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第1章 引言1

第一部分 基本特征与约束9

第2章 传感器网络性能的信息论界限9

2.1 引言9

2.2 传感器网络模型10

2.2.1 线性高斯传感器网络12

2.3 数字架构14

2.3.1 分布式源编码14

2.3.2 分布式信道编码23

2.3.3 数字架构的端到端性能30

2.4 数字架构的代价32

2.5 一般架构的界限36

2.6 总结38

参考文献39

第3章 无线传感器网络的网内信息处理42

3.1 引言42

3.2 通信复杂性模型45

3.3 无线网中的计算功能：空间复用和分块计算47

3.3.1 无线通信网的地理模型47

3.3.2 分组计算与计算吞吐量49

3.3.3 对称函数及类型50

3.3.4 同位网络50

3.3.5 对称函数的子类：敏感型函数和阈值型函数52

3.3.6 同位网络中关于最大吞吐量的结论53

3.3.7 多跳网络：随机平面网络56

3.3.8 其它无环网络57

3.4 有噪通信无线网络：同位广播网中的可靠性计算58

3.4.1 测量值奇偶校验概述59

3.4.2 阈值函数60

3.5 信息论公式60

3.6 总结63

参考文献64

第4章 传感器网络的感知能力65

4.1 引言65

4.1.1 大型检测应用65

4.1.2 作为编码器的传感器网络67

4.1.3 信息论背景68

4.2 传感器网络的感知能力69

4.2.1 任意链接的传感器网络模型69

4.2.2 随机编码和类方法72

4.2.3 感知能力定理73

4.2.4 感知能力界限的例证78

4.3 其他传感器网络模型80

4.3.1 局部感知模型81

4.3.2 目标模型83

4.4 总结83

参考文献84

第5章 传感器网络的生存时间定律及其应用87

5.1 引言87

5.2 网络的生存时间定律和一般设计规则88

5.2.1 网络特征和生存时间定义88

5.2.2 生存时间定律89

5.2.3 生存时间最大化的一般设计原则90

5.3 基本性能极限：一个随机最短路径架构90

5.3.1 问题陈述91

5.3.2 SSP的公式表示92

5.3.3 网络生存时间的基本性能限制94

5.3.4 网络规模具有多项式复杂度的极限性能计算95

5.4 分布式渐进最优传输调度97

5.4.1 生存时间最大化的动态协议97

5.4.2 DPLM的动态特性98

5.4.3 DPLM的渐进最优性99

5.4.4 分布式实现100

5.4.5 仿真研究101

5.5 网络生存时间分析概述107

5.6 总结108

参考文献108

第二部分 传感器网络信号处理113

第6章 传感器网络中的检测113

6.1 集中式检测114

6.2 经典的分布式检测框架115

6.2.1 渐近域117

6.3 无线传感器网络中的分布式检测118

6.3.1 传感器节点119

6.3.2 网络架构120

6.3.3 数据处理121

6.4 无线传感器网络121

6.4.1 容量受限条件下的检测123

6.4.2 无线信道考量125

6.4.3 相关观测128

6.4.4 衰减和衰落129

6.5 新范式132

6.5.1 结构干涉133

6.5.2 信息传递134

6.5.3 跨层考量134

6.5.4 通过审查和休眠实现能量节约135

6.6 拓展和归纳136

6.7 总结137

参考文献138

第7章 带宽与能量约束下的分布式估计142

7.1 分布式量化－估计143

7.2 极大似然估计143

7.2.1 具有未知方差的已知的噪声pdf145

7.3 未知的噪声pdf149

7.3.1 关于MSE的下界152

7.4 矢量参数的估计153

7.4.1 有色高斯噪声155

7.5 极大后验概率估计159

7.5.1 均方误差159

7.6 针对分布式估计的降维161

7.6.1 去耦的分布式估计压缩162

7.6.2 耦合的分布式估计压缩165

7.7 失真率分析167

7.7.1 集中式估计的失真率168

7.7.2 分布式估计的失真率173

7.7.3 经过凸优化的D-R上界175

7.8 总结176

7.9 进一步阅读177

参考文献178

第8章 无线传感器网络中的分布式学习180

8.1 引言180

8.2 经典学习方法183

8.2.1 监督学习模型183

8.2.2 内核方法与经验风险最小化原则184

8.2.3 其它学习算法187

8.3 无线传感器网络中分布式学习187

8.3.1 分布式学习的一般模型188

8.3.2 相关工作191

8.4 WSNs中有融合中心的分布式学习193

8.4.1 一种簇方法193

