无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

无线传感器网络中高能效路由技术研究

无线传感器网络是当前计算机网络研究中一个极为重要的研究领域，具有广泛的应用前景。然而．由于无线传感器网络节点具有电池供电、不可回收等特点，导致其节点能量有限，能量问题成为影响无线传感器网络性能的关键问题。主要从无线传感器网络的全局能量消耗和传输时延最小化、无线传感器网络高能效路由协议这两个方面对无线传感器网络中高能效路由技术进行研究。     

无线传感器网络WSN硬件设计

传感器网络节点作为一种微型化的嵌入式系统,构成了无线传感器网络的基础层支撑平台。因为无线传感器网络大部分是采用电池供电,工作环境通常比较恶劣,而且数量大,更换电池非常困难,所以低功耗是无线传感器网络最重要的设计准则之一,从无线传感器网络节点的硬件设计到整个网络各层的协议设计都把节能作为设计的目标之一,尽可能延无线传感器网络的寿命。本文介绍了无线传感器网络的概念、特点以及无线传感器网络节点的组成,重点分析比较节点各组成单元各种常用芯片的特点,并且始终将低功耗作为比较的重要标准之一。     

无线传感器网络概述

无线传感器网络技术的迅速发展为监控领域带来一场新的革命。文章介绍了无线传感器网络的体系结构和特点,详细分析了无线传感器网络的若干关键技术,并综述了无线传感器网络在军事、环境监测等领域的应用。     

无线传感器网络的结构分析与加密方案

在简要介绍无线传感器网络特点的基础上,给出了无线传感器网络的体系结构,随着无线传感器网络的广泛应用,网络安全成了很多传感器网络应用的关键,最后提出了一种基于密钥预分配无线传感器网络中的加密方案。     

一种无线传感器网络的数据包编码加密算法设计

为了提高无线传感器网络的生命周期,利用基本算术指令的运算,提出一种无线传感器网络的数据包编码加密的算法.此算法利用非线性随机异或操作,对无线传感器网络中传递的数据包进行加密.试验结果表明,减小无线传感器网络加密算法的复杂度,可以明显降低无线传感器网络的能量消耗.同时提出的数据包编码加密算法可以明显降低无线传感器网络的能量消耗,有利于无线传感器网络生命周期的延长.相比于现有的公共或对称钥匙方案,所提出的方法更加节能更有效.     

无线传感器网络研究

介绍了无线传感器网络的体系结构、特点,分析了无线传感器网络研究的一些关键性问题,探讨了无线传感器网络的应用范围。     

无线MESH宽带网络技术简介及发展趋势

无线mesh网络是新近出现的一种无线多跳网状拓扑网络,是一种非常有前途的无线接入网络技术.本文简要介绍了无线mesh的网络结构、特点、应用,并分析影响无线mesh网性能的主要技术因素.     

无线传感网络技术研究与应用

随着无线通信技术的不断发展,无线传感网络应运而生,已成为当前国内外研究的热点。文章首先介绍了无线传感网络的起源和发展历程,对无线传感网络的基本内容和研究现状进行了探讨,最后给出了当前无线传感网络的一些典型应用。     

基于机器学习的无线传感网络室内定位研究

无线传感网络在能耗量化传导过程中具有随机分布性,导致网络节点的室内定位精度不高,为了提高网络的室内定位准确性,提出基于机器学习的无线传感网络室内定位方法.构建无线传感网络室内定位的节点优化部署模型,采用能量负载均衡控制方法进行无线传感网络的路由探测协议设计,建立无线传感网络节点传输的链路均衡配置模型,采用机器学习算法进行无线传感网络室内定位过程中的自适应寻优,提取无线传感网络节点输出信号的能谱特征量,根据能谱的聚类属性进行无线传感网络室内定位优化.仿真结果表明,采用该方法进行无线传感网络室内定位的精度较高,能量开销较小,网络节点的组网部署能力得到提升.     

农业高校无线传感器网络课程建设初探

无线传感器网络是当前科学研究领域最前沿的课题之一,因其巨大的应用前景而备受关注。随着其成本的不断降低,无线传感器网络在精细农业、环境监测等领域的应用潜力不断凸显。从农业高等教育的实际需求出发,结合无线传感器网络本身的特点,探讨了其在课外研究性学习、校内课堂交互等领域的作用,针对农业高校开展无线传感器网络课程建设进行了阐述。     

基于信任云的簇化层次式WSN安全路由方法

如何能量高效地保障无线传感网的路由安全一直是一个巨大的挑战。提出一种基于信任云的簇化层次式无线传感网安全路由算法(trusted cloud-based secure routing algorithm,TC-SRA),建立基于信任云的无线传感网安全骨架,通过簇化层次式拓扑实现网络节点的高效管理,从兼顾能效和安全的角度提升无线传感网的路由性能。仿真测试结果表明,所提出的算法不仅为无线传感网的路由安全实现提供了新思路,而且能有效控制网络节点的能耗,保障网络生命周期。     

