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| 內容簡介： |
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本书系统介绍了智能家居无线传感器网络路由的理论、方法和实际应用问题。全书分五个部分共十章，主要包括智能家居无线传感器网络协议ZigBee协议的路由研究；智能家居无线传感器网络的AODVjr路由的改进研究；智能家居无线传感器网络局部单播路由研究；基于复杂网络理论的智能家居无线传感器网络路由研究；智能家居无线传感器网络的分簇算法和智能家居能耗控制算法研究。本书所提出的理论，方法和技术实现要点是作者多年从事智能家居无线传感器网络路由的研究成果与实际经验的总结。
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| 關於作者： |
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李晓卉，工学博士，现任武汉科技大学信息科学与工程学院副教授，硕士生导师。研究兴趣为无线传感器网络技术，智能家居控制，复杂网络理论，智能电网理论及应用等。
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| 目錄：
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第一章 绪论
1.1 引言
1.2 国内外研究现状
1.2.1 无线传感器网络路由设计的研究现状
1.2.2 智能家居的无线传感器网络路由的研究现状
1.3 全书结构安排
第二章 智能家居无线传感器网络
2.1 无线传感器网络概述
2.1.1 无线传感器网络及其应用
2.1.2 无线传感器网络的特点
2.1.3 传感器网络的体系结构
2.2 智能家居的应用领域
2.3 智能家居无线传感器网络结构
2.4 智能家居常用的无线网络协议
2.4.1 IEEE 802.15.4ZigBee
2.4.2 其它标准
2.5 WSNSH的链路稳定性分析
2.5.1 室内无线传播模型
2.5.2 链路稳定性分析
2.6 WSNSH中的定位服务
2.6.1 WSN中的定位算法
2.6.2 WSNSH中的定位服务
2.7 智能家居无线传感器网络路由的需求
2.8 本章小结
第三章 ZigBee路由协议的分析和路由策略的改进
3.1 IEEE 802.15.4协议
3.1.1 概述
3.1.2 基于IEEE 802.15.4的传感器网络性能特点
3.2 ZigBee路由算法
3.2.1 层次路由
3.2.2 AODVjr
3.2.3 路由实现
3.3 ZigBee路由仿真分析
3.3.1 仿真性能衡量指标
3.3.2 仿真参数及场景设计
3.3.3 仿真结果和性能分析
3.4 ZigBee路由策略改进
3.4.1 层次路由算法的改进
3.4.2 ZigBee路由策略改进
3.4.3 实验结果和分析
3.5 本章小结
第四章 基于位置信息的动态自适应路由算法
4.1 基于位置信息的路由研究综述
4.1.1 利用位置信息限定路由查找区域
4.1.2 利用位置信息确定路由下一跳
4.1.3 利用位置信息实现分层路由
4.2 研究背景
4.3 WSNSH-LBAR中路由请求域的定义
4.3.1 路由发现
4.3.2 请求域的定义
4.3.3 仿真及性能分析
4.4 WSNSH-LBAR中路由请求域的动态调整
4.4.1 Rzone的大小对数据包投递率的影响
4.4.2 基于贝叶斯估计的Rzone的动态调整
4.4.3 仿真及性能分析
4.5 WSNSH-LBAR仿真及性能分析
4.6 本章小结
第五章 基于动态混合查找的自适应路由算法
5.1 网络模型
5.2 自适应路由算法
5.2.1 折半查找和指数查找
5.2.2 请求域的半径搜索策略
5.3 仿真及性能分析
5.4 本章小结
第六章 基于位置信息的启发式路由算法
6.1 研究背景
6.2 启发式算法概述
