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深入理解複雜網路：網路和信號處理視角

為了解決路由器2.4g 5g切換的問題，作者(印度) B.S. 馬努基阿布舍克．查克拉博蒂 這樣論述：

本書試圖將網路、資訊科學、信號處理和統計物理學的研究團體結合在一起，從工程學角度重點關注通信、網路以及信號處理等方面，為理解複雜網路提供了一種新穎的研究方式。 B.S.馬努基（B.S. Manoj） 目前是印度空間科學與技術研究所航空電子部負責人、教授。Manoj的研究領域包括複雜網路、網路安全、認知網路、ad hoc無線網路、無線mesh網路、軟體定義網路、延遲容忍網路和無線感測器網路。2015年，Manoj獲得IEEE自然計算國際會議(ICNC)傑出領導獎，他與人合著的多篇論文獲得了許多獎勵。 出版者的話 推薦序 譯者序 前言 致謝 作者簡介 第

1章　概述1 1.1　複雜網路1 1.2　複雜網路類型2 1.3　研究複雜網路的好處4 1.3.1　建模和刻畫複雜物理世界系統4 1.3.2　設計新的高效物理世界系統5 1.3.3　制定複雜真實世界問題的解決方案5 1.3.4　通過分子網路建模提高生物醫學研究水準5 1.3.5　發展網路醫學5 1.3.6　摧毀反社會網路6 1.3.7　通過社交網路強化社會科學研究6 1.4　複雜網路研究面臨的挑戰6 1.5　本書內容概述6 1.6　本書內容組織7 1.6.1　對本書內容的閱讀建議8 1.7　面向教師的輔助材料9 1.8　小結9 第2章　圖論預備知識10 2.1　引言10 2.2　圖11 2.

2.1　子圖12 2.2.2　補圖13 2.3　與圖相關的矩陣13 2.3.1　權重矩陣14 2.3.2　鄰接矩陣14 2.3.3　關聯矩陣15 2.3.4　度矩陣15 2.3.5　拉普拉斯矩陣15 2.4　基本圖測度17 2.4.1　平均鄰居度17 2.4.2　平均聚類係數17 2.4.3　平均路徑長度18 2.4.4　平均邊長度19 2.4.5　圖的直徑與體積20 2.5　圖的基本定義與屬性20 2.5.1　途徑、路徑以及回路20 2.5.2　連通性21 2.5.3　無環性22 2.5.4　同構24 2.5.5　平面性24 2.5.6　可著色性25 2.5.7　可遍歷性26 2.5.8　網

路流27 2.5.9　乘積圖28 2.6　圖的類型30 2.6.1　正則圖30 2.6.2　二分圖30 2.6.3　完全圖31 2.6.4　樹31 2.6.5　線圖33 2.6.6　衝突圖34 2.7　圖的其他重要測度34 2.7.1　Cheeger常數35 2.7.2　團數35 2.8　圖尋路演算法35 2.8.1　Dijkstra最短路徑演算法36 2.8.2　所有節點對之間的最短路徑演算法37 2.9　小結38 練習題38 第3章　複雜網路概述42 3.1　複雜網路的主要類型42 3.1.1　隨機網路42 3.1.2　小世界網路43 3.1.3　無標度網路43 3.2　複雜網路測度43

3.2.1　平均鄰居度43 3.2.2　平均路徑長度44 3.2.3　網路直徑44 3.2.4　平均聚類係數44 3.2.5　度分佈44 3.2.6　中心性測度44 3.2.7　複雜網路中的度-度相關性48 3.2.8　節點臨界性49 3.2.9　網路電阻距離49 3.3　複雜網路中的社區發現50 3.3.1　模組度最大化50 3.3.2　Surprise最大化51 3.3.3　基於衝突圖變換的社區發現51 3.4　複雜網路中的熵60 3.4.1　網路熵60 3.4.2　節點度熵60 3.4.3　鏈路長度變化熵60 3.4.4　鏈路影響熵60 3.5　隨機網路68 3.5.1　隨機網路的演進

68 3.5.2　Erd鰏-Rényi隨機網路模型69 3.5.3　隨機網路的屬性69 3.6　開放性研究問題71 3.7　小結72 練習題72 第4章　小世界網路75 4.1　引言75 4.2　Milgram小世界實驗76 4.3　小世界網路的特徵77 4.4　現實世界的小世界網路80 4.5　小世界網路的生成與演進83 4.5.1　重連現有鏈路83 4.5.2　純隨機添加新的LL83 4.5.3　基於歐氏距離添加新的鏈路86 4.6　基於容量的確定性新鏈路添加86 4.6.1　最大流最小割定理87 4.6.2　基於最大流容量策略的鏈路添加89 4.7　建立確定性的小世界網路90 4.7.

