【基础信息】
作者： 彭木根 主编
出版社： 北京邮电大学出版社
出版时间： 2023年8月
定价： 49.00元
ISBN： 9787563569380
中图分类号： TP393.4 / TP18
装帧： 平装
开本： 16开
【内容简介】
本书在第1版的基础上，参考用书院校师生的反馈意见，对教材内容进行了全面修订和增补。编者将6G、卫星互联网、低空智联网、区块链等内容新增进本版教材；对每章内容进行修改完善，强化基础理论和典型示例讲解；将原版本的工业互联和车联网合并为一章，同时新增空间信息安全与区块链章节内容；全书穿插物联网系统架构、标准和技术背后的科学家科研故事及我国在这些方向的技术水平，激发同学们对科研的热情，增强爱国和技术文化自信等情怀的培养与熏陶[citation:1][citation:3]。
【作者介绍】
彭木根，北京邮电大学教授、博士生导师，信息与通信工程学院院长。IET会士、中国通信学会青年工作委员会主任、中国电子学会青年科学家俱乐部副主席、北京科技人才研究会副理事长。获第三十届北京五四青年奖章，入选首届国家自然科学基金优秀青年基金、首届长江学者奖励计划青年学者、国家万人计划青年拔尖人才项目等。发表本领域顶级期刊论文120余篇，Google学术引用7200余次。担任IEEE Communication Magazine、IEEE Access、IEEE IoT、IET Communications等期刊编委，出版专著译著12部，包括英文专著1部，获中华优秀出版物图书奖。曾获北京科学技术奖一等奖（排名1）、中国通信学会技术发明奖一等奖（排名1）、高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖一等奖（排名2）和自然科学奖二等奖（排名1）、茅以升科技奖北京青年科技奖、IEEE亚太区杰出青年科学家奖等[citation:1][citation:3]。
【图书目录】
第1章 物联网概述
1.1 物联网的起源、意义与发展
1.1.1 物联网的起源
1.1.2 物联网的价值意义
1.1.3 物联网的发展概述
1.1.4 我国物联网的发展
1.2 物联网原理
1.2.1 物联网的定义
1.2.2 物联网与互联网的关系
1.2.3 物联网与蜂窝网络的关系
1.2.4 物联网与WiFi的关系
1.3 物联网技术
1.3.1 物联网技术的特征
1.3.2 物联网技术的体系
1.3.3 物联网技术的挑战
1.4 物联网产业及应用前景
1.4.1 物联网产业链
1.4.2 物联网产业的特点
1.4.3 物联网的应用领域
1.5 物联网发展
1.5.1 互联网+物联网
1.5.2 边缘计算与雾计算
1.5.3 智能物联网
1.5.4 物联网与工业互联网
本章习题
第2章 物联网感知层
2.1 感知层的基本概念
2.1.1 感知层在物联网中的作用
2.1.2 感知节点的特点
2.2 RFID与自动识别技术的发展
2.2.1 自动识别技术的发展
2.2.2 条码、磁卡与IC卡
2.2.3 RFID标签
2.2.4 RFID应用的结构与组成
2.2.5 RFID标签编码标准
2.3 传感器与无线传感器网络
2.3.1 传感器的基本概念
2.3.2 智能传感器的发展
2.3.3 无线传感器的发展
2.4 位置信息感知技术
2.5 智能信息感知设备与嵌入式技术
2.5.1 嵌入式系统与智能信息设备
2.5.2 RFID应用系统与智能感知设备的设计方法
2.5.3 无线传感器网络与智能感知节点的设计方法
本章习题
第3章 物联网网络层技术
3.1 网络层概述
3.1.1 物联网网络层的基本功能
3.1.2 网络层的特点
3.2 移动互联网
3.2.1 从计算机网络、互联网、移动互联网到物联网
3.2.2 计算机网络的基本概念
3.2.3 互联网、移动互联网的形成与发展
3.2.4 IP网络：从IPv4到IPv6
3.2.5 接入技术与物联网
3.3 蜂窝移动通信
3.3.1 移动通信技术的发展历程
3.3.2 移动通信系统的结构与原理
3.3.3 蜂窝移动通信的基本原理
3.3.4 4G与OFDMA
3.3.5 5G及其应用
3.4 空间通信网络
3.4.1 卫星通信系统
3.4.2 低轨卫星通信系统
3.4.3 低轨星链计划
3.4.4 空间信息物联网
本章习题
第4章 物联网应用层技术
4.1 应用层原理
4.1.1 物联网应用层的特点
4.1.2 物联网数据的特点
4.1.3 物联网数据处理的关键技术
4.2 海量数据存储与云计算技术
4.2.1 物联网对海量数据存储的需求
4.2.2 互联网数据中心的基本概念
4.2.3 云计算在物联网中的应用
4.3 大数据挖掘技术
4.3.1 数据、信息与知识
4.3.2 数据挖掘与知识发现
4.3.3 物联网与智能决策、智能控制
4.4 机器学习技术
4.4.1 机器学习的背景
4.4.2 机器学习的主要方法
4.4.3 机器学习的应用举例
4.5 雾计算与物联网
4.5.1 雾计算原理与发展历史
4.5.2 雾计算在物联网中的应用
本章习题
第5章 物联网信息安全技术
5.1 物联网信息安全中的四个重要关系问题
5.2 物联网感知层安全
5.3 物联网网络层安全
5.4 物联网应用层安全
本章习题
第6章 物联网应用
6.1 物联网应用概述
6.2 工业互联网
6.3 车联网
6.4 智慧医疗
6.5 智能家居
本章习题
第7章 6G与物联网
7.1 6G概述
7.2 6G与物联网的融合
7.3 低空智联网
本章习题
第8章 空间信息安全与区块链
8.1 空间信息安全概述
8.2 空间信息技术
8.3 区块链技术
8.4 区块链在物联网中的应用
本章习题
评论0