是构建真正“长寿”网络的基石，我希望看到的是一种“润物细无声”的、非侵入式的能量管理哲学。

评分☆☆☆☆☆

从一个更偏向于应用层面的视角来看，传感器网络的价值最终要体现在它能提供多长时间的、高质量的数据流。因此，这本书的价值，或许更在于它如何平衡“延长生命周期”和“保证数据可靠性”之间的固有矛盾。延长寿命的算法往往倾向于让节点更频繁地进入休眠状态，但这会直接导致数据传输的延迟增加，甚至在紧急事件发生时可能错过关键信息。所以我迫切想知道，作者是如何在高续航和低延迟之间架设起一座坚固的桥梁。是不是引入了优先级队列的机制，允许高优先级数据（比如入侵警报）绕过严格的节电协议，而低优先级数据（比如周期性环境读数）则严格遵守节能策略？再进一步说，如果网络设计允许一定程度的节点牺牲来换取关键区域数据的持续传输，那么书中是否有提供一套公平性的度量标准？即，我们牺牲哪些节点，以及牺牲到什么程度是社会（或者说应用场景）可以接受的。这种涉及伦理和实用性的权衡，往往是这类底层算法研究中最见功力的地方，它体现了作者对整个应用生态的深刻洞察，而非仅仅停留在纯粹的数学优化层面。