1　基於最小APL的鏈路添加90 4.7.2　基於最小AEL的鏈路添加93 4.7.3　基於最大BC的鏈路添加93 4.7.4　基於最大CC的鏈路添加93 4.8　線性拓撲小世界網路的錨點93 4.8.1　錨點的重要性94 4.8.2　錨點的位置94 4.9　基於啟發式方法的確定性鏈路添加97 4.9.1　最大接近中心性差異97 4.9.2　順序確定性LL添加102 4.9.3　基於小世界特徵的平均流容量增強106 4.10　小世界網路中的路由111 4.10.1　分散式路由演算法112 4.10.2　自我調整分散式路由演算法112 4.10.3　前瞻式路由演算法115 4.11　小世界網路的

容量116 4.11.1　以重連現有NL方式生成的小世界網路的容量117 4.11.2　以LL添加方式生成的小世界網路的容量117 4.12　開放性研究問題118 4.13　小結118 練習題119 第5章　無標度網路122 5.1　引言122 5.1.1　無標度的含義是什麼123 5.2　無標度網路的特徵123 5.3　現實世界的無標度網路126 5.3.1　作者引用網路126 5.3.2　網際網路中的自治系統126 5.3.3　空中交通網絡127 5.3.4　識別無標度網路127 5.4　無標度網路的形成133 5.4.1　通過偏好連接創建無標度網路134 5.4.2　通過適應度建模創建

無標度網路134 5.4.3　通過可變內在適應度創建無標度網路134 5.4.4　通過優化創建無標度網路134 5.4.5　通過指數1創建無標度網路134 5.4.6　通過貪心全域決策創建無標度網路135 5.5　基於偏好連接的無標度網路創建135 5.5.1　Barabási-Albert網路模型135 5.5.2　觀察和討論136 5.6　基於適應度建模的無標度網路創建136 5.6.1　基於適應度的網路模型137 5.6.2　觀察和討論137 5.7　基於可變內在適應度的無標度網路創建138 5.7.1　基於可變內在適應度的網路模型138 5.7.2　觀察和討論138 5.8　基於優化的

無標度網路創建139 5.8.1　觀察和討論139 5.9　基於指數1的無標度網路創建140 5.9.1　通過重連創建無標度網路140 5.9.2　觀察和討論142 5.10　基於貪心全域決策的無標度網路創建142 5.10.1　貪心全域LL添加142 5.10.2　基於貪心全域決策的無標度網路中的一些觀察144 5.11　確定性的無標度網路創建145 5.11.1　確定性無標度網路模型145 5.11.2　對確定性無標度網路創建的一些觀察146 5.12　開放性研究問題147 5.13　小結148 練習題148 第6章　小世界無線mesh網路150 6.1　引言150 6.1.1　小世界特

徵152 6.1.2　小世界無線mesh網路152 6.2　小世界無線mesh網路的分類152 6.3　隨機LL的創建153 6.3.1　通過重連普通鏈路創建隨機LL153 6.3.2　通過添加新的鏈路創建隨機LL154 6.4　基於純隨機鏈路添加的小世界155 6.5　基於歐氏距離的小世界155 6.6　基於天線度量的小世界網路的實現156 6.6.1　基於傳輸功率的LL添加156 6.6.2　基於隨機波束形成的LL添加156 6.6.3　基於傳輸功率和波束形成的LL添加157 6.7　創建小世界無線mesh網路的演算法機制158 6.7.1　基於接觸的LL添加158 6.7.2　基於遺傳演

算法的LL添加158 6.7.3　基於小世界協同路由的LL添加159 6.8　以閘道路由器為中心的小世界網路形成159 6.8.1　基於單閘道路由器的LL添加160 6.8.2　基於多閘道路由器的LL添加164 6.9　創建確定性的小世界無線mesh網路167 6.9.1　基於窮舉搜索的確定性LL添加167 6.9.2　基於啟發式方法的確定性LL添加168 6.10　創建非持久小世界無線mesh網路168 6.10.1　基於資料騾子的LL創建168 6.10.2　負載感知的LL創建169 6.11　小世界無線mesh網路中的非持久路由171 6.11.1　負載感知的非持久小世界路由172 6.

