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认知视角下的无线传感器网络 🔍
(美)因卡拉编著 北京:机械工业出版社, Guo ji xin xi gong cheng xian jin ji shu yi cong, Beijing, 2014
中文 [zh] · PDF · 39.0MB · 2014 · 📗 未知类型的图书 · 🚀/duxiu · Save
描述
本书共7章,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,系统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最新成果
备选作者
Mohamed Ibnkahla
备选作者
伊本卡赫拉
备用出版商
China Machine Press
备用版本
国际信息工程先进技术译丛, Di 1 ban, Beijing, 2014
备用版本
China, People's Republic, China
元数据中的注释
Bookmarks: p1 (p1): 第1章 无线传感器网络的认知研究导论
p1-1 (p1): 1.1 概述
p1-1-1 (p2): 1.1.1 应用层需求
p1-1-2 (p3): 1.1.2 物理层的约束和需求
p1-1-3 (p3): 1.1.3 网络状态传感器
p1-2 (p4): 1.2 相关工作
p1-2-1 (p4): 1.2.1 知识平面和认知网络
p1-2-2 (p6): 1.2.2 用于传感器网络的认知技术
p1-3 (p9): 1.3 认知无线传感器网络的通用架构
p1-3-1 (p11): 1.3.1 ZigBee协议栈
p1-3-2 (p11): 1.3.2 网络状态传感器
p1-3-3 (p12): 1.3.3 物理层的输入
p1-3-4 (p12): 1.3.4 变化监测引擎
p1-3-5 (p12): 1.3.5 知识库
p1-3-6 (p12): 1.3.6 认知决策引擎
p1-3-7 (p13): 1.3.7 优化引擎
p1-3-8 (p14): 1.3.8 认知要素之间的相互作用
p1-4 (p15): 1.4 结论
p1-5 (p16): 参考文献
p2 (p18): 第2章 认知无线电网络和动态频谱接入
p2-1 (p18): 2.1 概述
p2-1-1 (p18): 2.1.1 认知无线电的历史
p2-1-2 (p19): 2.1.2 MIMO和协同分集技术
p2-2 (p20): 2.2 频谱感知
p2-2-1 (p22): 2.2.1 频谱感知的挑战
p2-2-2 (p23): 2.2.2 频谱感知方法
p2-3 (p26): 2.3 协同感知
p2-3-1 (p27): 2.3.1 窄带协同感知
p2-3-2 (p29): 2.3.2 宽带协同感知
p2-4 (p30): 2.4 动态频谱接入
p2-4-1 (p31): 2.4.1 频谱接入的MIMO系统
p2-4-2 (p33): 2.4.2 协同频谱接入
p2-5 (p35): 2.5 结论
p2-6 (p35): 参考文献
p3 (p39): 第3章 自适应调制、自适应功率分配和自适应媒介访问
p3-1 (p39): 3.1 概述
p3-2 (p40): 3.2 系统模型
p3-2-1 (p40): 3.2.1 信源和信宿
p3-2-2 (p40): 3.2.2 发射机
p3-2-3 (p41): 3.2.3 接收机
p3-2-4 (p41): 3.2.4 无线信道
p3-2-5 (p41): 3.2.5 对数正态分布阴影信道模型
p3-2-6 (p41): 3.2.6 莱斯衰落信道模型
p3-3 (p42): 3.3 自适应传输和反馈通信系统
p3-3-1 (p42): 3.3.1 概述
p3-3-2 (p42): 3.3.2 自适应系统设计
p3-3-3 (p43): 3.3.3 链路自适应
p3-3-4 (p43): 3.3.4 能量受限网络的链路自适应
p3-3-5 (p44): 3.3.5 自适应技术
p3-4 (p47): 3.4 多跳中继网络和能量约束网络分析
p3-4-1 (p47): 3.4.1 采用自适应技术的能耗
p3-4-2 (p48): 3.4.2 单跳离散速率连续功率自适应
p3-4-3 (p49): 3.4.3 多跳中继网络
p3-4-4 (p51): 3.4.4 MAC层的自适应调制和自适应睡眠
p3-5 (p55): 3.5 仿真实例和图解
p3-5-1 (p55): 3.5.1 仿真目标
p3-5-2 (p56): 3.5.2 能量优化
p3-5-3 (p65): 3.5.3 功率控制自适应策略
p3-5-4 (p67): 3.5.4 双链路中继网络自适应
p3-5-5 (p70): 3.5.5 商用WSN节点的性能
p3-6 (p73): 3.6 结论
p3-7 (p74): 参考文献
p4 (p78): 第4章 无线多跳网络QoS路由的跨层研究
