基于TinyOS无线传感器网络的RSSI定位方法

节点定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一,节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提。本文针对无线传感器网络节点定位的需求,研究适合在TinyOS平台下的RSSI测量定位方法。本文介绍了无线传感器网络节点的硬软件设计方法,分析了RSSI测距的基本原理和传感器网络节点定位的基本算法。实验证明了在TinyOS平台下采用RSSI定位方法,可以满足无线传感器网络节点定位的要求。     

对CDMA系统中RSSI异常问题的分析与建议

基于网络优化工作的深入状态时,CDMA2000系统中的RSSI异常现象反应导致对网络的影响越来越大。本文主要结合从日常优化工作的实际出发,对RSSI异常现象进行深入分析,总结相关决措施,发表了一些个人的见解。     

基于RSSI的无线传感网络机会主义路由研究

研究了结合RSSI的机会主义路由问题,利用Sink节点报文的RSSI信息建立机会概率,使报文在最佳节点进行存储转发,完成信息收集。模拟结果表明,机会主义路由增强了移动自组网络的性能,更适合节点分散的移动无线传感网络。     

基于RSSI的加权质心定位算法的实现

提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度.加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的.     

RSSI-神经网络在无线传感网络定位中的应用

在传统RSSI(接收信号强度)定位方法中,由于RSSI值对于不同的环境适应能力比较差,测量距离往往存在误差,这就直接影响了无线传感网络定位的精度。针对这种不足,提出了一种RSSI-神经网络定位方法,即前期建立起未知节点的RS-SI值与坐标的映射关系,后期用神经网络进行定位。从而减小了不同环境对RSSI的影响,使该算法具有一定的鲁棒性。通过实验证明,该算法较传统的RSSI定位方法,在定位精度上有一定的提高。     

自适应无线传感器网络室内RSSI估计

针对接收信号强度指示(RSSI)在无线传感器网络室内应用中,难以随环境变化实现自适应准确估计的问题.首先结合无线传感器节点处理能力较低的特点,对卡尔曼滤波算法进行简化,降低算法复杂度;然后设计出适用于室内环境变化特点的环境自适应算法;最后通过2种算法的融合,提出了自适应室内RSSI估计算法(AIRE).仿真和实验结果均表明,与典型的估计算法相比,AIRE在环境变化时可自适应地实现更快、更准确的RSSI估计.AIRE算法复杂度低,能在室内环境中准确估计RSSI值,并可实现环境变化的自适应估计,满足无线传感器网络在室内应用时对RSSI估计的需求.     

基于信标节点间距离的改进RSSI定位算法

针对无线传感器网络应用于室内定位时,传统RSSI平均值算法精度较低的问题,提出了一种改进的RSSI算法。该算法利用RSSI平均值对所测量的每个RSSI值进行估量,消除波动大、严重失真数据,从而使所保留的RSSI值能更好的与距离关系对应。并根据室内不同位置的节点环境参数差别大的特征,提出了把信标节点间的固定距离及其测量得到的对应RSSI值带入信号传输模型,从而消除环境因素对距离估计的影响。仿真结果表明:改进RSSI算法与传统的平均值距离估计算法比较,距离估计误差明显降低,可以满足室内定位精度的要求。     

基于RSSI均值的等边三角形定位算法

为了提高无线传感网络的定位精度,从提高测量精度、改善信标节点分布的角度提出了一种基于RSSI均值的等边三角形定位算法.该算法引入信号强度指示(RSSI)敏感区和非敏感区概念,采用高斯模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,解决了RSSI易受干扰的问题.采用等边三角形分布模型处理信标节点的分布,保证未知节点运动轨迹始终在信标节点的非敏感区内,从而在定位算法上使测量精度得到提高.研究表明,高斯模型可以很好地筛选出RSSI较优值;等边三角形分布模型可以提高RSSI的采集优度.这种定位算法计算简单,定位过程中节点间无通讯开销,无需硬件扩展.     

无线传感器网络通信链路评估问题

研究了现有典型的无线传感器网络链路质量评估量度,针对单次RSSI,LQI的链路评估不准确问题,提出了均值RSSI,均值LQI链路评估方法;以MicaZ为实验平台,对无线传感器网络的通信链路进行了实验研究.在对大量采样值进行统计分析的基础上,提出了一个基于高斯分布的链路评估模型,并对模型进行了验证.该建模方法具有一般性,所建立的高斯链路评估模型既可为无线传感器网络的实际应用提供依据,又可为上层协议的仿真研究提供有价值的参考.     

基于IPFIX的大规模网络异常流量检测机制研究

对于大规模网络异常流量检测,由于数据包数量和规模过于庞大,利用传统的深度包检测技术难以在线实时发现网络中存在的攻击,尤其是网络中存在的新型的未知异常流量.本文利用分析IPFIX流量日志,对IPFIX流量进行属性提取,提出了一种改进K-means的算法,用于分析大规模高速网络中未知的异常流量,对于产生的聚类结果加以分析,得出网络中存在的新型的异常流量,并根据类内聚合程度,对类内发现的异常IP进行排查,从而判断攻击源.     