11.2　LNPR演算法的性能評估173 6.12　現有解決方案的定性比較175 6.13　開放性研究問題177 6.14　小結178 練習題178 第7章　小世界無線感測器網路180 7.1　引言180 7.2　小世界無線mesh網路和小世界無線感測器網路181 7.3　為何選擇小世界無線感測器網路182 7.4　將WSN轉換為SWWSN面臨的挑戰185 7.5　SWWSN的遠程鏈路類型186 7.6　將WSN轉換為SWWSN的方法187 7.6.1　現有方法的分類187 7.6.2　性能評估測度188 7.6.3　將正則拓撲WSN轉換為SWWSN189 7.6.4　隨機模型異構SWWSN

192 7.6.5　基於Newman-Watts模型的SWWSN193 7.6.6　基於Kleinberg模型的SWWSN193 7.6.7　基於有向隨機模型的SWWSN194 7.6.8　基於可變速率自我調整調製的SWWSN196 7.6.9　基於度的LL添加創建SWWSN198 7.6.10　基於禁止距離的LL添加創建SWWSN199 7.6.11　同構SWWSN200 7.7　基於有線LL的SWWSN201 7.8　開放性研究問題202 7.9　小結204 練習題204 第8章　複雜網路的譜207 8.1　引言207 8.2　圖的譜208 8.3　圖的鄰接矩陣譜209 8.3.1　特徵

值的邊界209 8.3.2　特殊圖的鄰接矩陣譜210 8.4　複雜網路的鄰接矩陣譜212 8.4.1　隨機網路213 8.4.2　隨機正則網路213 8.4.3　小世界網路214 8.4.4　無標度網路214 8.5　圖的拉普拉斯譜216 8.5.1　拉普拉斯運算元特徵值的界217 8.5.2　歸一化拉普拉斯運算元特徵值的界217 8.5.3　矩陣樹定理218 8.5.4　拉普拉斯譜和圖的連通性218 8.5.5　譜圖聚類220 8.5.6　特殊圖的拉普拉斯譜220 8.6　複雜網路的拉普拉斯譜222 8.6.1　隨機網路222 8.6.2　隨機正則網路223 8.6.3　小世界網路223 8

.6.4　無標度網路224 8.7　使用譜密度進行網路分類225 8.8　開放性研究問題225 8.9　小結226 練習題226 第9章　複雜網路上的信號處理229 9.1　圖信號處理簡介229 9.1.1　圖信號的數學表示231 9.2　經典信號處理和圖信號處理的比較231 9.2.1　圖傅裡葉變換與經典離散傅裡葉變換的關係232 9.3　圖拉普拉斯運算元233 9.3.1　圖拉普拉斯運算元的性質233 9.3.2　圖譜234 9.4　量化圖信號的變化234 9.5　圖傅裡葉變換235 9.5.1　頻率和頻率排序的概念237 9.5.2　頻寬受限的圖信號240 9.5.3　頂點索引的影響2

40 9.6　圖信號的廣義運算元242 9.6.1　濾波242 9.6.2　卷積244 9.6.3　平移245 9.6.4　調製246 9.7　應用246 9.7.1　節點中心性的譜分析246 9.7.2　圖傅裡葉變換中心性252 9.7.3　感測器網路中的故障檢測255 9.8　窗口圖傅裡葉變換255 9.8.1　窗口圖傅裡葉變換的示例257 9.9　開放性研究問題258 9.10　小結259 練習題259 第10章　圖信號處理方法263 10.1　引言263 10.2　基於拉普拉斯矩陣的圖信號處理263 10.3　DSPG框架264 10.3.1　線性圖濾波器和移位元不變性64 10.4

