内容简介
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量低功耗、低成本、能量受限的传感器构成的，基于多跳无线中继的复杂网络。一般来说，WSN密集部署在一个特定区域内，敏感环境中诸多关键的物理参数。网络形成一个自组织拓扑结构，节点不仅实现数据的采集，而且还作为一个路由器进行数据的存储和转发，因此需要网络全局的时钟同步。然而，由于网络拓扑中没有集中的全局协调节点，在能耗约束条件下，同步实现是一个具有挑战性的问题。鉴于此，我们进行了多年的研究和实践。在这些研究的基础上，本书总结了四种时钟同步方法，并逐一进行了详细的阐述。首先，本书介绍了复杂无线传感器网络同步的基本概念和性质，以及网络同步研究的进展。其次，从网络科学的视角，针对无线传感器网络，阐述了复杂网络的主要模型及其特征。随后，基于实验观测，详细分析了网络同步模型和时钟信号的延时分布。最后，提出了四种时钟同步方法，并对其进行了实验验证。
目录介绍
目录
第1章绪论1
1.1复杂无线传感器网络1
1.1.1复杂网络2
1.1.2无线传感器网络6
1.2无线传感器网络同步11
1.2.1网络同步11
1.2.2无线传感器网络同步概述12
1.3网络同步研究进展12
1.4本书结构13
第2章复杂网络模型与统计特征15
2.1随机网络模型及其统计特征15
2.1.1随机网络模型16
2.1.2随机网络模型的统计特征17
2.2无标度网络模型及其统计特征20
2.2.1无标度网络模型22
2.2.2无标度网络模型的统计特征23
2.3无关联配置网络模型28
本章小结31
第3章网络同步模型32
3.1时钟同步模型及其设计要素32
3.1.1时钟同步模型32
3.1.2时钟同步模型工作原理33
3.1.3时钟同步算法要素34
3.2非线性耦合相振子同步模型36
3.2.1理论分析36
3.2.2同步层构建40
本章小结43
第4章延时分布与测试45
4.1延时分析45
4.2延时分布48
4.3延时测试49
4.3.1实验工况50
4.3.2检验方法51
4.3.3实验验证53
本章小结55
复杂无线传感器网络同步
｜目录｜
第5章基于统计估计的时钟同步模型56
5.1时间信令交互同步模型56
5.1.1统计建模57
5.1.2模型验证59
5.1.3克拉美罗下界62
5.1.4估计值均方差66
5.1.5实验测试69
5.2侦听节点同步模型73
5.2.1侦听节点同步建模73
5.2.2侦听节点同步算法74
5.3仅接收节点同步模型78
5.3.1仅接收节点同步建模78
5.3.2仅接收节点同步算法80
5.3.3实验测试81
本章小结82
第6章基于贝叶斯理论的时钟同步优化83
6.1贝叶斯理论83
6.2时间信令交互同步模型的优化86
6.2.1优化模型86
6.2.2实验验证87
6.3仅接收节点同步模型的优化90
6.3.1优化模型90
6.3.2实验验证92
本章小结94
第7章基于卡尔曼滤波器的时钟同步优化95
7.1卡尔曼滤波器的工作原理95
7.2基于卡尔曼滤波器的侦听节点同步模型优化97
7.2.1超节点间的实时性同步97
7.2.2侦听节点的实时性同步101
7.3数值模拟103
本章小结107
第8章数据传输驱动下的网络同步研究109
8.1多层网络模型109
8.2数据传输层111
8.2.1数据传输层的网络建模111
8.2.2数据传输层有偏随机游走113
8.3同步层及其同步动力学114
8.3.1同步层的网络建模114
8.3.2同步层的同步动力学116
8.4数值模拟及其同步相变分析118
8.4.1模拟参数设置119
8.4.2爆炸性同步相变120
8.4.3数据包偏好转发对爆炸性同步相变的影响122
本章小结126
第9章具有异质性的网络同步动力学127
9.1同步层异质边加权127
9.1.1图神经网络简介127
9.1.2异质边学习模型128
9.1.3异质边学习模型训练132
9.2具有异质性的多层网络模型及其同步动力学137
9.2.1异质性多层网络模型137
9.2.2异质性多层网络同步动力学138
9.3同步动力学的数值模拟139
9.3.1同步相变模拟139
9.3.2同步双稳态模拟143
本章小结145
参考文献146