《分散式感测器网路》是适合于高年级的本科生、研究生以及从事计算机、通信、信息、控制、电气、军事等多个领域的工程技术人员阅读的书籍。
基本介绍
- 书名：分散式感测器网路
- 作者：(美国)艾杨格
- ISBN：9787121102226
- 页数：1503
- 定价：160.00 元
- 开本： 16开
内容简介
分散式感测器网路是目前覆盖计算机、通信、信息、控制、电气、军事等多个学科领域的最热门新兴技术之一，具有宽泛的理论基础和广阔的套用前景。本书内容丰富，涉及面广，汇集了近年来诸多WSN研究机构及其专家的成果。既包括了WSN方面的基本概念、基本理论、关键技术，也包含了WSN的设计开发方法，还有诸多WSN套用案例。 本书适合于高年级的本科生、研究生以及从事计算机、通信、信息、控制、电气、军事等多个领域的工程技术人员阅读。
目录
Ⅰ 概论
第1章 概论2
1.1 引言2
1.2 套用实例4
1.3 感测器网路中的计算问题6
1.4 分散式感测器网路的需求9
1.5 分散式感测器网路的通信10
1.6 移动代理範例10
1.7 技术需求11
1.8 与传统计算系统的比较13
参考文献13
第2章 微感测器套用14
2.1 引言14
2.2 感测器网路：描述14
2.3 感测器网路套用，第1部分：军用16
2.3.1 目标检测和跟蹤17
2.3.2 套用1：炮兵和炮火定位20
2.3.3 套用2：无人驾驶飞机感测器配置22
2.3.4 目标分类25
2.3.5 套用3：车辆分类28
2.3.6 套用4：基于成像的分类和识别30
2.4 感测器网路套用，第2部分：民用34
2.4.1 套用5：监测稀有的濒危物种35
2.4.2 套用6：人的心跳检测37
2.5 结论38
参考文献39
第3章 分散式感测器网路的分类41
3.1 引言41
3.2 分散式感测器网路的优点和局限性41
3.3 影响分散式感测器网路发展的总体技术趋势43
3.3.1 被否决的Grosch定律43
3.3.2 摩尔定律44
3.3.3 更大程度地“硅化”44
3.3.4 更大程度地“数位化”44
3.3.5 增加“通用”元件的使用45
3.3.6 开放式系统45
3.4 分散式感测器网路体系结构的分类法45
3.4.1 输入47
3.4.2 计算51
3.4.3 通信55
3.4.4 编程58
3.4.5 系统属性60
3.4.6 系统集成61
3.4.7 作业系统61
3.4.8 通信协定61
3.4.9 安全62
3.5 结论62
致谢62
参考文献62
第4章 与传统系统的比较64
4.1 问题描述64
致谢与免责声明66
参考文献67
Ⅱ分散式感测与信号处理
第5章 数位讯号处理基础71
5.1 引言71
5.2 离散时间系统理论72
5.2.1 离散时间信号72
5.2.2 离散时间系统73
5.2.3 线性移不变离散时间系统的脉冲回响描述74
5.3 频域描述与离散傅立叶变换74
5.3.1 z变换74
5.3.2 离散时间信号的傅立叶变换（DTFT）76
5.3.3 频率回响76
5.3.4 DFT76
5.3.5 FFT78
5.4 数字滤波器78
5.4.1 数字滤波器的频率回响78
5.4.2 数字滤波器的结构80
5.4.3 举例：基线偏离的消除81
5.5 採样、抽取、插值83
5.5.1 连续模拟信号的採样83
5.5.2 採样率转换85
5.6 结论88
参考文献88
附录5.1 88
附录5.2 89
附录5.3 91
附录5.4 92
第6章 图像处理基础94
6.1 引言94
6.2 目的95
6.3 图像生成97
6.3.1 图像谱97
6.3.2 图像维数98
6.3.3 图像感测器组成99
6.3.4 数字图像的模拟101
6.4 图像域：空间、频率及小波102
6.5 基于点的运算105
6.5.1 阈值算法106
6.5.2 转换算法106
6.5.3 对比度拉伸算法与直方图均衡化算法107
6.5.4 逆变换算法109
6.5.5 密度分割算法109
6.5.6 比特面分割算法109
6.5.7 图像减法算法110
6.5.8 图像平均算法110