6.2.1 智能仿生类算法
6.2.2 启发式搜索算法
6.3 基于位置信息的启发式路由算法
6.3.1 A*算法在路由中的应用
6.3.2 基于位置信息的启发式路由算法
6.3.3 链路状态分类
6.4 仿真及性能分析
6.5 本章小结
第七章 基于局部网络介数的能量均衡路由研究
7.1 研究背景
7.1.1 复杂网络理论
7.1.2 无线传感器网络和复杂网络
7.2 局部贪婪转发
7.3 局部网络介数
7.3.1网络介数
7.3.2 局部网络介数
7.4 基于局部网络介数的路由算法
7.4.1算法描述
7.4.2 一个简单的路由例子
7.5 仿真及性能分析
7.5.1网络模型
7.5.2网络场景
7.5.3 仿真结果及性能分析
7.5 本章小结
第八章 具有基站的智能家居无线传感器网络分簇算法
8.1 分簇算法研究综述
8.1.1 链路分簇算法
8.1.2 加权分簇算法
8.1.3 层次分簇算法
8.1.4 网格分簇算法
8.2 研究背景
8.3 具有基站的智能家居无线传感器网络分簇算法
8.3.1 K-means
8.3.2 簇数目的范围
8.3.3 簇头选择算法
8.3.4 簇生成算法
8.3.5 仿真效果
8.4 本章小结
第九章 基于用户期望价格的需求响应模型研究
9.1 系统模型和问题定义
9.1.1 需求响应算法的输入
9.1.2 需求响应算法的输出
9.2 基于用户期望价格的需求响应算法设计
9.2.1 负荷转移
9.2.2 能量存储系统与需求响应算法的集成
9.2.3 需求响应算法
9.3 仿真及性能分析
9.3.1 仿真1
9.3.2 仿真2
9.4 本章小结
第十章 结论和展望
10.1 工作总结
10.2 进一步工作展望
参考文献
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| 內容試閱：
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物联网产业是我国战略性新兴产业的重要组成部分，已深入经济社会各个行业领域。发展物联网是促进传统产业转型升级的重要手段，在智能家居系统中应用物联网，将有力推进产业化和信息化的深度融合，从而促进我国经济和信息技术的向前发展。无线传感器网络无需布线，易于配置和扩展，低成本和低功耗的特点，使其逐渐成为未来智能家居物联网的发展主流和研究热点。能量高效和可靠传输的路由算法在智能家居无线传感器网络（Wireless Sensor Networks for Smart Home，简称WSNSH）通信中起着至关重要的作用，研究智能家居无线传感器网络路由技术无论是从无线传感器网络理论研究的角度，还是从智能家居物联网的实践角度，都有重要理论意义和广泛应用前景。
目前针对智能家居无线传感器网络路由的研究还没有系统专门的介绍，本书作者博士和博士后阶段对智能家居无线传感器网络路由算法进行了多年的研究积累。为促进学术和技术交流，作者撰写本书以求共同进步，为智能家居物联网技术作一点贡献，为智能家居无线传感器网络路由设计提供一种新的思路和途径。到目前为止，书中所涉及的相关路由算法已在国际期刊、会议上公开发表。书中重点研究了智能家居无线传感器网络的路由算法，采取了网络仿真的方法研究所有关键算法的有效性和算法运行性能，取得了一些具有一定创新性的研究成果。本书共5部分，按提出问题，分析问题，解决问题的思路，循序渐进地阐述了作者的研究结果：
1、对工程实践中广泛使用的智能家居无线传感器网络协议ZigBee进行了详细的仿真研究，并提出了在工程实际应用中对ZigBee的层次路由和AODVjr路由进行改进的方案。
2、在第1部分的研究结果中，作者发现ZigBee的AODVjr路由算法主要采取洪泛的方式查找路由，洪泛查找路由带来的直接问题是网络节点能量消耗过大，易产生MAC层广播风暴，从而引起实际应用中网络数据包投递率过低。因此，作者从如何限定和调整洪泛路由区域的角度研究了AODVjr的一些改进方法以达到提高智能家居无线传感器网络路由的数据包投递率的目的。
