第1章 无线传感器网络的概述 1
1.1 无线传感器网络的发展历程 1
1.1.1 无线传感器网络的研究历史 3
1.1.2 无线传感器网络的研究现状 5
1.1.3 传感器网络技术的发展趋势 6
1.2 无线传感器网络的特点 7
1.2.1 传感器网络的类型 8
1.2.2 无线传感器网络的应用 9
1.2.3 内部传感器系统平台和操作系统OS支持 12
1.2.4 无线传感器标准 13
1.2.5 存储 15
1.3 无线传感器网络的研究热点及面临的挑战 16
1.4 无线传感器网络的关键技术 18
第2章 无线传感器网络的体系结构 20
2.1 无线传感器网络体系结构研究现状 20
2.1.1 节点结构 20
2.1.2 网络结构 21
2.1.3 跨层设计方法 23
2.2 无线传感器网络硬件系统的基本框架 24
2.2.1 无线传感器节点的优化配置 24
2.2.2 核心部件的设计要求 25
2.3 无线传感器网络软件系统的设计原则 26
2.4 系统设计的关键技术 28
2.5 无线传感器网络协议栈的设计 29
2.6 IEEE 802.15.4协议和ZigBee 30
2.6.1 IEEE 802.15.4协议 30
2.6.2 ZigBee技术简介 32
2.6.3 ZigBee技术与IEEE 802.15.4的关系 33
2.6.4 ZigBee技术的应用 36
2.7 TinyOS操作系统 37
2.8 本章小结 38
第3章 无线传感器网络覆盖算法的研究 39
3.1 网络覆盖技术 39
3.1.1 覆盖技术分类 41
3.1.2 覆盖问题的解决方案 41
3.1.3 覆盖机制的局限性 45
3.2 无线传感器网络覆盖问题研究 46
3.2.1 覆盖问题研究模型分类 46
3.2.2 异构传感器网络有关覆盖的基本概念 47
3.2.3 节点感知模型 49
3.3 同构传感器网络区域网格划分 50
3.3.1 虚拟同构菱形网格划分 52
3.3.2 虚拟同构正方形网格划分 53
3.4 异构传感器网络区域网格划分 54
3.4.1 异构正六边形网格划分 54
3.4.2 异构正方形网格划分 56
3.5 虚拟力算法在异构网络中的应用 58
3.5.1 传统虚拟势场方法 58
3.5.2 异构节点受力分析 58
3.5.3 异构节点虚拟力表达式及移动坐标表达式 58
3.6 算法仿真与性能分析 60
3.7 本章小结 61
第4章 无线传感器网络的路由协议 62
4.1 概述 62
4.2 无线传感器网络路由协议的特点 63
4.3 无线传感器网络路由协议的关键技术 64
4.4 无线传感器网络路由协议的分类 68
4.4.1 数据为中心的路由协议 68
4.4.2 分层路由协议 76
4.4.3 基于地理位置的路由协议 82
4.4.4 网络流量和QoS-aware路由协议 87
4.5 本章小结 90
第5章 无线传感器网络数据融合路由协议算法的研究 92
5.1 无线传感器网络数据融合与路由协议 92
5.1.1 无线传感器网络数据融合 93
5.1.2 无线传感器网络路由协议 99
5.1.3 数据融合与路由协议 110
5.2 无线传感器网络数据融合在网络层的实现 110
5.2.1 网络层路由方式分类 110
5.2.2 DC路由中的数据融合 111
5.2.3 独立的数据融合协议层 113
5.3 数据融合树的构造 113
5.3.1 反向组播树 113
5.3.2 三种典型的数据融合树 114
5.4 LEACH算法 115
5.4.1 簇的建立阶段 115
5.4.2 稳定传输阶段 116
5.4.3 LEACH协议算法的仿真实验 116
5.5 Prim数据融合路由算法 119
5.5.1 Prim路由融合算法 119
5.5.2 Prim数据融合路由算法的仿真实验 120
5.6 CPG算法的提出 121
5.6.1 最短路径问题 121
5.6.2 网络模型及算法描述 122
5.6.3 仿真评价 124
5.6.4 CPG算法与SPT算法的性能比较 126
5.7 本章小结 127
第6章 无线传感器网络的定位算法 128
6.1 概述 128
6.1.1 无线传感器网络节点定位技术的背景 129
6.1.2 研究无线传感器网络节点定位技术的意义 130
6.1.3 定位技术简介 130
6.1.4 无线传感器网络节点定位的基本原理 133
6.2 基于测距的定位技术 137
6.2.1 二维空间计算节点位置的基本方法 137
6.2.2 三维空间计算节点位置的基本方法 140
6.2.3 常见的基于测距的定位技术 142
6.2.4 多种其他的定位技术 147
6.3 基于RSSI定位算法改进与实现 150
6.3.1 RSSI测距原理 150
6.3.2 基于RSSI定位算法定位过程 150
6.3.3 基于RSSI定位算法不足分析 152
6.3.4 基于RSSI定位算法的改进与扩展 152
6.4 非测距定位技术 159
6.4.1 质心定位算法 160
6.4.2 DV-Hop定位算法 165
6.4.3 APIT定位算法 169
6.4.4 基于APIT定位算法的改进与实现 170
6.5 本章小结 181
第7章 无线传感器网络目标跟踪技术的研究与应用 183
7.1 目标跟踪技术 183
7.1.1 基于分层网络的目标跟踪技术 184
7.1.2 点对点网络中的目标跟踪技术 186
7.2 基于数据融合的目标跟踪 188
7.2.1 基于数据融合的WSN节点跟踪系统 188
7.2.2 测距及定位技术 189
7.2.3 时间同步技术及轨迹预测 191
7.2.4 基于数据融合的节点跟踪 192
7.3 模糊测距、定位及通信实现 192
7.3.1 目标跟踪系统框架 193
7.3.2 模糊测距及定位 194
7.3.3 通信协议设计 196
7.4 目标跟踪仿真试验 197
7.4.1 Matlab仿真试验 197
7.4.2 GAINS平台试验 199
7.5 本章小结 201
第8章 WSN数据融合及在机械故障诊断中的应用 202
8.1 基于神经网络的WSN数据融合 202
8.1.1 人工神经网络在WSN数据融合中的应用 202
8.1.2 基于神经网络的融合模型的建立 203
8.1.3 复杂机械设备数据融合的功能模型 203
8.2 机械故障诊断模型 205
8.2.1 循环统计量 205
8.2.2 调幅信号循环自相关函数解调分析 207
8.2.3 滚动轴承的故障特征 209
8.3 无线传感器网络中基于PCA神经网络的数据融合 210
8.3.1 主元分析（PCA）神经网络 210
8.3.2 基于PCA神经网络的WSN数据融合技术 211
8.3.3 基于WSN-PCA-DA的故障诊断 212
8.3.4 试验结果分析 218
8.4 WSN中基于模糊神经网络的故障诊断 219
8.4.1 模糊逻辑及模糊神经网络 219
8.4.2 基于WSN-FNN-DA的故障诊断系统 226
8.4.3 模糊推理机的建立 226
8.4.4 模糊推理机的实现 227
8.5 本章小结 231
参考文献 232