Distributed Computing in Sensor Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Nikoletseas, Sotiris; Chlebus, Bogdan; Johnson, David B.

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2008-07-07

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540691693

丛书系列:

图书标签:

• 分布式计算
• 传感器系统
• 无线传感器网络
• 嵌入式系统
• 物联网
• 数据聚合
• 节能
• 实时系统
• 并行计算
• 边缘计算

边缘智能与分布式感知网络的构建与优化 本书深入探讨了当前计算范式下，传感器网络如何从单纯的数据采集者演变为具备自主感知、决策和行动能力的智能实体。我们不再仅仅关注如何高效地将海量传感器数据传输到中心服务器进行集中处理，而是将计算能力下沉到网络的边缘，赋予分布式节点更强的本地处理和智能分析能力。这不仅能够显著降低网络延迟，提高实时响应速度，更能有效解决海量数据传输带来的带宽瓶颈和能源消耗问题，尤其是在资源受限、网络不稳定或通信条件恶劣的场景下，边缘智能的优势尤为突出。 第一部分：边缘智能的核心理论与架构 本部分将构建读者对边缘智能在传感器网络中的认知基础。我们将从以下几个方面展开： 边缘智能的定义与演进： 追溯计算模式的演进，从云计算到雾计算，再到边缘计算，阐述边缘智能的独特价值和定位。分析边缘智能如何克服传统集中式计算的局限性，为传感器网络带来新的生命力。我们将探讨边缘智能并非是对云计算的取代，而是其重要的延伸和补充，形成一个更加灵活、高效、智能的计算体系。 分布式感知网络的模型： 介绍当前主流的分布式感知网络架构，包括节点组成、通信协议、数据流向等。重点分析不同层级的计算能力分配，以及如何在感知层、网络层、平台层实现智能能力的协同。我们将深入讨论，在分布式网络中，如何设计具有层次化和异构性的计算节点，以适应不同任务的需求。 边缘计算节点的硬件与软件平台： 详细阐述适用于边缘计算的硬件平台，包括嵌入式系统、FPGA、ASIC 等，以及它们的性能优势和应用场景。同时，我们将介绍支撑边缘智能的软件栈，如轻量级操作系统、容器化技术（Docker、Kubernetes）、以及针对边缘场景优化的深度学习框架（TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）等。我们会提供具体的硬件选型指南和软件部署方案，帮助读者快速搭建边缘智能原型。 通信协议与网络拓扑的优化： 在边缘环境中，通信的效率和可靠性至关重要。我们将探讨低功耗广域网（LPWAN）、5G/6G 网络切片、以及针对性优化的短距离无线通信协议（如 Zigbee、LoRa）在分布式感知网络中的应用。重点分析如何设计动态、自适应的网络拓扑，以应对节点移动、故障和网络拥塞等挑战，并讨论分布式一致性算法在保证数据同步和控制中的作用。 数据管理与隐私保护： 边缘智能环境下，数据量剧增，对数据存储、处理和隐私保护提出了新的要求。我们将深入研究边缘端的数据预处理、过滤、压缩技术，以及联邦学习等分布式机器学习方法，如何在保护用户隐私的前提下，进行有效的模型训练和协同。 第二部分：边缘智能在分布式感知网络中的关键技术 本部分将聚焦于实现边缘智能的核心技术，并通过实际案例进行深入剖析。 边缘端机器学习与推理： 深入研究适用于资源受限设备的机器学习算法，包括模型压缩、量化、剪枝等技术，以及如何在边缘设备上高效部署和运行深度学习模型。我们将重点关注模型在不同硬件平台上的性能优化，以及如何实现模型的在线学习和增量更新，以适应不断变化的环境和数据特征。 分布式感知与融合： 探讨如何利用多源异构的传感器数据，在边缘端进行实时的感知和融合。我们将分析不同类型传感器的特性，以及如何设计有效的融合算法，以提高感知的准确性、鲁棒性和全面性。例如，如何将摄像头、雷达、激光雷达的数据融合，实现对复杂场景的精确理解。 边缘端决策与控制： 阐述如何在边缘节点上实现自主决策和控制。我们将研究强化学习、决策树等算法在边缘环境下的应用，以及如何设计低延迟、高可靠性的控制系统。例如，在智能交通系统中，如何利用边缘节点对交通流量进行实时分析，并自主调整信号灯配时。 任务卸载与协同计算： 当边缘节点的计算能力不足以完成复杂任务时，如何将任务卸载到附近的更强大节点或云端，并实现高效的协同计算。我们将分析任务卸载策略的设计，包括卸载决策、数据传输、结果聚合等，以优化整体性能和资源利用率。 安全与信任机制： 在分布式感知网络中，安全性和信任是至关重要的。我们将探讨如何在边缘端实现身份认证、数据加密、访问控制等安全机制，以及如何构建可信的边缘计算环境，防止恶意攻击和数据篡丢。我们会深入研究区块链技术在边缘安全中的应用前景。 第三部分：分布式感知网络的应用场景与未来展望 本部分将展示边缘智能在分布式感知网络中的实际应用，并对未来的发展趋势进行展望。 智能交通系统： 阐述边缘智能如何在智能网联汽车、智慧交通信号灯、路侧感知单元等方面发挥作用，实现车辆的协同驾驶、交通流量的优化调度、以及交通事件的快速响应。我们将详细分析边缘计算如何赋能车辆的V2X（Vehicle-to-Everything）通信，提高道路安全性和通行效率。 智慧城市与物联网： 探讨边缘智能在智能家居、智能楼宇、环境监测、公共安全等领域的应用，如何实现更精细化的城市管理和更便捷的生活体验。我们将分析边缘计算如何应对海量物联网设备的接入和管理挑战。 工业自动化与智能制造： 展示边缘智能在工业机器人、生产线监控、预测性维护、质量检测等方面的应用，如何提高生产效率、降低运营成本、并实现柔性生产。我们将深入研究边缘AI在工业视觉检测和故障诊断中的具体实现。 智慧医疗与健康监测： 探讨边缘智能在可穿戴健康设备、远程医疗、辅助诊断等方面的应用，如何实现对患者健康数据的实时监测和分析，并提供个性化的健康管理方案。 农业物联网与精准农业： 分析边缘智能在农田监测、病虫害预警、精准灌溉、产量预测等方面的应用，如何提高农业生产效率和资源利用率。 未来发展趋势与挑战： 展望边缘智能在分布式感知网络领域的未来发展方向，包括更强大的边缘AI硬件、更智能化的算法、更完善的安全机制、以及更广泛的应用领域。同时，我们将讨论当前面临的挑战，如标准化、互操作性、大规模部署等，并提出可能的解决方案。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解边缘智能如何重塑分布式感知网络，并为构建下一代智能系统奠定坚实的基础。无论您是研究人员、工程师，还是对新兴技术充满好奇的学习者，本书都将为您带来深刻的启发和实用的知识。

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