無線傳感器網(wǎng)絡與人工生命

第1章 無線傳感器網(wǎng)絡概述
1.1 傳感器網(wǎng)絡體系結構
1.1.1 傳感器網(wǎng)絡結構
1.1.2 傳感器網(wǎng)絡節(jié)點
1.2 傳感器網(wǎng)絡的特征
1.3 傳感器網(wǎng)絡協(xié)議棧
1.4 傳感器網(wǎng)絡的研究進展
1.5 傳感器網(wǎng)絡的關鍵技術
參考文獻
第2章 網(wǎng)絡協(xié)議
2.1 傳感器網(wǎng)絡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 跨層設計問題
參考文獻
第3章 傳感器網(wǎng)絡低功耗技術
3.1 低功耗技術概述
3.2 無線傳感器網(wǎng)絡能量效率分析
3.3 通信子系統(tǒng)的能耗模型
3.3.1 通信子系統(tǒng)的通用結構
3.3.2 通信子系統(tǒng)的狀態(tài)機
3.3.3 參數(shù)化
3.3.4 CSECM
3.4 2種不同工作周期機制的能耗模型
3.4.1 2種工作周期機制
3.4.2 與通信子系統(tǒng)狀態(tài)模型的映射關系
3.4.3 2種工作周期機制的能耗
3.4.4 驗證
3.5 基于能量效率的休眠調(diào)度機制標準
3.5.1 映射關系的選擇標準
3.5.2 選擇工作周期的標準
3.6 結論
參考文獻
第4章 定位技術
4.1 定位技術簡介
4.1.1 基本概念和評價指標
4.1.2 定位算法分類
4.1.3 定位的其他相關技術
4.1.4 定位的基礎方法
4.2 基于測距技術的定位
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
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
參考文獻
第5章 傳感器網(wǎng)絡安全與安全協(xié)議
5.1 傳感器網(wǎng)絡安全
5.1.1 WSN與傳統(tǒng)網(wǎng)絡的比較
5.1.2 WSN的安全需求
5.1.3 WSN可能受到的攻擊及相應的防御措施
5.2 密鑰管理
5.2.1 密鑰預共享協(xié)議
5.2.2 隨機密鑰預分配協(xié)議
5.3 傳感器密碼算法的選擇
5.3.1 傳感器網(wǎng)絡的特點
5.3.2 加密算法的選擇
5.3.3 消息認證算法的選擇
5.3.4 隨機數(shù)發(fā)生器
5.3.5 公開密鑰算法的選擇
參考文獻
第6章 硬件
6.1 概述
6.2 節(jié)點體系結構
6.3 節(jié)點設計的技術要素
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 北京科技大學的LPnode
參考文獻
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-高級行為的進化
7.4.3 簡單行為-復雜行為的群體性涌現(xiàn)
7.4.4 基于人工生命行為機制的應用
7.5 與相關理論的比較
7.5.1 人工生命與人工智能
7.5.2 人工生命與復雜系統(tǒng)
7.5.3 人工生命與認知理論
7.6 人工生命的應用
參考文獻
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——進化機器人
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 當今機器動物的一些新進展
8.3 小結
參考文獻
第9章 人工生命在無線傳感器網(wǎng)絡中的應用
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 范圍查詢機制DBA
9.1.3 仿真實驗
9.2 無線傳感器網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)融合策略
9.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡中數(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
9.3 本章的工作
參考文獻
第10章 無線傳感器網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)融合策略
10.1 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合技術
10.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合的概念
10.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合的作用
10.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合的示意圖
10.2 基于無線傳感器網(wǎng)絡的數(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)絡壽命
10.4 結論
參考文獻
第11章 無線傳感器網(wǎng)絡仿真
11.1 網(wǎng)絡仿真工具簡介
11.2 無線傳感器網(wǎng)絡仿真工具簡介
11.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡的仿真特點
11.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡的仿真的發(fā)展狀況工具
11.3 基于NS2的無線傳感器網(wǎng)絡仿真
11.3.1 仿真工具NS2的概述
11.3.2 NS2的仿真基礎
11.3.3 基于NS2仿真的無線傳感器網(wǎng)絡模塊設計
11.4 基于OMNeT++的無線傳感器網(wǎng)絡仿真平臺
11.4.1 仿真工具OMNeT++概述
11.4.2 OMNeT++仿真基礎
11.4.3 基于OMNeT++的無線傳感器網(wǎng)絡模塊
11.5 TOSSIM仿真
11.5.1 使用TOSSIM模擬TinyOS應用程序
11.5.2 使用P-TOSSIM模擬TinyOS應用程序
參考文獻