基于能量采集的管道物联网路由优化算法

油气管道无线传感器网络的节点根据管道走向呈线性分布,导致无法及时大范围更换能量耗尽节点的电池.虽然能量有效管理始终是制约油气物联网性能的关键因素,但因网络端对端延时决定网络对管道安全事故的反应时间,同样是影响网络性能的关键参数之一.为此,提出基于能量采集的管道物联网网络路由算法,使用能量采集技术,延长网络的使用寿命,并通过选择距离发送较远的节点作为转发节点,有效减少网络的端对端延时.仿真结果表明,与其他机会路由协议和使用能量采集技术的协议对比,该算法能有效兼顾网络寿命和网络延时,提高网络性能.     

分布式信息融合的物联网事件检测方法

事件检测是物联网感知技术的一项重要应用。由于感知节点资源受限,事件检测准确率与节点能量有效性较难平衡。提出了一种新的物联网事件检测方法,基于分布式无线传感器网络,采用特征选择与人工智能学习算法,对感知数据进行局部与全局的二级信息融合,在降低节点功耗的同时提升了检测的准确率。进行要地周界入侵事件检测实验,结果表明,该方法相比传统的事件检测方法更加有效。     

基于遗传算法的物联网视频多跳中继无线通信路由技术改进

本文提出了适用于物联网视频多跳中继无线通信的实现能量预估的网络层叠协同路由交互寻访技术。该技术的前提是采用遗传算法设计轮询步进优化估值模型,依据估值模型计算节点感知距离和节点能量,结合无线大容量信号编码解调码过程建立层叠协同交互寻访体系,优化簇内、簇头节点的传输效能,实现用户层、网络通信层和感知层层叠路由的交互协同。经软件仿真和数学矩阵对比,该技术可较好地满足物联网视频等大容量感知数据的传输与处理,而且可以充分利用物联网层叠资源特别是感知层与链路层受限的运算、存储和能量等资源。     

基于城市照明的区域性感知模型

物联网中的无线传感网络有两个基本问题:网络节点的均匀覆盖和节点能量的消耗.对此,本文提出一种基于城市照明的区域性感知模型,将无线传输节点嵌入在公共照明系统中,形成了一个均匀覆盖整个区域、没有能量异构问题的无线传输网络,通过射频识别(RFID),感知区域中的人和物的类别、意图、位置等,同时提供人和物从区域中获得所需要的信息服务.并将该模型在某国际科技园中实现,建立了一个初级的物联网"感知区域".     

基于城市照明的区域性感知模型

物联网中的无线传感网络有两个基本问题:网络节点的均匀覆盖和节点能量的消耗。对此,本文提出一种基于城市照明的区域性感知模型,将无线传输节点嵌入在公共照明系统中,形成了一个均匀覆盖整个区域、没有能量异构问题的无线传输网络,通过射频识别(RFID),感知区域中的人和物的类别、意图、位置等,同时提供人和物从区域中获得所需要的信息服务。并将该模型在某国际科技园中实现,建立了一个初级的物联网"感知区域"。     

能量采集无线Mesh网路由协议研究

无线Mesh网以其容量大、速率高、范围广、组网灵活,成为未来宽带接入网的一个重要方案。能量问题是制约无线Mesh网可靠性和健壮性的因素之一。为了消除该制约因素,创造性地将能量采集(energy harvesting)技术引入到无线Mesh网中,使无线路由器可以从环境中收获或采集能量,具有自我补充能量的能力。还就无线路由节点能量模型,进行基于能量收集的分簇路由协议的分析仿真,将能量采集技术与LEACH协议和DEEC协议相结合,并通过仿真,分析比对在引入能量采集技术后两种路由协议的性能。仿真结果表明结合了能量采集技术的DEEC协议在延长网络寿命、提高数据传输量方面表现最优。     

面向物联网的无线传感器网络异构组网技术研究

组网技术是实现大规模WSNs网络的基础之一,网络模型和节点位置部署是研究WSNs组网的重要内容.针对大规模无线传感器网络的特性,在研究和分析WSNs网络结构和物联网需求的基础上,结合Star模型和Mesh模型的优点,提出了一种面向物联网的WSNs新型网络模型;同时,结合密度优先原则和邻节点信息思想对RDF算法进行改进,提出了适合大规模WSNs的网络节点部署的NDF算法,其节省了网络能量、延长了网络寿命.试验表明:通过新型组网模型和NDF算法组建面向物联网的大规模WSNs网络,能够实时、精确的监测和采集测量数据,在节省了网络能量的同时也提高了网络数据的准确度.     

