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大数据与物联网的信息融合与分析

大数据与物联网的信息融合与分析

大数据与物联网的信息融合与分析 (加)埃洛伊·博塞著国防工业出版社ISBN:9787118127737

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内容简介

书中阐述了网络物理和社会系统中大数据与物联网的联系和遇到的问题,介绍了情景意识和决策支持的分析模型,描述了信息的表征和表示方式,给出了融合方法和数据处理策略,并提出了基于FIAT的复杂环境决策支持。基于分析和信息融合的核心概念,本书还介绍了通过FIAT计算模型进行集成的方法以及系统级的应用。此外,本书总结了一系列有助于实现例如国防、安全等关键应用领域所需FIAT集成的前瞻性研究。

目录

第1章概述

1.1背景

1.2综述


第2章排队网络信息年龄

2.1概念与内涵

2.2单跳排队网络

2.2.1符号与定义

2.2.2排队网络模型

2.2.3信息年龄指标

2.2.4信息年龄最 优解

2.3多跳排队网络

2.3.1排队网络模型

2.3.2信息年龄最 优解

2.4多业务流单跳排队网络

2.4.1排队网络模型

2.4.2信息年龄指标

2.4.3信息年龄最 优解

2.5小结

2.6附录

2.6.1定理2.6证明

2.6.2定理2.9证明


第3章无线广播网络信息年龄

3.1系统模型

3.2调度算法

3.2.1通用下界

3.2.2最 大年龄优先策略

3.2.3平稳随机策略

3.2.4最 大权值策略

3.2.5惠特尔索引策略

3.2.6仿真结果

3.2.7小结

3.3吞吐量约束下信息年龄优化

3.3.1问题规划

3.3.2全局下界

3.3.3平稳随机策略

3.3.4漂移-惩罚策略

3.3.5小结

 3.4随机到达网络信息年龄

3.4.1问题构建

3.4.2全局下界

3.4.3平稳随机策略

3.4.4最 大权值策略

3.4.5仿真结果

3.4.6小结


第4章通用无线网络信息年龄

4.1引言

4.1.1综述

4.2系统模型

4.3分布式调度策略

4.3.1最 优策略

4.3.2最 优策略分布式计算

4.3.3小结

4.4集中式调度策略

4.4.1平稳随机策略

4.4.2激活源

4.4.3缓存源

4.4.4分离原则策略

4.4.5数值结果

4.4.6小结

4.5基于信道状态信息的调度

4.5.1信道状态信息的有用性

4.5.2部分信息年龄特性

4.5.3基于虚拟队列的策略

4.5.4基于信息年龄的策略

4.5.5数值结果

4.5.6小结

4.6附录

4.6.1引理4.1证明

4.6.2定理4.2证明

4.6.3定理4.3证明

4.6.4定理4.5证明

4.6.5定理4.6证明

4.6.6引理4.8证明

4.6.7定理4.10证明

4.6.8引理4.13证明

4.6.9峰值年龄最小化问题推导

4.6.10定理4.19证明

4.6.11定理4.20证明

4.6.12定理4.22证明


第5章信息年龄与采样

5.1引言

5.2保持状态更新系统数据新鲜度方法

5.2.1状态更新系统模型

5.2.2非线性年龄函数及其应用综述

5.2.3采样时间反直观案例

5.3最 优采样策略

5.3.1最 优采样问题构建

5.3.2无采样率约束的连续时间采样

5.3.3采样率约束下连续时间采样

5.3.4离散时间采样

5.3.5相互信息最 大化示例

5.3.6阈值采样策略等效表达式

5.3.7仿真结果

5.4年龄最 优采样结果的证明

5.4.1服务台繁忙时暂停采样

5.4.2问题重构

5.4.3拉格朗日对偶问题

5.4.4对偶问题最 优解

5.4.5零对偶间隙和原问题最 优解

5.4.6连续时间采样结果证明 

5.4.7离散时间采样结果证明

5.5信号采样和估计问题扩展

5.5.1信号采样问题构建

5.5.2最 优信号采样策略

5.5.3信号感知采样与信号未知采样

5.6小结

5.7附录

5.7.1引理5.1证明

5.7.2引理5.14证明

5.7.3定理5.16证明

5.7.4推论5.3证明

5.7.5推论5.4证明

5.7.6引理5.17证明

参考文献







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