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| 編輯推薦： |
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本专著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基于能量效率的数据传输技术，比较全面和系统地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相关无线传感器MAC层和路由算法实现的最新成果。材料权威丰富，体系结构完整，内容新颖翔实，知识系统全面，图表丰富，行文通俗易懂，兼备知识性、系统性、可读性、实用性和指导性。
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| 內容簡介： |
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随着无线通信、低功耗和高集成度的数字电子产品与微机电系统技术的发展，由传感器、无线通信和网络三大技术融合而形成的无线传感器网络引起了人们的广泛关注。作为影响无线传感器网络性能的一个核心方面，传感器节点及网络的节能问题已成为当前研究的热点之一。本书主要介绍了无线传感器网络概述、信道访问机制、MAC层协议性能优化、分簇路由协议、数据融合技术等，探讨了相关的前沿技术。本书既可作为高等学校高年级本科生和研究生的教材和工程技术开发人员的参考书，也可供无线传感器网络和物联网相关专业人士阅读。因此，本成果的出版具有重要的理论意义和实际应用意义。
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| 關於作者： |
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王海军，男，1977年11月生，湖北老河口人，工学硕士，副教授，湖北第二师范学院计算机学院副院长。主持省级自然科学基金项目1项、省级教研项目1项、省教育厅科研项目3项，参与*、省级等科研项目10余项，发表核心论文10余篇，获得专利授权3项，软件著作权1项，获得第八届湖北省高等学校教学成果奖二等奖。
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| 目錄：
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第1章无线传感器网络概述..1
1.1无线传感器网络的概念..1
1.1.1传感器节点的基本结构..3
1.1.2无线传感器网络的体系结构..5
1.2无线传感器网络的特点及应用..7
1.3无线传感器网络研究的关键技术..10
第2章基于IEEE 802.15.4的无线传感器络信道访问机制..12
2.1IEEE 802.15.4标准体系结构..12
2.1.1物理层..13
2.1.2MAC层..14
2.2超帧结构和数据传输模型..15
2.3MAC层丢包率研究..18
2.3.1基于重传的IEEE 802.15.4网络丢包率研究..19
2.3.2基于隐藏终端的IEEE 802.15.4网络丢包率研究..23
2.3.3基于马尔科夫链的IEEE 802.15.4网络防丢包信道访问机制研究..29
第3章MAC协议性能优化研究..35
3.1CSMA/CA信道访问机制..35
3.1.1工作模式..35
3.1.2CSMA/CA算法流程..36
3.2提前休眠的时隙CSMA/CA机制..39
3.2.1时隙CSMA/CA算法建模..39
3.2.2性能参数分析..42
3.2.3信道平均吞吐量和节点平均能量消耗比较..43
3.3基于超帧结构的节点状态转换机制..44
3.3.1数据包服务时间 ..44
3.3.2节点状态转化建模和数据包平均服务时间..45
3.3.3数据包服务时间性能分析..47
第4章基于6LoWPAN的无线传感器网络低功耗MAC协议研究..51
4.16LoWPAN网络概述..51
4.2MAC层节点能耗分析..55
4.2.1影响节点能量消耗的重要因素..55
4.2.2低功耗睡眠调度..56
4.36LoWPAN网络能耗性能建模分析..58
4.3.1信道竞争过程建模 ..58
4.3.2网络性能分析 ..60
4.46LoWPAN网络信道吞吐量研究..63
4.4.16LoWPAN网络信道接入机制建模..63
4.4.2吞吐量性能分析..65
4.5基于泊松分布的6LoWPAN网络节点能耗分析..68
4.5.1节点平均能耗..69
4.5.2网络能耗和协议性能评估..72
第5章无线传感器网络路由协议概述..75
