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| 編輯推薦： |
1.本书摒弃了传统的定义讨论和理论分析，从广域部署角度讨论面向应用的无线传感器网络关键技术。
2.在研究中采用了多学科交叉融合的思想以及信息论、博弈论、数据融合等手段，为读者提供一种更新的研究思路。
3.先进性和实用性的完美统一。
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| 內容簡介： |
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本书主要关注无线传感器网络中面向广域部署的关键技术，从信息处理、组网技术以及泛在组网设计等角度论述广域传感器网络的设计方法与优化架构。重点讨论广域部署传感器网络的本质特点、分布式信号处理方法、无线传感器网络通信算法以及泛在环境的组网设计方式。
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| 關於作者： |
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秦丹阳，博士，副教授硕士生导师，主要研究方向为无线多跳通信网络技术、泛在感知与普适计算。目前主持国家自然科学基金项目1项、教育部博士点重点项目1项、中国博士后基金项目、黑龙江省自然科学基金项目、黑龙江省博士后科研项目、黑龙江省教育厅面上项目、黑龙江省电子工程省高校重点实验室开放基金项目以及校级项目多项。先后发表SCI、EI检索的高水平学术论文30余篇，专利授权3项，出版专著2部。
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| 目錄：
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第1章传感器网络的信息论边界1
1.1 引言1
1.2 传感器网络模型2
1.3 数字结构5
1.3.1 分布式信源编码6
1.3.2 分布式信道编码13
1.3.3 数字结构的端到端性能19
1.4 数字结构的代价21
1.5 一般结构边界23
1.6 本章小结25
参考文献26
第2章无线传感器网络的网内信息处理29
2.1 引言29
2.2 通信复杂度模型31
2.3 无线网络的计算：空间复用与分组计算33
2.3.1 无线通信网络的地理模型34
2.3.2 分组计算与计算吞吐量35
2.3.3 对称函数与形式向量36
2.3.4 同位网络36
2.3.5 对称函数的子类：形式感知与形式阈值37
2.3.6 同位网络中的最大吞吐量39
2.3.7 多跳随机平面网络41
2.3.8 其他非周期网络42
2.4 有噪无线通信网络：同位广播网络中的可信计算43
2.4.1 测量结果的奇偶性44
2.4.2 阈值函数45
2.5 信息论模型46
2.6 本章小结48
参考文献48
第3章无线传感器网络的感知容量51
3.1 引言51
3.1.1 广域检测应用51
3.1.2 传感器网络编码器53
3.1.3 基于信息论的角度54
3.2 传感器网络的感知容量55
3.2.1 节点随机连接传感器网络模型55
3.2.2 随机编码与方法类型58
3.2.3 感知容量理论59
3.2.4 感知容量边界64
3.3 其他传感器网络模型的感知容量66
3.3.1 定位感知模型67
3.3.2 目标模型68
3.4 本章小结69
参考文献70
第4章传感器网络生存期定律及其应用73
4.1 引言73
4.2 传感器网络生存期定律及普适性设计原则74
4.2.1 网络特性与生存期定义74
4.2.2 生存期定律75
4.2.3 生存期最大化的通用设计原则75
4.3 随机最短路径框架76
4.3.1 问题说明77
4.3.2 SSP的讨论78
4.3.3 网络生存期的基本性能极限80
4.3.4 网络极限性能的计算81
4.4 分布式渐进最优传输调度83
4.4.1 生存期最大化动态协议83
4.4.2 DTSP的动态特性84
4.4.3 DTSP的渐进最优性85
4.4.4 分布式实现86
4.4.5 仿真研究87
4.5 传感器网络生存期的分析92
4.6 本章小结92
参考文献93
第5章传感器网络中的信号检测95
5.1 引言95
5.2 集中检测96
5.3 传统分布式检测框架97
5.3.1 二元假设检验97
5.3.2 渐进机制99
5.4 无线传感器网络中的分布式检测100
5.4.1 传感器节点101
5.4.2 网络架构101
5.4.3 数据处理102
5.5 无线传感器网络102
5.5.1 容量约束条件下的检测104
5.5.2 关于无线信道的讨论105
5.5.3 相关性检测109
5.5.4 衰减与衰落110
5.6 范式分析112
5.6.1 相长干涉113
5.6.2 消息传递114
5.6.3 跨层思想114
5.6.4 节能机制115
5.7 扩展与普适化115
5.8 本章小结116
参考文献117
第6章带宽能量受限条件下的分布式估计121
6.1 引言121
6.2 分布式量化估计122
6.3 最大似然估计122