6.6 基于区域的运算110
6.6.1 低通滤波算法111
6.6.2 高通滤波算法112
6.6.3 中值滤波算法112
6.6.4 边缘检测算法112
6.6.5 形态运算115
6.7 噪声消除116
6.8 特徵提取118
6.8.1 边118
6.8.2 Hough变换：形状检测120
6.8.3 分割：面121
6.8.4 实例122
6.9 配準、标定、融合等问题123
6.9.1 配準123
6.9.2 几何变换125
6.9.3 标定126
6.9.4 融合问题127
6.10 压缩和传输对分散式感测器网路的影响128
6.11 感测器网路套用中的其他成像技术128
参考文献131
第7章 目标检测与分类133
7.1 引言133
7.2 用于感测器测量的信号模型136
7.2.1 实例：时变点源138
7.3 目标检测140
7.3.1 软决策融合141
7.3.2 硬决策融合143
7.4 目标分类146
7.4.1 软决策融合147
7.4.2 硬决策融合150
7.4.3 数据结果151
7.5 结论154
7.5.1 通信链路的实际建模155
7.5.2 多目标分类155
7.5.3 非理想的实际设定155
参考文献156
第8章 参数估计157
8.1 引言157
8.2 网路的自组织158
8.3 速度和位置估计160
8.3.1 动态的时空聚合160
8.3.2 目标速度估算的实验结果162
8.4 移动目标解算163
8.5 使用语义信息融合进行目标分类164
8.5.1 SIF分类器的实验结果168
8.6 静态目标169
8.6.1 使用信号强度进行定位169
8.6.2 使用时间延迟进行定位170
8.6.3 使用信号强度进行定位的实验结果171
8.7 不同类型感测器的峰值175
致谢与免责声明179
参考文献180
第9章 自组织分散式感测器的目标跟蹤181
9.1 引言181
9.2 计算环境183
9.3 簇间跟蹤结构186
9.4 本地参数估计190
9.5 轨迹维持的方案选择194
9.5.1 信息素路由194
9.5.2 EKF197
9.5.3 贝叶斯实体跟蹤201
9.6 跟蹤实例203
9.6.1 信息素路由203
9.6.2 EKF205
9.6.3 贝叶斯信任网路206
9.7 CA模型206
9.8 CA结果212
9.8.1 线性轨迹212
9.8.2 交叉轨迹213
9.8.3 非线性交叉轨迹215
9.8.4 相交轨迹217
9.8.5 轨迹形成对网路通信的影响219
9.8.6 网路病态的影响222
9.9 协同跟蹤网路226
9.10 可靠性分析233
9.11 资源节约235
9.12 多目标跟蹤237
9.13 结论241
致谢与免责声明243
参考文献244
第10章 协同信号与信息处理：一种以信息为导向的方法245
10.1 感测器网路的套用、限制及挑战245
10.2 CSIP的典型问题——跟蹤247
10.2.1 一种跟蹤方案248
10.2.2 分散式跟蹤的设计要点250
10.3 信息驱动式感测器查询：目标跟蹤的一种CSIP方法251
10.3.1 单个目标的跟蹤252
10.3.2 基于信息的方法253
10.4 组合跟蹤问题258
10.4.1 计算目标的数目258
10.4.2 轮廓跟蹤261
10.4.3 阴影边界跟蹤262
10.5 讨论263
10.6 结论266
致谢与免责声明266
参考文献266
第11章 环境效应269
11.1 引言269
11.2 感测器的统计可信度标準270
11.3 大气运动271
11.3.1 声学环境效应272
11.3.2 地震波环境效应275
11.3.3 电磁环境效应275
11.3.4 光学环境效应276
11.3.5 环境效应对化学生物监测以及污染空气跟蹤的影响277
11.4 声波的传播280
参考文献284
第12章 大气影响的探测和抵消285
12.1 研究目的∶问题285
12.1.1 大气是什幺286
12.2 特定感测器的有关问题288
12.2.1 可见谱成像289
12.2.2 红外感测器289
12.2.3 毫米波雷达感测器290