基于RSSI的无线传感器网络ARQ差错控制策略

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)中采用前向纠错差错控制策略(FEC)无法克服丢包的问题,且在传输长数据时能效较低;传统的自动重发请求差错控制策略(ARQ)主要考虑的指标是带宽延迟乘积,能量效率不是其重要的性能指标。本文提出了一种基于接收信号强度(received signal strength indicator, RSSI)动态调整重传次数和重传时隙的ARQ差错控制策略。发送节点在接收数据请求时从数据请求帧中提取当前信道的RSSI值,当RSSI值大于阈值时采用较小的重传次数和重传时隙,当RSSI值小于阈值时增大重传次数和随机选择一个大的重传时隙,从而避免发送节点陷于忙等,提高了接收节点正确接收数据包的概率。实验结果表明,该方案能有效降低丢包率,且具有较高的能量效率。     

一种基于RSSI和TOF的优化混合测距方法

随着移动网络技术的快速发展和对矿井人员安全问题的日益重视,对矿井人员安全定位系统的定位精度提出了更高的要求,而高精度的定位离不开高精度的测距方式。飞行时间(TOF)作为一种常用的测距技术,由于时钟分辨率问题,会导致近距离测距误差较大。针对近距离测距中TOF存在的问题,提出了采用TOF和信号强度(RSSI)融合的矿井人员测距方法。该方法通过分析近距离无线测距中RSSI测距精度的特性,提出了采用优化指纹库和EWKNN减小测距误差的方法来减小RSSI测距误差,并针对融合测距中数据选择比较单一的问题,提出变化权重的数据权重选择方式,从而保证测距精度。实验仿真结果表明,在近距离测距时,采用优化的融合测距方法比单一TOF测距方法的测距精度有明显提升,30 m范围的测距精度在3 m以内。该方法适用于精度要求较高的复杂环境场合。     

网络视频会议问题排查分析方法

本文针对网络视频会议中遇到的最典型的丢包问题进行了具体分析，并结合实际案例提出了分级分层次的排查问题、解决的问题的方法。     

基于RSSI无线传感网络的Sybil攻击检测技术研究

基于测距RSSI的定位原理,分析了Sybil攻击特点,提出了利用RSSI比率和设置门槛来检测Sybil攻击的安全定位技术。研究表明,由于RSSI的时间差异或者是由于传输率的非对称性引起的不可靠性,用RSSI从不同接收节点的比率值就可以解决这些问题。试验结果表明了本文提出的检测方法具有很好的安全性。     

基于ZigBee的无线传感器网络的自愈功能

无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中如何延长路由节点的生命期和保证网络正常运行非常重要.以WSN主控芯片CC2430为硬件基础,建立了在ZigBee协议下固定节点的链状网络路由模型,提出了一种网络自愈的方法,即为每跳路由节点配备一个备用路由节点,利用高斯算法对各路由节点接收信号强度(received signal strength indi-cation,RSSI)值进行检测,依据检测的RSSI值判定电池的供电情况,进而决定是否启动处于睡眠的备用路由代替当前路由承担相应的工作.实验结果表明,在没有环境因素的情况下,可以较好地实现自愈功能.     

基于RSSI的无线传感器网络改进定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,分析了基于RSSI测距定位的ERSS算法,研究了RSSI值的预处理方法,修正了质心法中的加权因子,避免了权值选取的不合理性,从而实现了对ERSS算法的改进.仿真实验表明,采用这种改进定位算法可提高距离计算的精度,获得较为精确的定位.     

基于BN和模糊评判的异型烟分拣系统故障诊断

针对异型烟分拣系统故障诊断中存在的复杂性和不确定性问题,提出了贝叶斯网络(BN)与模糊评判相结合的故障诊断方法。该方法在利用贝叶斯网络推理故障发生概率的基础上,较为全面地考虑了故障复杂性对诊断结果的影响,利用故障排查难度、维修难度、诊断准确性和故障对整条分拣线的影响程度等因素构成的故障复杂性模糊评判值修正贝叶斯网络诊断结果。通过异型烟分拣系统的故障诊断实例验证了该方法的有效性,可为故障的预防与排查提供科学依据。     

一种基于航迹推算与RSSI相结合的移动传感器网络节点定位方法

航迹推算不需要外部传感器信息,并具有定位精度高的优点,因此广泛应用在移动机器人的定位领域,但在移动无线传感器网络节点定位中,航迹推算难以避免误差的累积,且需要设定初始坐标。本文提出了一种基于航迹推算与RSSI相结合的移动传感器网络节点定位方法,该方法将二者的优缺点互补,具有不需要信标节点、计算量小、对硬件要求低等特点,且可以解决误差累积的问题。本文利用Matlab进行了仿真,仿真结果表明该方法明显地提高了定位精度,可以有效地应用在移动无线传感器网络中。     

传感器网络中一种基于RSSI的圆环重叠定位机制

针对传感器网络的节点定位问题提出一种使用3个普通信标节点定位全网的基于RSSI的圆环重叠(ROBRSSI)定位机制.通过误差转换、未知节点与其二跳邻居间协作设计,有效抑制已有研究中RSSI测量误差的影响,降低未知节点与信标节点间相对位置要求,实现未知节点的有效定位.基于ROBRSSI定位机制,研究了传感器网络中新加入节点的定位.仿真实验验证了算法的有效性.     

当前应急管理中安全生产事故隐患排查策略探讨

本文对应急管理中安全生产事故隐患排查的标准、运用现状等进行了简要概述,分析了当前隐患排查存在的主要问题,最后针对存在的问题提出了建议和措施,对隐患排查工作的系统化、规范化提供了指导。