基于回归预测算法的无线传感器数据融合

无线传感器网络技术作为21世纪最有影响力的世纪技术,得到了越来越多的广泛关注,而无线传感器的能量问题,是制约无线传感器网络发展的核心问题之一。由于无线传感器的能量十分有限,因此要求尽最大可能减少能量的消耗,进而达到延长使用寿命的目的。课题从研究无线传感器节点采集到的数据开始,通过对采集到的周期数据进行分析,找出某种潜在规律,从而选择一种现有的回归模型进行下一周期的预测,如果下一采集周期的采集数据满足预测规律,则不必向汇聚节点上传数据,进而减少了数据的传送次数,节约了能量。基于回归预测算法的无线传感器数据融合是依据沈阳地区的温度数据为样本,同时应用MATLAB仿真模拟,根据模拟验证的结果表明该算法确实做到了减少数据的传输量,达到了节约传感器能量,延长了无线传感器网络寿命的目标。     

能量采集WSN中的自适应机会路由算法研究

能量采集技术可以使无线传感节点脱离化学电池容量的限制,通过均衡布局能量采集节点的优化,在一定程度上可延长网络寿命,然而环境能量采集的不确定性可能导致能量采集节点能量供应不稳定,使网络的吞吐量和稳定性受到影响.为了让能量采集无线传感网更充分地利用环境能量,提出了自适应机会路由算法.算法根据网络条件与可用能量程度对节点进行区域划分,再分配传输优先级,进行优化路由处理,确保环境能量采集节点的高效利用.仿真结果表明,该算法对比类似方案的GR-DD算法和EHOR算法表现了更高的吞吐量和稳定性.     

无线传感网中基于压缩感知的高效数据传输方案

传统的无线传感网技术中,数据源节点将采集到的原始数据序列直接传送给中间转发节点进行处理,因此当需采集的数据序列很长或者数据源节点的数目很多时中间转发节点需处理的数据量非常大。为此,基于近年来发展迅速的压缩感知理论,本文将压缩感知技术应用于无线传感网,提出一种新型高效的数据采集传输方案。采用系统所需存储转发寄存器的容量、节点耗能、时延来衡量无线传感网的网络性能。仿真结果表明,压缩感知理论可在近乎完美地重建信号的前提下有效地减少处理的数据量进而降低对硬件的要求并改善无线传感网网络性能。     

无源物联网综述——从感知､通信与管理的视角

物联网是连接物理世界与数字世界的纽带,是泛在感知与计算关键使能技术。物联网的大规模部署受到了传感器能耗、部署及维护成本的限制。因此,如何突破上述约束的桎梏成为了学术界和工业界共同关注的问题。反向散射通信技术因其使得传感器不需要装配电池而是从周围环境的无线信号中捕获能量用于计算和通信,成为了解决问题的突破口,推动了无源物联网的出现。针对无源物联网近几年的发展进行总结,以反向散射系统为切入点,讨论了利用无源物联网对环境和物品感知的应用场景和感知方法,归纳了无源物联网络中节点组网的接入方式以及接入协议设计,介绍了传感器的监测管理种类与方法。针对现有无源物联网的特点,预测了未来的发展趋势以及面临的挑战。     