5.1无线传感器网络路由协议设计要求..75
5.2能耗模型..78
5.3无线传感器网络路由协议分类..80
5.3.1平面路由协议..81
5.3.2分簇路由协议..86
第6章基于能量均衡的分簇路由协议..95
6.1基于分簇技术的层次型路由协议..95
6.2基于泊松分布的无线传感器网络分簇协议性能优化..97
6.2.1分簇能耗建模 ..97
6.2.2性能优化分析..99
6.3基于多权值的低能耗WSNs分簇协议..101
6.3.1簇举 ..102
6.3.2成簇过程..103
6.3.3实验结果与分析..103
6.4基于非竞争式簇首轮转的WSNs分簇优化方法..104
6.4.1成簇能耗..105
6.4.2数据采集能耗 ..106
6.4.3能耗分析..106
6.4.4实验结果与分析..108
第7章数据融合技术..111
7.1数据融合技术概述..111
7.1.1数据融合技术的定义..111
7.1.2数据融合技术的分类..112
7.1.3数据融合技术的作用..114
7.2一种基于小贴近度的簇内数据融合机制..115
7.2.1系统模型和能耗分析..115
7.2.2簇内数据融合算法..117
7.2.3调度算法..119
7.2.4实验结果与分析..120
7.3基于移动 sink 的无线传感器网络数据采集方案..122
7.3.1系统模型与问题描述..122
7.3.2时延受限的数据收集策略..123
7.3.3优化路径选择算法..125
7.3.4实验结果与分析..127
7.4基于非均匀分簇的低能耗安全数据融合方法..129
7.4.1数据融合中的安全性问题..129
7.4.2系统模型..129
7.4.3安全数据融合策略..131
7.4.4实验结果与分析..136
参考文献..139
致谢..149
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| 內容試閱：
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无线传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能。它与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。潜在的应用领域可以归纳为军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域，具有广阔的应用前景。因此，研究和设计高能效、稳定可靠的基于无线传感器网络的数据传输技术具有极为重要的理论和应用价值。无线传感器网络是基于实际应用的网络，不同的应用场景对网络性能提出的要求也不尽相同，而且传感器节点物理资源有限，标准的或通用的路由协议过于复杂，不符合降低能量消耗和处理复杂度的要求，这就要求传感器网络的研究与开发要面向实际应用背景，针对具体的性能要求。只有采用不同的处理方法，才能设计出高效的应用系统。另外，传感器网络中的查询、感知及传输等各种操作都是围绕数据展开的，传感器网络是一种以数据为中心的网络。网络能量的利用效率和生存时间的延长是无线传感器网络应用中亟待解决的首要问题。对节点能量受限的无线传感器网络而言，基于能量效率的无线传感器网络数据传输技术可使网络节省大量能量，有效延长网络对监测区域的覆盖时间，提高无线传感器网络的实际使用价值，这也是本书研究的主要目的。本书对基于能量效率的无线传感器网络数据传输技术进行了系统地研究，主要包括：基于IEEE 802.15.4的无线传感器网络信道访问机制；MAC协议性能优化研究；基于6LoWPAN的无线传感器网络低功耗MAC协议研究；路由协议概述；基于能量均衡的分簇路由协议；数据融合技术等。本专著系统地研究了基于能量效率的无线传感器网络数据传输技术，对无线传感器网络路由协议、网络协议的技术标准的相关理论研究和应用开发具有重要的指导意义。每一项理论研究成果都来之不易，希望能继往开来、坚持不懈，用开拓的思维为相关学科再添新的硕果，为无线传感器网络的发展贡献力量。著者2020年12月
近十几年来，网络信息技术的飞速发展使分布世界各个角落人们之间的联系越来越密切，人们在任何时间、任何地点都可以方便地进行对话和沟通。由于物的被动性，人和物之间的“交流”就不会十分顺畅，所以为了使物理世界为我们所用，必须借助于其他一些工具和技术去探索这个世界的万物，如各种传感器。基于通信技术、传感技术和微机电系统(microelectromechanismsystem，MEMS)的发展，传感器体积微小到可被封装到一块毫米级的芯片内，成本低、稳健性高且功能愈发强大。传感器的“智慧”可以帮助人类完成数据的收集、整理和沟通，从而极大地扩展了传感器的应用领域。无线传感器网络将从根本上改变人类与自然世界之间的相互作用，并使虚拟的网络世界和物理世界及各延伸领域都能与人交流。人们可以通过工具随心所欲地从物理世界获得丰富可信的信息，实现了“无处不在的计算”的愿望。毫不夸张地说，无线传感器网络(wireless sensor networks，WSN)的广泛应用是科技发展的大势所趋，它正在并且将一直引发无线传感器及其相关研究领域对人类世界的变革。