基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法研究

传感网络节点一般分布于环境复杂的区域,当前故障诊断方法诊断精度低,虚警率高,整体性能低。提出一种基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法,给出传感网络结构图,采用粗糙集方法,通过过滤传感网络节点故障数据不关键属性集,得到简化的节点故障属性集,保持了分类能力,提高了运行效率。通过对传感网络故障节点数据进行约简,减少传感网络节点故障数据特征向量维数。建立简化层次各异的传感网络节点故障诊断决策网络,对故障诊断决策规则覆盖度进行分析,求出所有符合既定采集规定的诊断决策规则集,完成新故障状态的处理,实现传感网络节点的故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的诊断精度,而且虚警率低、整体性能高。     

基于IAPIT的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络的应用领域涵盖军事、医疗、环保以及交通等。由于涉及到体积、功率和成本一些因素的限制,现在流行的全球定位的系统和无线传感器网络的节点定位并不配套。所以,探讨符合无线传感器网络的定位算法有着广泛的实际应用价值和非常重要的理论价值。研究了无线传感器网络中IAPIT的定位算法,就不一样的节点通信半径和锚节点比例,仿真比较探讨APIT算法和IAPIT算法的性能。从实验可以看出,IAPIT算法和APIT算法比较,大大增加了定位覆盖率。无线传感器网络的定位精度基本能够满足应用的需求。     

一种基于JN5121的无线传感器网络节点的设计

设计了一种基于JN5121的无线传感器网络节点.JN5121内部集成的Zigbee协议保证了无线通讯的便捷、准确,使用该节点组网可以大大降低开发设计无线传感器网络的难度,缩短设计周期,具有低成本、低功耗和配置灵活等优点.     

花卉基地生态环境监测的无线传感器网络数据融合技术研究

本文结合生态环境监测系统存在数据冗余度高的特点,提出了一种基于LEACH路由协议的无线传感器网络数据融合算法。结果表明,改算法具有很好的数据融合效率,特别适用于周期性报告奏型的无线传感器网络应用。     

无线传感网络覆盖中网络拓扑结构设计方法

无线传感网络覆盖可以合理分配网络的空间资源,更好地完成环境感知、信息获取等任务,当前无线传感网络覆盖方法不能对传感网络进行全面覆盖。提出一种新的用于无线传感网络覆盖的网络拓扑结构设计方法,将层次型拓扑结构作为无线传感网络拓扑基本结构,对其进行详细分析后,提出能量高效的拓扑控制算法:以同一概率周期性随机选择簇头,令无线传感网络的总体能量消耗均衡分配至各传感器节点中,实现簇中成员节点数据的均衡分布,完成无线传感网络拓扑结构的设计。实验结果表明,设计的网络拓扑结构可以合理调节传感节点的距离,可以覆盖整个无线传感网络,减少重复覆盖,具有很好的覆盖优化效果。     

基于神经网络的传感器故障监测与诊断方法研究

提出了一种基于神经网络的传感器故障监测与诊断的新方法。该方法先用BP网络的预测输出和传感器实际输出之差来判断传感器是否发生了故障，然后用函数型连接神经网络模拟传感器的输出特性函数，通过计算神经元连接权值的变化，确定传感器哪个输出特性参数发生了变化，最终推断传感器发生了哪一类故障。该方法的特点是只需要知道一个传感器的信息。电阻应变式力传感器故障诊断实验结果证明了该方法的实用性，为传感器故障监测与诊断提供了一条新途径。     

遗传神经网络在GMI传感器设计中的应用

 巨磁阻抗（GMI）微磁传感器具有灵敏度高、响应速度快等突出优点,但其输出信号呈高度非线性特性。利用交流偏置方法产生非对称巨磁阻抗效应（AGMI）,对磁场传感器的线性度有一定改善,但仍存在线性范围小、线性误差较大的缺点。BP神经网络具有良好的自学习、自适应和非线性映射能力,但通常训练速度较慢、易陷入局部极小值;遗传算法有很强的全局寻优能力,但其局部搜索能力不足。为充分发挥二者优点,本研究提出一种基于遗传神经网络的传感器非线性误差校正方法,并针对所设计的GMI传感器,设计了适合本系统的遗传神经网络,可通过Matlab软件实现。结果表明,经过训练的网络输出结果有序,网络的非线性映射性能良好,能精确反映该传感器系统的函数关系。该方法运算快速、精度高,对智能GMI传感器的设计具有一定工程应用价值。     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.