　基於權重矩陣的DSPG框架265 10.4.1　移位運算元265 10.4.2　線性移位元不變圖濾波器266 10.4.3　總方差267 10.4.4　圖傅裡葉變換268 10.4.5　線性移位元不變圖濾波器的頻率回應270 10.5　基於有向拉普拉斯運算元的DSPG框架271 10.5.1　有向拉普拉斯運算元271 10.5.2　移位運算元272 10.5.3　線性移位元不變圖濾波器272 10.5.4　總方差273 10.5.5　基於有向拉普拉斯運算元的圖傅裡葉變換274 10.5.6　線性移位元不變圖濾波器的頻率回應278 10.6　圖信號處理方法的比較278 10.7　開放性研究問題

279 10.8　小結279 練習題280 第11章　複雜網路的多尺度分析285 11.1　引言285 11.2　複雜網路資料的多尺度變換286 11.2.1　頂點域設計286 11.2.2　譜域設計286 11.3　Crovella-Kolaczyk小波變換287 11.3.1　CK小波287 11.3.2　小波變換287 11.3.3　小波的性質288 11.3.4　示例288 11.3.5　優點和缺點289 11.4　隨機變換289 11.4.1　優點和缺點290 11.5　基於提升的小波290 11.5.1　將圖拆分為偶數節點和奇數節點290 11.5.2　基於提升的變換291 11

.6　雙通道圖小波濾波器組291 11.6.1　圖中的下採樣和上採樣292 11.6.2　雙通道圖小波濾波器組294 11.6.3　圖正交鏡像濾波器組295 11.6.4　任意圖的多維可分小波濾波器組296 11.7　譜圖小波變換296 11.7.1　SGWT的矩陣形式297 11.7.2　小波生成核297 11.7.3　SGWT的示例299 11.7.4　優點和缺點300 11.8　基於有向拉普拉斯運算元的譜圖小波變換300 11.8.1　小波300 11.8.2　小波生成核301 11.8.3　示例302 11.9　擴散小波303 11.9.1　優點和缺點303 11.10　開放性研究問題

303 11.11　小結304 練習題304 附錄A　向量和矩陣307 附錄B　經典信號處理314 附錄C　錨點位置分析319 附錄D　函數的漸近行為322 附錄E　相關學術課程及專案324 附錄F　相關期刊和會議327 附錄G　相關資料集和視覺化工具330 附錄H　相關研究組332 符號335 縮略語338 參考文獻342 索引355

全IP網絡融合

為了解決路由器2.4g 5g切換的問題，作者（美）阿索克·K.塔盧克達爾等（主編） 這樣論述：

共11章，系統講解了下一代網絡（NGN）技術全部體系，內容涵蓋骨干網絡、各種網元以及大量的用戶端設備。解釋了全IP網絡及IP融合，包含帶有專用服務和應用場景的各種專題，具體內容涉及從光纖骨干網到無線「后一英里」、物聯網、低功率無線個域網（LoWPAN）和擴展的家庭聯網、WiMAX、常用路由及IPv6路由、高速路上的車聯網以及車內/車間的通信、NGN中的網絡安全問題等多個專題。適合互聯網領域和信息通信、移動通信等領域的專業研發和設計人員閱讀，也可作為業界從業人員以及高等院校計算機和信息通信等專業高年級師生的參考書。Asoke K.Talukder，擁有物理學碩士學位和計算機科學的博士學位，Aso

ke為諸如ICL、Fujitsu-ICIM、微軟、甲骨文、Informix、Digital、惠普、Sequoia、北電、NEC、Kredietbank、iGate、Cellnext和Tyfone等公司提供創新技術。他是許多國際獎項的獲得者，並被列入「科學和工程」中的「名人錄」和「21世紀傑出科學家」。Nuno M. Garcia，從葡萄牙Covilha的Beira Interior大學（UBI）獲得計算機科學工程博士學位。他是輔助生活計算和電信實驗室的奠基人和協調人，也是多項國際專利和歐洲專利、歐洲專利和葡萄牙專利的主要作者。他的主要興趣包括下一代網絡、生物信號處理算法以及分布式和協同協議。J

ayateertha G. M.，獲得印度IIT Kanpur的博士學位和印度IIM Calcutta的MBA學位，其專長是戰略管理。他是一名電信/互聯網技術業專業人員，具有17年以上跨研究、學術和業界的豐富經驗。目前，他作為班加羅爾和周邊地區電信公司的電信技術和管理咨詢人員，也為電信/無線聯網的MTech學生和專業為戰略和運營管理的MBA學生講授課程。 譯者序原書前言第1章 全IP網絡：導論1.1各代因特網1.2無線因特網1.3全IP網絡參考文獻第2章 IPv6中的尋址和路由2.1引言2.2尋址2.2.1尋址概述2.2.2單播尋址2.2.3組播尋址2.2.4任意播地址2.