12.2.4 雷射雷达感测器291
12.2.5 多谱段感测器291
12.3 物理方案292
12.4 基于启发式和非物理学的解决方案294
12.5 结论299
参考文献300
第13章 空气声学感测器网路的信号处理和传播302
13.1 引言302
13.2 源信号及其传播的模型305
13.2.1 基本考虑305
13.2.2 无散射时的窄带模型309
13.2.3 散射时的窄带模型313
13.2.4 消光係数模型318
13.2.5 多频率和源322
13.3 信号处理325
13.3.1 AOA估计325
13.3.2 分散式感测器阵列的定位332
13.3.3 跟蹤移动源349
13.3.4 探测和分类353
13.4 结论359
致谢360
参考文献361
第14章 感测器网路中的分散式多目标检测366
14.1 引言366
14.2 BSS问题368
14.3 源数目估计370
14.3.1 贝叶斯源数目估计370
14.3.2 基于抽样的源数目估计371
14.3.3 变分学习372
14.4 分散式源数目估计373
14.4.1 感测器网路的分散式系统373
14.4.2 基于贝叶斯理论的后验机率融合375
14.5 性能评估377
14.5.1 评估準则377
14.5.2 实验结果378
14.5.3 讨论382
14.6 结论383
致谢384
参考文献384
Ⅲ 信息融合
第15章 自动化的数据融合基础389
15.1 引言389
15.2 自动化系统390
15.2.1 系统特徵392
15.2.2 操作问题392
15.2.3 数据融合的优点394
15.3 数据融合基础394
15.3.1 系统结构的描述394
15.3.2 系统行为描述395
15.4 离散自动控制的安全管理397
15.4.1 目标搜寻简述398
15.4.2 数据融合的套用400
15.5 结论401
致谢401
参考文献401
第16章 基于测量的分散式感测器网路统计融合方法403
16.1 引言403
16.2 经典融合问题404
16.3 一般感测器融合问题406
16.3.1 相关简述409
16.4 经验风险最小化410
16.4.1 前向S形网路411
16.4.2 矢量空间方法（VectorSpaceMethods）412
16.5 统计估计器414
16.6 套用416
16.7 融合系统的性能419
16.7.1 独立融合器420
16.7.2 投影融合器422
16.8 元融合器426
16.9结论428
致谢428
参考文献429
第17章 软计算技术432
17.1 问题描述432
17.2 遗传算法432
17.3 模拟退火434
17.4 可信度435
17.5 禁忌搜寻439
17.6 人工神经网路441
17.7 模糊逻辑443
17.8 线性规划444
17.9 总结448
参考文献448
第18章 估算和卡尔曼滤波450
18.1 引言450
18.2 估算技术概论453
18.2.1 系统模型454
18.2.2 最佳化标準457
18.2.3 最佳化方法460
18.2.4 处理方法463
18.3 批估计464
18.3.1 WLS方法的推理464
18.3.2 数据处理流程468
18.3.3 批处理执行中的问题470
18.4 时序估计和卡尔曼滤波472
18.4.1 时序WLS求解的推导472
18.4.2 时序估计处理流程475
18.5 时序处理执行中的问题476
18.5.1 滤波发散与过程噪声477
18.5.2 滤波公式478
18.5.3 机动目标478
18.5.4 软体工具480
致谢480
参考文献481
第19章 数据配準483
19.1 问题描述483
19.2 坐标变换484
19.3 配準技术概述488
19.4 目标函式491
19.5 后启发式方法的结果494
19.6 特徵选择501
19.7 不同几何视频流的实时配準506
19.8 小结518
参考文献519
第20章 实时监控的信号标定与估算521
第21章 语义信息提取543
第22章 信息理论中的融合556
……
