节点部署是无线传感器网络研究的一个基本问题，部署效果的好坏直接影响无线传感器网络所提供的服务质量的好坏。本书结合作者长期以来在该领域的研究工作，基于信息融合理论，论述和总结无线传感器网络部署的发展、及所面临的诸多技术挑战。全书共分三篇，共十六章，内容涉及水下传感器网络部署、有向传感器网络部署和异构传感器网络部署，针对不同种类的传感器节点，建立了概率感知模型，基于信息融合理论，给出了解决方案，为传感器网络部署提供了新思路。
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负责前端无线接入的无线传感器网络技术是支持物联网以及未来移动通信系统的重要技术基础，如何有效地部署传感器节点并提高数据可靠性一直是研究无线传感器网络的重要课题。由于无线器传感网络节点具有可靠性差、冗余性高的特点，通过信息融合算法减少数据传输量、改进节点的部署算法、增加信息的可靠性是提高无线传感器网络服务质量的有效途径。
本书围绕无线传感网络节点部署中的热点和难点，以信息融合理论为主线索，基于作者在水下传感器网络部署、有向传感器网络部署、异构传感网络部署等课题中的研究成果，结合国内外重要研究成果展开详细的阐述和分析，全书分三篇共16章。针对不同种类的传感器节点，建立概率感知模型，基于信息融合理论，给出解决方案，为传感器网络部署提供新思路。本书可以作为无线传感器网络领域的研究人员及广大对无线传感器网络感兴趣的工程技术人员的参考用书，也可作为高等院校自动化、网络、通信、电子等专业高年级本科生和研究生的学习教材。
第1章是绪论，主要介绍无线传感网络的概念、主要特点与关键技术，重点分析无线传感器网络覆盖部署问题。接下来分为三篇，第一篇是基于信息融合的水下传感器网络部署问题研究，其中第2章介绍水下传感器网络部署的研究进展；第3章介绍基于深度信息的水下传感器网络部署；第4章介绍水下传感器网络表面区域部署算法；第5章介绍混合通信方式的水下传感器网络部署；第6章介绍基于信度势场的水下传感器网络部署；第7章介绍基于模糊数据融合的水下传感器网络部署；第8章介绍基于小分子模型的水下传感器网络部署。第二篇是基于信息融合的有向传感器网络部署，其中第9章介绍有向传感器网络的研究进展及常见的有向传感器网络节点感知模型；第10章介绍基于概率感知模型的有向传感器网络部署算法；第11章介绍视频传感器网络路径覆盖算法；第12章介绍有向传感器网络强栅栏覆盖算法。第三篇是基于信息融合的异构传感器网络节点部署，其中第13章介绍异构传感器网络介绍及异构传感器网络部署简介；第14章介绍感知数据类型异构的传感器网络部署；第15章介绍基于粗糙集的水下异构传感器网络节点部署；第16章介绍基于粒子群算法的异构传感器网络节点部署。
目录
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 绪论 1
1.1 无线传感器网络部署 1
1.2 无线传感器网络分析 2
1.2.1 无线传感器网络的特点 9
1.2.2 无线传感器网络的关键技术 4
1.2.3 无线传感器网络的应用 4
1.2.4 无线传感器网络覆盖分类 5
1.3 传感器网络覆盖控制 7
1.3.1 休眠调度机制 7
1.3.2 移动节点调节机制 7
1.3.3 无线传感器网络部署问题研究现状 8
1.4 数据融合 10
1.4.1 数据融合的意义 10
1.4.2 常用的数据融合方法 10
参考文献 12
第一篇 基于信息融合的水下传感器网络部署
第2章 水下传感器网络部署问题研究进展 17
2.1 水下传感器网络部署 17
9.9 水下传感器网络节点部署研究进展 17
2.3 水下传感器网络的通信方式 20
2.4 本章小结 21
参考文献 21
第3章 基于深度信息的水下传感器网络部署算法 24
3.1 引言 24
3.2 相关知识 25
3.2.1 水下传感器网络节点 25
3.2.2 水下传感器节点感知模型 26
3.2.3 水下传感器覆盖率的计算 26
3.3 部署算法描述 27
3.3.1 基本假设 27
3.3.2 算法步骤 27
3.3.3 算法流程图 28
3.4 仿真分析 29
3.4.1 层次划分 30
3.4.2 水下目标分布 30
3.4.3 工作状态的水下传感器节点概率 31
3.4.4 检测概率仿真分析 31
3.4.5 水下传感器节点数目分析 32
3.4.6 生存时间仿真分析 33
3.5 本章小结 34
参考文献 35
第4章 水下传感器网络表面区域高效部署 36
4.1 引言 36
4.2 水下传感器网络结构 37