2.5主機和路由器的地址2.2.6地址塊分配2.2.7單播或任意播地址指派規程2.3IPv4到IPv6轉換2.3.1轉換技術2.3.2雙棧方法2.3.3打隧道（協議封裝）方法2.3.4轉換方法2.4路由2.4.1網絡架構2.4.2路由核心知識2.4.3路由協議2.5多穴連接2.5.1因特網結構2.5.2主機多穴連接2.5.3站點多穴連接2.6移動性2.6.1移動IPv42.6.2移動IPv6參考文獻第3章 因特網雲內部的路由3.1網絡、因特網和層3.1.1層相互作用3.1.2因特網基礎設施（因特網雲內部是什麼）3.2網絡和路由3.2.1IP尋址3.2.2網絡和流量：電路和分組（數據報）交換3.

2.3網絡設備3.2.4網絡流量路由3.3路由協議3.4主要路由協議3.4.1路由信息協議3.4.2內部網關路由協議3.4.3增強的內部網關路由協議3.4.4開放最短路徑優先3.4.5路由器類型3.4.6邊界網關協議3.5組播路由3.5.1組播編址指派3.5.2組播組3.5.3組播樹3.5.4組播轉發3.5.5組播路由算法3.5.6組播組成員關系協議3.5.7組播路由協議3.6虛擬路由器和負載均衡3.7基於策略的路由3.7.1引言3.7.2策略路由3.7.3策略路由結構3.7.4實現策略路由3.8路由器和交換機：平台架構3.9安全管理3.9.1OSPF3.9.2BGP3.10電信和公眾網絡：交

換和路由3.11無線、移動、自組織和傳感器網絡中的路由3.12網絡、復雜性的本質和其他創新參考文獻第4章 全IP網絡：移動性和安全性4.1引言4.2移動IP4.2.1發現4.2.2注冊4.2.3打隧道4.3IPv6的移動IP4.3.1移動IPv6的基本操作4.3.2移動IPv4和移動IPv6之間的差異4.3.3移動IPv6安全4.3.4移動IPv6中的切換4.3.53G CDMA網絡之上移動IPv6中的切換4.4IP網絡中的安全4.4.1IPsec如何工作4.4.2IPsec中的各元素4.4.3外發IP流量處理（保護到未保護）4.4.4進入IP流量處理（未保護到保護）4.5融合網絡中的認證、授

權和計費4.5.1Diameter4.5.2移動IPv6中的AAA4.5.3一個融合的移動環境的安全框架4.5.43GPP安全參考文獻第5章 轉換擴展的家庭：步向基於IP的異構以用戶為中心融合環境的下一步驟5.1引言5.2新的全IP家庭場景5.2.1高清多媒體服務蓬勃發展5.2.2通信流的重新分發5.2.3IP家庭中的服務重新分發5.2.4全IP家庭骨干的容量5.3家庭（全IP）骨干5.3.1IP作為家庭骨干網絡的關鍵實體5.3.2家庭網絡相關的聯網技術5.3.3聯網技術總結5.4家庭網關5.5橋接各項技術：步向全IP基礎設施5.5.1橋接全IP融合架構5.5.2不需新導線作為全IP基礎設施的

一種解決方案5.5.3物理媒介和協議融合5.6全IP家庭網絡基礎設施之上的服務5.6.1擴展家庭之上的隨身使用四重播放服務5.6.2e 健康應用5.6.3隱私、安全和用戶概要5.7擴展家庭網絡5.7.1全IP融合網絡上的垂直和水平傳輸5.7.2全IP擴展家庭基礎設施中的QoS參考文獻第6章 無線車載網：架構、協議和標准6.1引言6.2實施主動安全6.3車輛網絡架構6.3.1智能車輛6.3.2路側單元和車載單元6.3.3車輛通信6.4車輛應用6.4.1安全相關的應用6.4.2非安全（便利性、舒適度）應用6.5車載標准6.5.1陸地移動的通信接入6.5.2汽車到汽車（汽車間）通信聯盟6.5.3車輛

