水下声传感器网络 [Underwater Acoustic Sensor Networks] epub pdf mobi txt 电子书下载 2024

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[美] 肖扬著，颜冰，刘忠，罗亚松等译

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发表于2024-12-25

商品介绍

出版社：国防工业出版社

ISBN：9787118079203

版次：1

商品编码：11200827

包装：精装

丛书名：国防科技著作精品译丛

外文名称：Underwater Acoustic Sensor Networks

开本：16开

出版时间：2012-12-01

用纸：胶版纸

页数：288

正文语种：中文

水下声传感器网络 [Underwater Acoustic Sensor Networks] epub pdf mobi txt 电子书下载 2024

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书籍描述

编辑推荐

　　《水下声传感器网络》涉及路由、容错、时间同步、最优分簇、介质访问控制、软硬件以及信道建模等内容，讨论了设计高效能多层协议的必要性，并对高性能信道访问与路由策略、高可靠性信息传递以及水下声传感器数据流控制等问题，提出了独到的见解。

内容简介

　　《水下声传感器网络》深入讨论了水下信道特征以及水下通信技术的相关内容，系统总结了水下声传感器网络（UW—ASNs）领域公认的发展难题，有针对性地提出了实现水下网络高效数据通信的有效方案。《水下声传感器网络》对二维和三维传感器网络的结构进行了讨论，结合UW—ASNs领域的研究热点，详细阐述了水下传感器网络与陆地传感器网络问的显著区别；针对延迟不敏感和延迟敏感应用背景下的分布式路由协议进行了研究；提出了一种以信道利用率为表征的声场模型，实现了水下通信数据包大小的最优设置。此外，《水下声传感器网络》还开展了如下研究：针对水下环境特性，提出了有效的传感器通信协议。研究了三维稀疏网络和密集网络的拓扑控制问题。提出了新颖的分布式MAC协议，结合闭环分布式算法对最佳传输功率和最优码长进行设置。

内页插图

第1章水下传感器网络通信协议设计关键问题研究
第2章水下声传感器网络的最佳分簇
第3章三维水下无线传感器网络的拓扑控制
第4章水下传感器网络的多路径虚拟汇聚节点结构
第5章 ad-hoc网络和传感器网络容错性研究
第6章传感器网络及水下传感器网络中的时间同步
第7章水下网络MAC协议设计
第8章分布式拓扑水下声网络的动态TMDA与基于MACA的协议
第9章水下传感器网络的MAC层
第10章软件驱动水下传感器网络
第11章具有智能、安全水声通信能力的低成本水下传感器节点的HW/SW协同设计
第12章水下声传感器网络的通信建模

精彩书摘

　　长期危险的水下任务和水下传感器网络的小尺度对路由方案设计提出了可靠性需求，要基于网络拓扑和数据路由的中心化计划体系的某种形式，以便最佳地利用稀缺的网络资源。由于这个原因，考虑路由功能和水下声信道特征之间的交互作用，我们研究了三维水下传感器网络在网络层收集数据的问题。我们开发了执行长期监控任务的强适应性路由方案，其目的就是保证节点和链路故障时网络的抗毁性。此方案依靠虚拟电路路由技术，先在每一源节点和接收节点之间建立多跳连接，与某一特定连接器相关的每个数据包都沿着同一路径。这就要求集中协调，结果是产生一个缺少灵活性的结构，但允许在中心管理器（如水面站）上使用功能强大的最优化工具，以取得在网络层上向高层发送最少信号的最佳性能。
　　很明显，所提出的路由方案采取两阶段方法：在第一阶段，网络管理器决定最佳初始分离节点及备份多跳数据路径以使节点的能量消耗最小化，这是必须的。因为不像在陆地传感器网络中传感器可以冗余布放，水下环境需要最小化传感器数量。因此，避免网络连接被节点或链路故障造成中断的防护是需要的。在第二阶段，一种在线分布方案保证了网络的抗毁性，它可以在路径断开或故障情况下就地修理路径，或在严重故障时，依靠备份路径疏通数据堵塞。对抗毁性的重视是受到水下长期监控任务可能花费非常昂贵这样的事实驱使。因此，布放网络的高度可靠是至关重要的，它可以避免单一设备或多设备故障造成任务失败。提出的保护方案可被分类成具有1：1路径保护和具有节点分离路径的专用备份方案。
　　针对三维水下环境我们提出了新的地理路由算法，设计成分别满足延迟不敏感和延迟敏感传感器网络应用的需要。所提出的分布式路由方案适用于水下环境特征，例如，它们充分地考虑了在水平链路和垂直链路都有变化的非常高的传输时延、传播损失的不同成分、物理信道的损坏、极有限的带宽、高误码率和有限的电池容量。特别是，所提出的路由协议可以达到两个明显有冲突的目标，即通过连续传输一列短数据包来增加信道效率和保持数据包较短以限制数据包错误率。在所提出的路由算法中采用数据包列概念，要求每一节点共同选择其最佳下一跳、传输的能量和每个数据包的FEC率，其目的是在考虑水下信道的条件和应用需求下使能量消耗最小化。
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