4.2.1 水下传感器网络结构 38
4.2.2 水下传感器节点 38
4.2.3 水下传感器节点通信方式 39
4.3 节点动态分析 39
4.4 表面部署区域分析 41
4.4.1 给定区域部署 41
4.4.2 目标区域深度与部署的关系 42
4.5 本章小结 43
参考文献 43
第5章 光学声学通信混合水下传感器网络的分布式部署 45
5.1 副言 45
5.2 混合水下传感器网络部署结构 46
5.3 混合水下传感器网络节点部署算法 49
5.4 仿真分析 49
5.4.1 节点数目分析 49
5.4.2 检测概率分析 51
5.4.3 延时时间分析 51
5.4.4 网络生存时间分析 52
5.5 本章小结 53
参考文献 53
第6章 基于信度势场算法的水下传感器网络部署算法 55
6.1 引言 55
6.2 背景知识与相关定义 56
6.2.1 DS证据理论基础 56
6.2.2 被动声呐节点的概率感知模型 56
6.2.3 相关定义 58
6.3 基于信度势场算法的水下传感器网络部署 58
6.3.1 基于改进DS证据理论的数据融合模型 58
6.3.2 水下传感器网络的k-信度覆盖分析 59
6.3.3 基于信度势场算法的节点部署算法 60
6.4 仿真实验与结果分析 62
6.4.1 仿真实验参数设置 62
6.4.2 仿真结果分析 62
6.5 本章小结 66
参考文献 66
第7章 基于模糊数据融合的水下传感器网络部署算法 68
7.1 基于模糊数据融合的传感器网络节点部署策略 69
7.1.1 相关定义 69
7.1.2 数据融合模型 71
7.1.3 基于模糊模型的节点部署算法 72
7.2 仿真分析 73
7.2.1 仿真设置 73
7.2.2 结果与分析 73
7.3 本章小结 76
参考文献 76
第8章 基于有机小分子模型的水下传感器网络部署算法 78
8.1 数学模型与假设 79
8.2 感知单元模型 81
8.3 基于有机小分子模型的传感器网络节点部署策略 82
8.4 仿真分析 83
8.4.1 仿真设置 83
8.4.2 仿真结果与分析 83
8.5 本章小结 85
参考文献 86
第二篇 基于信息融合的有向传感器网络部署
第9章 有向传感器网络覆盖部署 91
9.1 有向传感器网络 91
9.1.1 有向传感器网络简介 91
9.1.2 节点感知模型 91
9.1.3 节点通信模型 95
9.2 有向传感器网络的典型运行机制 97
9.2.1 休眠唤醒调度机制 97
9.2.2 节点运动方式 98
9.2.3 虚拟力原理 98
9.3 有向传感器覆盖部署 99
9.4 本章小结 100
参考文献 100
第10章 基于概率感知模型的有向传感器网络覆盖算法 104
10.1 引言 104
10.2 感知模型 105
10.2.1 有向传感器概率感知模型 105
10.2.2 覆盖模型 107
10.3 基于概率感知模型的有向传感器网络覆盖算法 108
10.3.1 算法假设 108
10.3.2 标准工作方向 108
10.3.3 工作节点数量估算 112
10.3.4 算法描述 112
10.4 仿真分析 115
10.5 本章小结 118
参考文献 118
第11章 视频传感器网络路径覆盖改进算法 120
11.1 引言 120
11.2 感知模型 121
11.2.1 概率感知模型 121
11.2.2 计算等效质心 122
11.2.3 目标轨迹 123
11.2.4 覆盖模型 123
11.3 基于概率感知模型的视频传感器网络路径覆盖增强算法 125
11.3.1 算法设定 125
11.3.2 虚拟力受力分析 125
11.3.3 算法描述 127
11.4 仿真分析 128
11.5 本章小结 131
参考文献 132
第12章 有向传感器网络强栅栏覆盖算法 133
12.1 引言 133
12.2 问题描述 134
12.2.1 感知模型 134
12.2.2 数据融合模型 135
12.2.3 有向传感器网络栅栏覆盖分析 136
12.3 有向传感器网络栅栏覆盖算法 139
12.3.1 粒子群算法在栅栏覆盖中的应用分析 139
12.3.2 问题分析 140
12.4 算法描述 141
12.4.1 算法假设 141
12.4.2 算法步骤 141
12.4.3 算法收敛性分析 142
12.5 仿真分析 143
12.6 本章小结 147
参考文献 147
第三篇 基于信息融含的异构传感器网络节点部署
第13章 异构无线传感器网络 151
