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| 編輯推薦： |
题材重要：传感器网络和云计算是最近二十年迅猛发展的IT领域，结合两者的传感云将是技术发展的必然趋势；
紧贴AI：传感云和边缘计算是支撑AI终端实现的重要基础设施，本书对此的介绍将有利于AI终端技术和产业发展；
作者知名：本书作者团队研究边缘计算和传感云较早且深入，成果具有全球影响。
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| 內容簡介： |
本书从传感云的产生与发展切入，首先介绍传感云的基本知识，并着重指出它与边缘计算的关系及发展现状。随后讨论基于边缘计算的传感云数据收集技术、数据清洗技术、数据存储技术、资源优化技术、信任评价机制、可信服务选择技术、隐私与安全技术，以及基于边缘计算的联邦学习。最后介绍传感云未来发展的新风口—分布式边缘智能。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书适合云计算、物联网、边缘计算和电信等领域的研究人员和工程技术人员，以及计算机、通信等相关专业的研究生阅读。
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| 關於作者： |
王田，北京师范大学长聘教授、博士生导师，香港城市大学博士，国家级青年拔尖人才，“大数据云边智能协同”工程研究中心主任，广东省普通高校创新团队带头人。连续5年入选斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家”终身科学影响力榜单，入选ScholarGPS“前0.05%顶尖科学家”榜单。从事物联网、边缘智能领域的研究工作，在CCF A类期刊以及IEEE/ACM Transactions系列期刊上发表论文100余篇。论文被引17 000多次，H指数为76，其中ESI高被引论文10篇（含3篇ESI热点论文）；获发明专利授权30项（转化2项），主持科技部国家重点研发计划1项、国家自然科学基金5项，获广东省科技进步奖二等奖、福建省科技进步奖二等奖、福建省自然科学奖三等奖、中国仿真学会自然科学奖一等奖、广东省计算机学会青年科技奖（年度唯二）、IEEE/ACM IWQoS 2024最佳论文奖亚军。作为国内最早研究边缘计算的学者之一，曾主持国内最早的关于边缘计算的国家级课题。
王文华，北京师范大学珠海校区讲师，2022年于悉尼科技大学获得博士学位，担任珠海市边缘智能研究与应用副主任。研究兴趣包括边缘计算、边缘智能、联邦学习、大小模型协同等。主持/参与各类科研项目十余项，曾于JSAC、TSC、JPDC、TOSN、《计算机研究与发展》等国际国内著名学术期刊，以及ICDE、IWQoS等国际学术会议上发表多项研究成果；获发明专利授权4项，另有多项专利申请。获IEEE CBD 2024最佳论文奖、珠海市科技进步奖二等奖。
徐旸，湖南大学先进技术办公室副主任、博士生导师，国家优青。曾入选湖南省“三尖”创新人才工程、湖南省科技人才托举工程、长沙市杰出青年科技人才培养计划，以及斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家”榜单。获中国电子学会科学技术奖（技术发明奖）一等奖、中国仿真学会科学技术奖（自然科学奖）一等奖等。现任中国工业与应用数学学会区块链专业委员会常务委员、CCF区块链专业委员会执行委员，以及《电子学报（英文）》等期刊青年编委。从事云-边-端协同计算、边缘智能安全等研究工作，主持国家自然科学基金、湖南省重点研发计划等科研项目。在NDSS、INFOCOM等会议与期刊上发表论文60余篇，其中10篇入选ESI高被引论文。
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| 目錄：
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第 1章 概论 1
1.1 传感云的产生与发展 2
1.1.1 传感云的产生背景 2
1.1.2 传感云的发展历程 4
1.2 传感云的基本知识 6
1.2.1 传感云的概念、特点及系统架构 6
1.2.2 传感云的应用 10
1.3 传感云与边缘计算的关系及发展现状 18
1.3.1 传感云的发展与挑战 18
1.3.2 传感云与边缘计算 20
1.4 本章小结 26
参考文献 27
第 2章 基于边缘计算的传感云数据收集技术 29
2.1 基于边缘计算的传感云数据收集 30
2.1.1 传感云中的数据收集 30
2.1.2 基于边缘计算的传感云数据收集框架 31
2.2 基于移动节点的传感云数据收集 32
2.2.1 具有自适应时延的传感云数据收集 32
2.2.2 基于移动边缘计算的传感云数据收集 44
2.3 基于两级双向预测的传感云数据收集 54
2.4 前沿方向 68
2.5 本章小结 69
参考文献 70
第3章 基于边缘计算的传感云数据清洗技术 73
3.1 数据清洗方法与面临的挑战 74
3.2 基于边缘计算的异常数据清洗 77
3.2.1 异常数据清洗概述 78
3.2.2 基于边缘计算的异常数据清洗方法 80
3.2.3 小结 87