環境中的無線接入6.6無線車載網絡中的挑戰6.7小結參考文獻第7章 下一代IPv6網絡安全：步向自治的和智能的網絡7.1引言7.1.1背景7.1.2下一代IPv6網絡7.1.3本章 結構7.2相關工作、工具和協議7.2.1入侵檢測/防御系統概述7.2.2監測網絡流量7.2.3分組采樣和流采樣7.2.4深度分組檢測7.3IPv6網絡安全和用戶剖析的智能7.3.1分析器7.3.2中心式服務器7.4小結參考文獻第8章 物聯網8.1物聯網：新型因特網8.1.1引言8.1.2社會影響8.2物聯網的特點8.2.1典型的LoWPAN節點的特點8.2.2LoWPAN8.3實現物聯網的標准8.4用於物聯網的協議

層8.5用於物聯網的IEEE 802.15.4——PHY和MAC8.5.1868/915MHz頻帶8.5.22.45GHz ISM頻帶8.5.3網絡拓撲8.6IPv68.76LoWPAN：在無線個域網之上傳輸IPv68.7.1LoWPAN幀格式和交付8.7.2一個6LoWPAN的鄰居發現8.7.36LoWPAN中的IPv6地址自動配置8.7.4首部壓縮8.7.56LoWPAN網狀路由8.7.6LoWPAN廣播8.8傳輸層8.9應用層協議8.10物聯網的網絡架構8.10.1自治LoWPAN8.10.2具有擴展因特網連接能力的LoWPAN8.10.3真正的物聯網8.11安全考慮8.12物聯網的應用

8.12.1智能電網8.12.2工業監測8.12.3結構監測8.12.4保健8.12.5連接的家庭8.12.6遠程測量8.12.7農業監測參考文獻第9章 6LoWPAN：采用IPv6互聯物體9.1引言9.2傳感器節點9.3IEEE 802.15.4標准9.46LoWPAN9.4.16LoWPAN適配層9.4.26LoWPAN路由9.4.3網狀網之下路由9.4.4路由之上路由9.4.56LoWPAN地址指派9.4.66LoWPAN首部壓縮9.4.76LoWPAN分片9.4.86LoWPAN鄰居發現9.56LoWPAN實現9.5.1TinyOS9.5.2ContikiOS9.6小結致謝參考文獻第1

0章 光纖上的IP10.1引言10.2封裝中的網絡數據10.3為什麼需要幀10.4IP和光網絡10.5WDM網絡中的控制10.6IP域中的分組匯聚10.7全IP光突發交換網絡10.8小結參考文獻第11章 WiMAX上的IPv611.1引言11.2WiMAX技術概述11.2.1物理層11.2.2MAC層11.3WiMAX網絡架構11.4IPv6和WiMAX11.4.1鄰居發現11.4.2無狀態自動配置11.4.3WiMAX和自動配置11.5在WiMAX上部署IPv6的挑戰11.5.1組播支持11.5.2子網或鏈路模型11.6對建議解決方案的討論11.6.1組播支持11.6.2BS和AR/ASN

GW接口11.6.3AR/ASN GW和NDP規程11.6.4子網模型11.6.5移動性參考文獻

基於物聯網架構下建置室內環境監控系統

為了解決路由器2.4g 5g切換的問題，作者陳文謙 這樣論述：

隨著生活型態與社會結構的改變，加上科技的發達，如今現在很多人們已經開始在重視自己的生活品質。本研究經由物聯網(IoT)的概念，利用物品與網路相互溝通，對室內環境的監測與控制進行研究。本研究主要使用居家助理系統，可以整合不同品牌的設備，當設備與居家助理系統於相同網域下，讓具有ZigBee、藍芽及Wi-Fi功能的物品與網路得以進行相互溝通，利用測量溫度、濕度、風量、空氣中的有害物質測量、人體感測的數據，經由無線網路傳送到終端系統，進行分析後對於室內做出智慧化及自動化的舒適度控制，也可以透過終端系統對長期收集到的數據進行觀察，亦或是利用系統無線控制家電開關。本系統運用模糊理論進行智能的控制，利用規

則庫的編輯分析目前濕度、溫度與風量對於人體舒適度的感覺，連結冷氣、除濕機、電風扇去作室內數據的控制達到更好的舒適度，也可以利用人體感測器對室內的活動進行監測，達到防盜的效果，以上功能希望可以使室內環境更舒適與安全。