基于贝叶斯无线传感器网络节点多项式分布设计

无线传感器网络通过大量传感器节点进行监视和控制,现有无线网络采用连续数据采集方式进行感知数据通信,造成了较高时延和能耗。将贝叶斯节点能量多项式分布技术应用于无线传感器网络能量分析路由问题中,能有效减少能源的消耗率。贝叶斯节点能量分布首先利用贝叶斯规则将传感器节点检测到相似事件,再完成相似事件的目标检测,并将其发送给汇聚节点,从而使能量消耗最小化。仿真结果表明,该分配算法显著降低了节点能量消耗率。     

基于云计算的无线传感网络资源分配策略研究

无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中的传感器能够感知周围环境的信息,并将信息汇聚到sink节点进行相应处理。WSN已经被应用于许多领域,同时随着物联网蓬勃发展,WSN必定会得到更加广泛应用。将云计算与无线传感网络结合,提出了一个基于云计算的无线传感网络架构,将WSN硬件资源通过虚拟化技术映射成云计算中的资源,并提出该网络架构的资源分配策略,通过仿真实验评估该资源分配策略的性能。     

基于物联网的敬老院环境监测系统的设计

提出了一种基于物联网的敬老院环境监控系统。该系统由众多的终端节点、路由节点以及汇聚节点组成无线传感器网络。终端节点作为监测节点采集并处理环境数据,并通过无线传感器网络将数据传至网关节点,网关节点将数据传至互联网以及监控中心,这样就能实现对敬老院的环境进行监测。     

无线传感器网络及其应用研究

无线传感器网络能实时监测、感知、采集和处理各种监测对象信息,已经成为了科学研究领域最前沿的课题之一。本文主要介绍了无线传感器网络的概念、结构、及在一些领域的应用情况,并对无线传感器网络未来的发展情况进行了展望。     

基于RFID技术的消防设备管理系统设计

随着RFID技术的日渐成熟飞速发展,物联网技术在智慧城市的应用越来越受到关注。本文针对现有的消防设备不具备智能感知功能,统计分析困难,数据难以交互,形成信息孤岛的实际问题;通过在消防设备上张贴RFID电子标签,使设备具备感知;通过扫描相关设备达到自动采集自动识别;通过WIFI／GPRS技术实现数据无线传输,基于web技术远程管理数据;并结合消防设备日常巡检、维护、监管等任务特点,设计开发了一套基于RFID的消防设备智能管理系统,是物联网技术在消防领域的创新性研究及应用。     

物联网安全问题研究及分析

信息技术的迅猛发展推动了物联网的高歌猛进,但物联网不同于普通的互联网,它综合了无线传感技术、射频技术、智能识别技术、数据通信和组网技术等,涵盖感知层、网络层和应用层,所以它的安全问题更为特殊和复杂。本文从物联网终端节点、感知网络、通信网络展开,结合应用层面、管控层面以及一些非技术层面的因素探讨和分析了物联网的安全问题。     

无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.     

物联网智能感知节点基于π网软硬件划分模型研究

针对物联网智能感知节点的软硬件划分问题,提出了基于π网的物联网智能感知节点的软硬件划分模型,并对模型进行了实验与仿真.首先对物联网智能感知节点进行带约束定义,得到了智能感知节点的约束模型;然后利用π网理论,建立了基于π网的物联网智能感知节点软硬件划分模型,并对模型进行了演化分析;最后,利用先进Pareto优化算法对划分模型进行了优化,同时与TS禁忌搜索算法和GA遗传算法等进行了对比实验.通过分析与实验仿真,建立的模型,在适应度和划分执行时间等方面具有一定的优越性和实用性.     

基于物联网技术的小型风电智能管控系统研究

物联网智能风电管控系统是在风电微机控制系统的基础上,采用无线传感网、云计算、Zigbee网络协议、Tinyos操作系统等物联网技术进行二次开发的智能风电控制系统。本系统在风机上部署无线传感节点群与风机内部的各传感器进行对接,通过节点系统软件中的智能采集模块实时采集风机的运行环境与运行状态数据,利用FUT-STAR云计算物联网平台实现系统集成与数据通讯,通过手机或者PC机等终端实现风力发电系统运行状态的"实时、远程、智能"监管与控制,提高风电系统运行的安全可靠性。