3.3 基于边缘计算的缺失数据填充 87
3.3.1 缺失数据填充概述 88
3.3.2 基于边缘计算的缺失数据填充方法 90
3.3.3 小结 99
3.4 前沿方向 99
3.5 本章小结 100
参考文献 101
第4章 基于边缘计算的传感云数据存储技术 104
4.1 传感云数据存储问题概述 104
4.1.1 安全问题 105
4.1.2 效率问题 106
4.2 基于边缘计算的传感云数据存储 107
4.2.1 三级安全存储方法 107
4.2.2 差分三级存储方法 112
4.3 基于边缘计算的动态数据同步存储 117
4.3.1 基于边缘计算的差分同步方法 117
4.3.2 云边协同的动态数据同步方法 128
4.4 前沿方向 137
4.5 本章小结 138
参考文献 139
第5章 基于边缘计算的传感云资源优化技术 142
5.1 传感云系统中的资源优化问题概述 143
5.2 基于边缘计算的耦合资源调度和任务卸载 144
5.2.1 基于边缘存储的传感云低耦合模型 144
5.2.2 云边协同的耦合任务动态卸载模型 153
5.3 基于边缘计算的任务卸载与激励机制 162
5.3.1 多边缘任务卸载 162
5.3.2 基于边缘计算的多移动设备任务卸载方法 164
5.3.3 基于边缘计算的分层激励方法 173
5.4 前沿方向 182
5.5 本章小结 183
参考文献 183
第6章 基于边缘计算的传感云信任评价机制 186
6.1 传感云中的信任评价机制优化概述 187
6.2 基于边缘计算的信任评价机制 188
6.2.1 基于边缘计算的分层信任评价机制 189
6.2.2 基于边缘计算的数据层次内部攻击检测 198
6.3 基于移动边缘节点的信任评价机制 206
6.3.1 移动边缘节点的激励机制 207
6.3.2 基于移动边缘节点的传感器信任评价机制 215
6.3.3 移动距离无限的边缘节点路径规划算法 219
6.3.4 移动距离受限的边缘节点路径规划算法 225
6.4 前沿方向 232
6.5 本章小结 234
参考文献 235
第7章 基于边缘计算的传感云可信服务选择技术 237
7.1 传感云系统中的可信服务概述 238
7.2 基于虚拟力的传感云可信数据收集服务 242
7.2.1 问题描述与规则定义 242
7.2.2 可信数据收集路径算法设计与分析 244
7.3 基于边缘计算的传感云可信服务选择研究 249
7.3.1 基于边缘计算的传感云可信服务环境 250
7.3.2 基于边缘计算的数据信任安全方案 257
7.4 前沿方向 265
7.5 本章小结 267
参考文献 267
第8章 基于边缘计算的传感云隐私与安全技术 269
8.1 传感云系统安全概述 269
8.1.1 传感云系统中的安全问题 269
8.1.2 传感云安全技术 271
8.2 基于边缘计算的传感云节点轨迹隐私保护方案 273
8.2.1 攻击类型与隐私保护衡量标准 274
8.2.2 安全性分析 277
8.2.3 模拟仿真 278
8.3 基于边缘计算的传感云数据存储与查询隐私保护机制 281
8.3.1 数据分层存储框架 283
8.3.2 数据查询策略与分析 285
8.3.3 分层检索的混合加密机制 286
8.3.4 3层结构的检索方案分析 287
8.3.5 模拟仿真 290
8.4 基于边缘计算的私密数据共享隐私保护机制 293
8.4.1 问题定义 294
8.4.2 基于边缘计算的组合数据共享机制 295
8.4.3 模拟仿真 300
8.5 前沿方向 304
8.6 本章小结 305
参考文献 306
第9章 基于边缘计算的联邦学习 308
9.1 联邦学习的基本概念 309
9.1.1 联邦学习概述 309
9.1.2 联邦学习效率优化的研究现状 310
9.2 基于边缘计算的联邦学习高效通信技术 312
9.2.1 基于边缘计算的冗余模型检测与清洗 312
9.2.2 基于边缘计算的模型参数选择 322
9.3 基于边缘计算的联邦学习终端设备选择技术 331
9.3.1 基于边缘计算的终端设备选择与模型聚合 332
9.3.2 基于移动边缘计算的联邦学习扩展 340
9.4 前沿方向 353
9.5 本章小结 354
参考文献 355
第 10章 传感云与边缘智能 357
10.1 边缘智能的概念 357
10.2 边缘智能的发展 359
10.2.1 边缘智能探索 359
10.2.2 边缘智能存在的挑战 367
10.3 分布式边缘智能研究 372
10.3.1 分布式边缘智能架构 373
10.3.2 边缘设备协作的集成知识蒸馏框架 374
10.3.3 联邦学习中的协作式训练 380
10.4 基于分布式边缘智能的合作视频监控系统 386
10.4.1 系统整体架构 387
10.4.2 基于Kubernetes平台对合作视频监控系统进行资源管理 388
10.4.3 基于Kafka消息中间件实现边缘节点之间异步通信与协同推理 390
10.4.4 系统性能优化 392
10.4.5 总结 393
10.5 前沿方向 393
10.6 本章小结 395
参考文献 396
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