p4-1 (p78): 4.1 概述
p4-2 (p79): 4.2 设计挑战与注意事项
p4-2-1 (p80): 4.2.1 QoS指标
p4-2-2 (p80): 4.2.2 设计挑战
p4-2-3 (p81): 4.2.3 网络资源和性能指标
p4-3 (p82): 4.3 多跳网络QoS路由协议的分类
p4-3-1 (p82): 4.3.1 MANET中的QoS路由
p4-3-2 (p87): 4.3.2 WMN中的QoS路由
p4-3-3 (p89): 4.3.3 VANET中的QoS路由
p4-3-4 (p93): 4.3.4 WSN中的QoS路由
p4-3-5 (p96): 4.3.5 不同网络路由设计的局限性
p4-4 (p97): 4.4 QoS路由协议比较
p4-5 (p99): 4.5 面临的挑战与未来的发展方向
p4-6 (p101): 4.6 结论
p4-7 (p101): 参考文献
p5 (p105): 第5章 认知分集路由
p5-1 (p105): 5.1 无线传感器路由协议综述
p5-1-1 (p105): 5.1.1 无线传感器网络协议
p5-1-2 (p108): 5.1.2 能量感知协议
p5-1-3 (p110): 5.1.3 分集协议
p5-1-4 (p111): 5.1.4 认知协议
p5-2 (p112): 5.2 系统模型
p5-2-1 (p112): 5.2.1 传播模型
p5-2-2 (p113): 5.2.2 网络生命周期
p5-3 (p114): 5.3 认知分集路由协议
p5-3-1 (p114): 5.3.1 认知分集路由方法
p5-3-2 (p117): 5.3.2 基于OPNET Modeler 15.0的实现
p5-3-3 (p118): 5.3.3 认知分集路由代码
p5-4 (p122): 5.4 优先节点选择
p5-5 (p123): 5.5 性能评估
p5-5-1 (p124): 5.5.1 网格部署
p5-5-2 (p130): 5.5.2 强制路径部署
p5-5-3 (p132): 5.5.3 随机部署
p5-5-4 (p133): 5.5.4 节点密度与伸缩性
p5-5-5 (p138): 5.5.5 优化
p5-5-6 (p138): 5.5.6 关注信道参数
p5-6 (p144): 5.6 结论
p5-7 (p145): 参考文献
p6 (p148): 第6章 基于加权认知图的认知功能
p6-1 (p148): 6.1 概述
p6-2 (p148): 6.2 相关工作
p6-3 (p149): 6.3 加权认知图的基本原理
p6-4 (p151): 6.4 设计WCM完成无线传感器网络中的认知功能
p6-4-1 (p153): 6.4.1 设计针对发送功率、数据速率和占空比适应率的WCM
p6-4-2 (p155): 6.4.2 设计能保障连通性和覆盖率的WCM
p6-4-3 (p157): 6.4.3 设计具有拥塞控制功能的WCM
p6-4-4 (p159): 6.4.4 端到端的目标和整个WCM
p6-5 (p160): 6.5 仿真结果
p6-5-1 (p161): 6.5.1 基于随机均匀拓扑结构的评估
p6-5-2 (p164): 6.5.2 使用瓶颈路径进行评估
p6-5-3 (p166): 6.5.3 系统的复杂性
p6-6 (p167): 6.6 结论
p6-7 (p168): 参考文献
p7 (p169): 第7章 基于GPS/INS无线传感器网络的硬件结构
p7-1 (p169): 7.1 概述
p7-2 (p171): 7.2 硬件实现
p7-2-1 (p171): 7.2.1 GPS和惯性导航数据采集
p7-2-2 (p172): 7.2.2 导航数据处理
p7-2-3 (p172): 7.2.3 功率管理
p7-2-4 (p173): 7.2.4 无线电收发器
p7-2-5 (p174): 7.2.5 电源
p7-3 (p174): 7.3 系统软件设计
p7-3-1 (p174): 7.3.1 系统初始化
p7-3-2 (p176): 7.3.2 系统能量管理
p7-3-3 (p177): 7.3.3 DSP存储器分配
p7-3-4 (p177): 7.3.4 ZigBee节点软件设计
p7-4 (p180): 7.4 测试结果
p7-4-1 (p180): 7.4.1 设备安装
p7-4-2 (p181): 7.4.2 实时性能分析
p7-4-3 (p182): 7.4.3 随机错误模拟
p7-4-4 (p184): 7.4.4 开放现场测试
p7-5 (p188): 7.5 结论
p7-6 (p188): 参考文献
p8 (p191): 附录 缩略语
元数据中的注释
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开源日期
2024-06-13
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