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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集模型與方案
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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集模型與方案 版權(quán)信息
- ISBN：9787576101645
- 條形碼：9787576101645 ; 978-7-5761-0164-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集模型與方案 內(nèi)容簡介
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)將虛擬的信息世界與真實的物理世界融合在一起，改變了人與自然交互的方式，在軍事國防、環(huán)境科學(xué)、醫(yī)療健康、空間探索、工農(nóng)業(yè)自動化等許多領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用前景。部署無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要目的就是收集所監(jiān)測的環(huán)境信息，其上所有的應(yīng)用與決策都是基于所收集到的數(shù)據(jù)來進行的。概括來說，數(shù)據(jù)收集過程就是從多個傳感器節(jié)點收集物理世界的感知數(shù)據(jù)，并*終傳輸至基站的過程，該過程是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中各種應(yīng)用的核心與基礎(chǔ)。本書針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)收集問題，以提高網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)收集操作的效率，降低系統(tǒng)資源的消耗為主要目標(biāo)，分別從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、感知數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)、基于深度學(xué)習(xí)的編解碼結(jié)構(gòu)設(shè)計等多個角度，詳細(xì)闡述了多種高效節(jié)能的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集模型與方案。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集模型與方案 目錄
第1章緒論
1.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
1.1.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點
1.1.2無線傳感器節(jié)點
1.1.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議棧
1.1.4無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域
1.2無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)
1.3.1數(shù)據(jù)收集.
1.3.2網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂?
1.3.3網(wǎng)絡(luò)協(xié)議.
1.3.4無線通信技術(shù)
1.3.5網(wǎng)絡(luò)
1.3.6定位技術(shù)
1.3.7時間同步
1.3.8數(shù)據(jù)聚合
1.3.9其他研究領(lǐng)域
1.4本書組織結(jié)構(gòu)
第2章基于近似小Steiner 樹的數(shù)據(jù)收集算法
2.1算法概述
2.2相關(guān)工作
2.3算法描述
2.4實驗分析
2.5本章小結(jié)
第3章 基于非平衡閾值的分布式數(shù)據(jù)收集方案
3.1方案概述
3.2相關(guān)工作
3.2.1壓縮感知理論
3.2.2迭代硬閾值算法
3.3方案描述
3.3.1基于非平衡閾值的分布式Top-K查詢算法
3.3.2分布式迭代硬閾值算法
3.4實驗分析
3.4.1能分析
3.4.2能對比
3.5本章小結(jié)
第4章基于優(yōu)分簇的數(shù)據(jù)收集方案
4.1方案概述
4.2系統(tǒng)模型
4.3方案分析
4.3.1簇內(nèi)能量消耗
4.3.2簇間能量消耗
4.3.3優(yōu)分簇策略
4.4分簇數(shù)據(jù)收集算法
4.4.1基于偽希爾伯特曲線的簇頭連接算法
4.4.2分簇構(gòu)建算法
4.5實驗分析
4.5.1能分析
4.5.2能對比
4.6本章小結(jié)
第5章大規(guī)模傳感網(wǎng)節(jié)能的數(shù)據(jù)收集方案
5.1方案概述
5.2相關(guān)工作
5.3系統(tǒng)模型
5.4大規(guī)模數(shù)據(jù)收集方案
5.4.1基于空間相關(guān)的分簇算法
5.4.2基于分簇的數(shù)據(jù)壓縮算法
5.4.3分簇數(shù)據(jù)重構(gòu)算法
5.5實驗分析
5.5.1實驗設(shè)置
5.5.2數(shù)據(jù)收集能分析
5.5.3數(shù)據(jù)重構(gòu)能分析
5.6本章小結(jié)
第6章基于聯(lián)合稀疏模型的數(shù)據(jù)收集算法
6.1算法概述
6.2相關(guān)工作
6.3同步子空間追蹤算法
6.3.1聯(lián)合稀疏模型
6.3.2算法設(shè)計
6.4實驗分析
6.4.1能分析
……
9.1方案概述
9.2相關(guān)工作
9.3方案描述
9.3.1模型訓(xùn)練階段
9.3.2數(shù)據(jù)收集階段
9.4實驗分析
9.4.1數(shù)據(jù)的壓縮能
9.4.2數(shù)據(jù)的重構(gòu)能
9.5本章小結(jié)
第10章基于對抗自編碼器的數(shù)據(jù)收集方案
10.1方案概述.
10.2相關(guān)工作
10.3方案描述
10.4實驗分析
10.4.1能分析
10.4.2能比較
10.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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