13.1 异构传感网络简介 151
13.2 异构传感网络特点 152
基于信息融合的无线传感器网络部署
13.3 异构无线传感器网络部署 152
13.4 本章小结 153
参考文献 153
第14章 感知数据类型异构的传感器网络覆盖控制 155
14.1 引言 155
14.2 预备知识 156
14.2.1 节点模型 156
14.2.2 DS理论 156
14.2.3 三角融合网格 157
14.2.4 相关定义 157
14.3 问题分析 157
14.4 算法步骤 158
14.5 仿真实验分析 159
14.5.1 部署效果 159
14.5.2 覆盖效果 159
14.5.3 网络冗余度 161
14.5.4 网络运行时间 161
14.6 本章小结 162
参考文献 162
第15章 基于粗糙集的水下异构传感器网络节点部署 164
15.1 引言 164
15.2 异构传感器网络模型 165
15.2.1 磁感知节点模型 165
15.2.2 数据融合模型 166
15.3 基于粗糙集势场的节点部署策略 168
15.3.1 截面部署 168
15.3.2 每层最佳节点数目 168
15.3.3 不同网络层轮替工作模式 170
15.4 算法描述 170
15.5 仿真分析 171
15.5.1 覆盖效果 172
15.5.2 多层传感器网络覆盖效果 173
15.5.3 与立体覆盖效果对比 173
15.5.4 特殊情况覆盖效果 174
15.6 本章小结 175
参考文献 175
第16章 异构传感器网络基于粒子群算法的部署策略 177
16.1 引言 177
16.2 异构传感器网络模型 178
16.2.1 异构节点模型 178
16.2.2 数据融合模型 179
16.2.3 网络模型 179
16.3 粒子群算法应用 179
16.3.1 基本粒子群算法 179
16.3.2 适用异构性的粒子群算法 180
16.4 基于粒子群的部署算法 182
16.5 仿真分析 182
16.5.1 算法覆盖效果对比 183
16.5.2 粒子数对算法影响 183
16.5.3 算法收敛性 185
16.5.4 节点移动距离对比 185
16.6 本章小结 186
参考文献 186
《智能科学技术著作丛书：基于信息融合的无线传感器网络部署》：
1.2.2 无线传感器网络的关键技术
1）时间同步技术
无线传感器网络以采集信息并及时传送出去为目的，而时间同步是传感器网络数据实时性的保证，是实现所有节点协同进行工作的前提。时间同步技术是无线传感器网络的一项基本支撑技术，是实现传感器网络定位、不同节点数据融合、目标捕捉等技术以及各项MAC层协议的基础。
2）定位技术
在无线传感器网络中，节点需要定位自己的位置，以实现目前的大多数部署策略，并在运行工作时，能够提供目标事件发生的具体位置，所以定位技术是无线传感器网络的一项基本支撑技术。
3）网络拓扑控制技术
无线传感器网络的各项资源普遍受限，因此通过调节传感器节点的发射功率、设置节点分簇机制或采用休眠调度机制等方法，以减少网络的整体能耗、减少无线通道的相互干扰、巩固网络的连通性等提高网络性能的拓扑控制技术，变得非常重要。
4）数据融合技术
数据融合技术是指通过数据压缩和分类选择等方法，保留数据信息中的有效部分，去除信息数据中的冗余及无效部分，达到减少传输数据量的方法。数据融合以增加节点的数据处理成本为代价，提高数据的可靠性、减少数据传输能耗和无线信道的干扰。
5）其他关键技术
无线传感器网络除了上述简要介绍的几种关键技术之外，还有网络安全技术、数据管理技术、嵌入式操作技术、无线通信技术、网络协议、应用层技术等相关技术。
1.2.3 无线传感器网络的应用
无线传感器网络的感知技术在生活中无时不在、无处不在，可应用于大多数的生活环境，帮助人们深入了解甚至控制周围环境。无线传感器网络在军事、民用、工业、商业、灾害应急救援甚至宇宙探索方面都有着重要的应用。
1）军事应用
无线传感器网络作为信息时代的产物，在军事上的指挥部署兵力、情报搜集、信息对抗和战场救援方面提供技术支持。无线传感器网络具有很强的鲁棒性、定位能力和自组织能力，且其节点成本低廉，在部署到敌方区域之后采集信息、跟踪目标，即使部分遭到破坏，也不会对整个网络造成太大的损失，更不会造成人员的伤亡。同时，传感器网络应用到兵器和作战单位中后，可以第一时间共享战场信息，能够提高军事打击的精度，极大地提高各作战单位的协调性。
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