8.4.2 分布式学习的统计限制194

8.5 具有网络内处理的ad hoc WSNs中的分布式学习197

8.5.1 最小二乘回归的消息传递算法198

8.5.2 其他工作204

8.6 总结204

参考文献205

第9章 图模型与传感器网络融合211

9.1 引言211

9.2 图模型212

9.2.1 定义与性质212

9.2.2 和积算法214

9.2.3 最大乘积算法215

9.2.4 多圈置信传播215

9.2.5 非参数置信传播216

9.3 从传感器网络融合到图模型217

9.3.1 传感器网中的自定位217

9.3.2 传感器网络中的多目标数据联合220

9.4 信息审查近似及对融合的影响222

9.4.1 消息审查222

9.4.2 基于粒子的消息中比特折中的精确性224

9.5 信息近似效应225

9.6 网络融合中使用有约束源的优化228

9.6.1 传感器网络中自标跟踪的资源管理229

9.6.2 具有严格通信限制的分布式推断234

9.7 总结239

参考文献241

第三部分 通信、网络与跨层设计247

第10章 大规模传感器网络中的随机协作传输247

10.1 引言247

10.2 传感器网络中的传输协作248

10.2.1 协作无线电的物理层模型248

10.2.2 集中编码分配的协作方案250

10.3 随机分布协作方案251

10.3.1 随机码的构造和系统模型251

10.4 随机协作编码的性能254

10.4.1 分集阶数的表征254

10.4.2 仿真和数值计算257

10.5 使用随机协作编码的协作大规模网络的分析260

10.5.1 数值评估和进一步讨论263

10.6 总结267

10.7 附录267

参考文献269

第11章 Ad-Hoc传感器网络中面向应用的最短路径路由271

11.1 引言271

11.1.1 主要分类273

11.2 基本的SPR273

11.2.1 广播路由274

11.2.2 静态最短路径路由275

11.2.3 自适应最短路径路由283

11.2.4 其他方法283

11.3 移动无线网络中的SPR284

11.3.1 广播方法284

11.3.2 最短路径路由285

11.3.3 其他方法288

11.4 Ad-Hoc传感器网络中的SPR288

11.4.1 关于当前协议的简单调查288

11.4.2 面向应用设计的论证290

11.4.3 面向应用的SPR：举例说明290

11.5 总结299

11.6 基础图论的简单回顾300

11.6.1 无向图300

11.6.2 有向图301

参考文献302

第12章 传感器网络中以数据为中心与协作MAC协议305

12.1 引言305

12.2 传统媒体接入控制协议：随机接入和确定性调度307

12.2.1 载波侦听多址接入（CSMA）307

12.2.2 时分多址接入（TDMA）308

12.3 传感器网络中的能量有效MAC协议309

12.4 传感器网络中的以数据为中心的MAC协议312

12.4.1 数据聚集312

12.4.2 分布式信源编码313

12.4.3 相关传感器域的空间采样315

12.5 独立信源的协作MAC协议317

12.6 相关传感器的协作MAC协议321

12.6.1 相关传感器的数据检索322

12.6.2 广义的以数据为中心的协作MAC协议330

12.6.3 基于交互信息准则的启发式算法332

12.6.4 MAC的分布式检测和估计334

12.7 总结337

参考文献338

第13章 无人看护地面传感器网络中基于博弈论的激活和传输调度：相关均衡方法342

13.1 引言342

13.1.1 UGSN网络的传感器激活和传输调度方法342

13.1.2 基本工具和文献343

13.2 无人看护地面传感器网络：能力和目标346

13.2.1 实例：传感器网络模型和架构347

13.2.2 能量有效的传感器激活和传输控制349

13.3 传感器激活问题规范为非协作博弈的相关均衡351

13.3.1 概述——从纳什到相关均衡351

13.3.2 通过后悔追踪的自适应传感器激活354

13.3.3 后悔算法的收敛性分析356

13.4 UGSN网络中能量有效的传输调度——马尔可夫决策过程方法358

13.4.1 马尔可夫决策过程和超模360

13.4.2 作为MDP的最优信道意识传输调度361

13.4.3 阈值传输策略的最优性364

13.5 数值结果368

13.5.1 UGSN传感器激活算法368

13.5.2 经由最优传输调度的能耗吞吐量折中372

13.6 总结374

13.7 附录376

13.7.1 符号表376

13.7.2 推论13.4.3的证明377

13.7.3 定理13.4.4的证明377

参考文献379