一般来说，我们把由大量低成本、低功耗、多功能的传感器节点组成的专用网络系统称为无线传感器网络。节点具有自组织、自恢复和自适应的特点，它们通过无线通信的方式进行信息传递，协同实现一些具体的功能。目标区域的感知参数(如温度、湿度、光照、烟雾、空气颗粒物、地震波、声音和视频等)都可以通过无线传感技术、嵌入式技术、微电子信息技术等技术和软件编程技术实现实时获取。无线传感器网络凭借高感知精确度、高部署灵敏度、高扩展性、高性能稳定性和低生产成本这“四高一低”的先天优势，使其在工业、农业、气象检测、军事侦察、环境监测、火灾报警、交通管理、卫生保健、空间探索等许多领域都有广阔的应用前景。在国际上，无线传感器网络被誉为是继互联网之后的第二大网络革命，2003 年美国《技术评论》杂志评出对人类未来生活产生深远影响的十大新兴技术中，无线传感器网络荣居榜首。
由于巨大的应用前景和潜能，无线传感器网络从诞生之日起就引起了全球学术界和产业界的极大关注，被认为是21世纪将改变人类社会的一项重大技术。虽然只经历了短短十几年，但是它的发展和应用已经渗透到人类社会的方方面面。和许多重大技术一样，无线传感器网络也同样起源于军事需求的研究。1973 年美国 DARPA 启动的 PRNet项目开启了无线传感器网络发展的大门，使得人类社会对自然界的认知和交互水平前进了一大步。在接下来的十几年中，DARPA 继续资助了相关研究小组和大学研究机构并取得了一系列的成果，比较典型的有 UCLA 的 WINs项目、UC Berkeley 的 PicoRadio以及 MIT 的 uAMPs等。进入21世纪之后，随着军事和物联网等应用需求的发展，对无线传感器网络的研究更加深入，世界各国政府和产业界均投入巨资加快理论研究和应用的开发工作。出于局部反恐战争的需要，为实现战场情报信息无人侦查和获取，2000 年，美国国防部将无线传感器网络列为国防部门五个尖端领域之一，并提出了C4ISR军事计划，侧重于战场信息的感知、采集、处理和运用能力，旨在解决远程空天一体化精确无人打击计划末端信息获取问题。2002 年，享誉世界的Intel公司规划了微型传感器网络新的发展方向。2002 年至 2005 年，欧盟制定了EYES（自组织和协作有效能量的传感器网络）计划，包括来自荷兰、法国、意大利和德国的研究机构，主要研究能量有效的自组织协同传感器，针对分布式信息处理与采集，以及无线通信和移动计算。2004年，日本和韩国政府也针对本国产业的发展提前部署无线传感器网络技术的研究计划，日本成立了无线传感器网络调查研究会，制定了 UJapan(2005—2010)等规划。韩国情报通信部先后发布了 IT839计划和 UKorea 战略，并实施严密的监控以抢占高科技发展的制高点。在产业界，IBM、Intel、Microsoft、Philips、Siemens 以及 TI 等全球科技界的领头羊也纷纷独立或者结成联盟展开对无线传感器网络应用上面的研究，并取得了一系列的研究成果。
在我国，中科院等研究机构较早的就跟踪介入针对无线传感器网络的研究工作。在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020 年）》中，一次就确定了两个与无线传感器网络直接相关的研究方向，由此可见对无线传感器网络的重视程度。2009 年，江苏无锡高新区与中科院合作成立物联网产业研究院，负责 WSN 标准化方面的工作，是国内无线传感器网络领域内成立较早的科研机构之一。中国国家自然科学基金委员会已批准了多个无线传感器网络方面的重点项目。清华大学、中国科技大学、华南理工大学、武汉理工大学、北京邮电大学等国内知名高校和中科院等研究机构也相继展开了无线传感器网络的研究，取得了丰硕的研究成果。特别是近几年物联网产业的飞速发展，极大地刺激了无线传感器网络在国内的研究和发展。但是无线传感器网络是一个涉及多个高新技术的交叉学科，国内相对薄弱的基础研究能力和产业技术支持都使得我国与世界先进国家无论是在理论还是产业应用上的差距依然巨大。可以预见，随着无线传感器网络在国防军事、精准农业、环境监测等应用领域取得良好的应用效果，结合目前飞速发展的通信技术以及物联网需求，在未来一定有着更广阔的发展空间，相关领域也极具研究价值。
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