無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與人工生命

第1章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
1.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)
1.1.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
1.1.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點
1.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)的特征
1.3 傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧
1.4 傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展
1.5 傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)
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第2章 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議
2.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層描述
2.2 典型的MAC層協(xié)議
2.2.1 固定分配類MAC層協(xié)議
2.2.2 基于競爭類MAC層協(xié)議
2.3 路由協(xié)議
2.4 典型的路由協(xié)議
2.4.1 泛洪式路由協(xié)議
2.4.2 以數(shù)據(jù)為中心的路由協(xié)議
2.4.3 基于位置的路由協(xié)議
2.4.4 分層次的路由協(xié)議
2.5 傳感器網(wǎng)絡(luò)的可靠傳輸
2.5.1 傳榆的可靠性
2.5.2 建立安全路由
2.5.3 跨層設(shè)計問題
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第3章 傳感器網(wǎng)絡(luò)低功耗技術(shù)
3.1 低功耗技術(shù)概述
3.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量效率分析
3.3 通信子系統(tǒng)的能耗模型
3.3.1 通信子系統(tǒng)的通用結(jié)構(gòu)
3.3.2 通信子系統(tǒng)的狀態(tài)機(jī)
3.3.3 參數(shù)化
3.3.4 CSECM
3.4 2種不同工作周期機(jī)制的能耗模型
3.4.1 2種工作周期機(jī)制
3.4.2 與通信子系統(tǒng)狀態(tài)模型的映射關(guān)系
3.4.3 2種工作周期機(jī)制的能耗
3.4.4 驗證
3.5 基于能量效率的休眠調(diào)度機(jī)制標(biāo)準(zhǔn)
3.5.1 映射關(guān)系的選擇標(biāo)準(zhǔn)
3.5.2 選擇工作周期的標(biāo)準(zhǔn)
3.6 結(jié)論
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第4章 定位技術(shù)
4.1 定位技術(shù)簡介
4.1.1 基本概念和評價指標(biāo)
4.1.2 定位算法分類
4.1.3 定位的其他相關(guān)技術(shù)
4.1.4 定位的基礎(chǔ)方法
4.2 基于測距技術(shù)的定位
4.2.1 基于TOA的定位
4.2.2 基于TDOA的定位
4.2.3 基于AOA的定位
4.2.4 基于RSSI的定位
4.3 無需測距的定位技術(shù)
4.3.1 質(zhì)心算法
4.3.2 Bounding Box算法
4.3.3 DV-Hop算法及APS分布式算法
4.3.4 Anorphous定位算法
4.3.5 APIT(Approximate PIT Test)定位算法
4.3.6 凸規(guī)劃定位算法
4.3.7 MDS-MAP定位算法
4.4 小結(jié)
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第5章 傳感器網(wǎng)絡(luò)安全與安全協(xié)議
5.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)安全
5.1.1 WSN與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的比較
5.1.2 WSN的安全需求
5.1.3 WSN可能受到的攻擊及相應(yīng)的防御措施
5.2 密鑰管理
5.2.1 密鑰預(yù)共享協(xié)議
5.2.2 隨機(jī)密鑰預(yù)分配協(xié)議
5.3 傳感器密碼算法的選擇
5.3.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點
5.3.2 加密算法的選擇
5.3.3 消息認(rèn)證算法的選擇
5.3.4 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
5.3.5 公開密鑰算法的選擇
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第6章 硬件
6.1 概述
6.2 節(jié)點體系結(jié)構(gòu)
6.3 節(jié)點設(shè)計的技術(shù)要素
6.4 處理器模塊
6.5 射頻通信模塊
6.6 電源模塊
6.7 傳感器模塊
6.8 常見傳感器節(jié)點介紹
6.8.1 BTnode
6.8.2 Imote
6.8.3 Tmote Sky
6.8.4 Crossbow公司的MICA系列
6.8.5 北京科技大學(xué)的LPnode
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第7章 人工生命的概念及研究方法
7.1 生命的本質(zhì)
7.1.1 生命現(xiàn)象的本質(zhì)
7.1.2 生命系統(tǒng)的本質(zhì)
7.2 人工生命
7.2.1 人工生命的誕生
7.2.2 人工生命的概念
7.3 人工生命理論體系
7.3.1 人工生命的研究方法
7.3.2 人工生命的研究內(nèi)容
7.3.3 人工生命的基礎(chǔ)理論
7.3.4 人工生命的實現(xiàn)方法
7.4 基于人工生命的行為機(jī)制
7.4.1 人工生命系統(tǒng)的行為特征
7.4.2 低級行為-高級行為的進(jìn)化
7.4.3 簡單行為-復(fù)雜行為的群體性涌現(xiàn)
7.4.4 基于人工生命行為機(jī)制的應(yīng)用
7.5 與相關(guān)理論的比較
7.5.1 人工生命與人工智能
7.5.2 人工生命與復(fù)雜系統(tǒng)
7.5.3 人工生命與認(rèn)知理論
7.6 人工生命的應(yīng)用
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第8章 人工生命的研究實例
8.1 人工生命平臺研究
8.1.1 可實時交互的研究平臺A-Volve
8.1.2 數(shù)字生命Tierra
8.1.3 自適應(yīng)遺傳基因系統(tǒng)Avida
8.2 人工動物
8.2.1 基于硬件的人工動物——進(jìn)化機(jī)器人
8.2.2 基于軟件的人工動物——虛擬生物
8.2.3 虛擬動物的一個典型實例——曉媛的魚
8.2.4 當(dāng)今機(jī)器動物的一些新進(jìn)展
8.3 小結(jié)
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第9章 人工生命在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
9.1 基于人工生命的分布式等級索引
9.1.1 DBA模型的基本思想
9.1.2 范圍查詢機(jī)制DBA
9.1.3 仿真實驗
9.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合策略
9.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合的概念及其作用
9.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合策略
9.2.3 能量有效的基于模式碼的安全數(shù)據(jù)匯聚
9.2.4 獨立的數(shù)據(jù)融合協(xié)議層
9.2.5 基于移動代理的數(shù)據(jù)融合
9.2.6 小結(jié)
9.3 本章的工作
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第10章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合策略
10.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)
10.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的概念
10.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的作用
10.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的示意圖
10.2 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合策略
10.2.1 集中式數(shù)據(jù)融合方案
10.2.2 基于樹的數(shù)據(jù)融合方案
10.2.3 靜態(tài)分簇數(shù)據(jù)融合方案
10.2.4 動態(tài)分簇數(shù)據(jù)融合方案
10.3 仿真
10.3.1 傳送數(shù)據(jù)包數(shù)目和數(shù)據(jù)融合率
10.3.2 網(wǎng)絡(luò)壽命
10.4 結(jié)論
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第11章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真
11.1 網(wǎng)絡(luò)仿真工具簡介
11.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真工具簡介
11.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的仿真特點
11.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的仿真的發(fā)展?fàn)顩r工具
11.3 基于NS2的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真
11.3.1 仿真工具NS2的概述
11.3.2 NS2的仿真基礎(chǔ)
11.3.3 基于NS2仿真的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)計
11.4 基于OMNeT++的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真平臺
11.4.1 仿真工具OMNeT++概述
11.4.2 OMNeT++仿真基礎(chǔ)
11.4.3 基于OMNeT++的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊
11.5 TOSSIM仿真
11.5.1 使用TOSSIM模擬TinyOS應(yīng)用程序
11.5.2 使用P-TOSSIM模擬TinyOS應(yīng)用程序
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