3、在第2部分的研究结果中，作者发现使用洪泛或区域性洪泛技术查找路由时节点能耗和通信开销仍然较高，还是会引起MAC层负担过重的问题。因此，作者研究了如何在智能家居无线传感器网络路由中引入启发式的局部单播路由决策的方法。
4、在第3部分的研究结果中，作者发现虽然在智能家居无线传感器网络路由中引入启发式的局部单播路由决策方法达到了网络节点能耗有效降低，数据包投递率显著提高的目的，但是出现了网络能耗不均衡的现象。因此，作者研究了如何将复杂网络理论引入到启发式的局部单播路由决策中，将网络流量以更为均衡的方式分配到网络中的多条路径上，延长了智能家居无线传感器网络生命期。
5、在研究智能家居无线传感器网络路由通信的基础上，对智能家居无线传感器网络应用展开了探索性研究。主要研究了有关智能家居无线传感器网络的分簇算法和智能家居能耗控制算法。
本书的出版得到了国家自然科学基金（项目号：61105070，61104215）、湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目（项目号：T201302）、国家国际科技合作专项项目（项目号：2013DFG72850）、国家重点基础研究发展计划项目（973项目，项目号：2012CB724400）的资助和电子工业出版社的大力支持，在此致以由衷的谢意。
书的撰写过程中得到了我的博士导师，武汉科技大学方康玲教授和我的博士后合作导师华中科技大学关治洪教授的指导和支持。两位教授渊博的学识、谦和的为人，宽广的胸怀，严谨的治学态度，开拓进取的创新意识都深深地影响着我，是我今后工作中学习的楷模，在此我谨向两位教授表示深深的敬意和衷心的感谢。
书的撰写期间，作者曾多次前往韩国Hanyang大学无线传感器网络研究中心学习和交流，受到了该中心负责人Hong Seung Ho教授的悉心指导，他为作者提供了良好的科研环境以及大量参与工程实践锻炼的机会。Hong教授渊博的学识，严谨的治学态度和忘我的工作精神深深地激励着作者。在该中心的学习使作者受益匪浅，在此对Hong Seung Ho教授表达最诚挚的谢意。
书的出版还得到了以下领导、专家的关心，指导和支持，在与这些教授，专家的长期学术交流、合作过程中收益很大，在此深表感谢，他（她）们是武汉科技大学柴利教授、吴怀宇教授、陈和平教授、王斌教授、刘振兴教授、吴谨教授、顾进广教授、刘斌教授、张涛教授和杨永立教授，澳大利亚Queensland University of Technology的田玉楚教授，国家电网信息通信有限公司博士后张翼英，北京邮电大学崔宝江教授，德国法兰克福大学的博士后潘林，中国电力科学研究院计量研究所所长章欣、副所长徐英辉和高级工程师赵兵，韩国LSI公司Kwon Bong Hyun常务，韩国Nestfield公司Kim Dae Joo常务，武汉研能科技有限公司严宇峰经理，武汉麦希力德科技有限公司鲁彦玉经理。
作者的工作还得到以下领导，教授和同事的热情帮助与支持，在此表示感谢，他（她）们是：武汉科技大学马娅婕博士、黄卫华博士、章政博士、蒋铮博士、刘晓玉博士、黄浩军博士、赵敏老师、陈彬老师、刘毅敏老师、周红军老师、方红萍老师、杨玲贤老师、徐望明老师、梁开老师等，华中科技大学姜晓伟博士、曲峰林博士、池明博士、陈超洋博士和王宝贤博士，韩国Hanyang大学的丁月民博士、段权珍博士和余萌萌博士，
感谢在该领域早期探索并有诸多贡献的先行者们，没有他们的贡献这本书将难以为继并顺利完成。由于篇幅限制，还有不少同志为本研究成果与本书做了不少工作，在此不能一一列出，谨向所有同志致以衷心的感谢！
特别感谢我的父母，他们在我多年的求学生涯中给与我充分的理解、鼓励和支持，他们的默默奉献使我有更多的时间和精力投入科研之中，感谢他们为我所做的一切；感谢我的丈夫冯文利，他的理解每每使我倍感温暖，还有我的女儿冯悦辰的开朗的笑声使我忘记疲劳。谨以此书献给他们！
由于作者水平有限，书中错误和缺点在所难免，欢迎读者批评指正。
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