6.3.1 噪声概率密度函数已知而方差未知125
6.3.2 噪声概率密度布函数未知129
6.3.3 均方误差的下界133
6.4 向量参数的估计133
6.5 最大后验概率估计139
6.6 分布式估计的降维141
6.6.1 解耦分布式估计压缩142
6.6.2 耦合分布式估计压缩146
6.7 失真率分析148
6.7.1 集中式估计的失真率150
6.7.2 分布式估计的失真率155
6.7.3 凸优化确定失真率上界158
6.8 本章小结158
参考文献159
第7章无线传感器网络中的分布式学习162
7.1 引言162
7.2 典型学习理论164
7.2.1 监督式学习模型164
7.2.2 核函数方法及经验风险最小化原理165
7.2.3 其他学习算法168
7.3 无线传感器网络中的分布式学习177
7.4 有融合中心无线传感器网络中的分布式学习181
7.4.1 分簇方法181
7.4.2 分布式学习的统计极限181
7.5 有网内处理Ad hoc无线传感器网络的分布式学习184
7.5.1 基于稀疏度的分布式训练185
7.5.2 基于次梯度增量法的分布式训练186
7.5.3 基于交替投影法的分布式训练188
7.6 本章小结190
参考文献191
第8章无线传感器网络中的图模型与融合194
8.1 引言194
8.2 图模型195
8.2.1 定义与性质195
8.2.2 和积算法196
8.2.3 最大乘积算法197
8.2.4 环路置信传播198
8.2.5 非参数置信传播198
8.3 无线传感器网络的图模型199
8.3.1 传感器网络中的自定位200
8.3.2 传感器网络多目标数据关联202
8.4 消息检查与近似对融合的影响204
8.4.1 消息检查204
8.4.2 基于粒子的消息传递精确度205
8.5 消息近似的作用207
8.6 网络融合资源受限的优化分配210
8.6.1 传感器网络目标追踪的资源管理211
8.6.2 严格受限条件下的分布式推测215
8.7 本章小结221
参考文献222
第9章广域传感器网络的随机协同传输225
9.1 引言225
9.2 无线传感器网络的协同传输226
9.2.1 协同无线电物理层模型226
9.2.2 集中编码分配协同机制228
9.3 随机分布式协同机制229
9.4 随机协同编码的性能232
9.4.1 分集阶数特性232
9.4.2 性能仿真与数值分析235
9.5 基于随机协同编码的协同广域网络分析237
9.6 理论分析与验证242
9.7 本章小结244
参考文献244
第10章泛在多跳通信网络的邻域状态自适应更新247
10.1 引言247
10.2 典型邻域状态感知算法研究247
10.2.1 问题分析247
10.2.2 基于相邻节点覆盖的感知与更新248
10.2.3 基于控制论的感知与更新252
10.3 本地拓扑感知模型254
10.3.1 本地拓扑感知度254
10.3.2 邻域状态感知映射的公平性收敛256
10.4 基于拓扑感知的邻域状态动态更新算法269
10.4.1 邻域状态自适应感知269
10.4.2 超时值的自适应调整270
10.4.3 反应式感知分组的重调度272
10.5 仿真结果与性能分析274
10.5.1 仿真模型的构建274
10.5.2 仿真结果与性能分析275
10.6 本章小结279
参考文献279
第11章分布式数据动态均衡282
11.1 引言282
11.2 典型数据均衡算法研究283
11.2.1 动态负载感知路由算法283
11.2.2 负载均衡算法285
11.3 数据负载感知模型288
11.4 分布式数据动态均衡路由算法292
11.4.1 非饱和数据特征下的马尔可夫退避建模292
11.4.2 基于Bloom滤波的最优散列建模296
11.4.3 分布式数据动态均衡算法299
11.5 分布式均衡公平性辅助算法302
11.5.1 算法描述302
11.5.2 自私节点的检测306
11.5.3 复杂度分析309
11.6 仿真结果与性能分析311
11.6.1 仿真模型的构建311
11.6.2 仿真结果与性能分析312
11.7 本章小结317
参考文献318
第12章动态传输路径自愈技术321
12.1 引言321
12.2 典型本地路径修复算法研究323
12.2.1 基于CF策略的路由修复算法323
12.2.2 基于on-the-fly策略的路由修复算法327
12.3 链路质量感知模型330
12.3.1 链路质量检测区域331
12.3.2 功率检测与质量判断332
12.4 最优搜索数学建模333
12.4.1 最优搜索理论333
12.4.2 搜索问题的状态方程335
12.4.3 状态方程的解339
12.5 本地路由动态自愈算法344
12.5.1 算法描述344
12.5.2 修复后的优化348
12.6 仿真结果与性能分析350
12.6.1 仿真模型的构建350
12.6.2 仿真结果与性能分析351
12.7 本章小结356
参考文献356
名词索引360
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