基于WIFI通信的目标识别与定位系统

当今,物联网开始向可视化、智能化及数字化的方向发展,将WIFI, GPS, RFID引入物联网中可以有效提升物联网技术的信息化。本文主要以集装箱系统的设计为例,来分析基于WIFI通信的目标识别与定位系统的设计方式与实现方法。整个系统需要由特征信息标签、系统终端、GPS定位系统、数据管理终端组成。其中,系统终端的开发与研究是核心。     

煤矿井下无线视频跟踪系统设计与实施

随着煤矿井工技术的成熟,如何在近工作面的区域及内部实现监控的全覆盖,提高煤矿的安全生产水平,通过科学的手段,确保WIFI信号的全面覆盖,提高系统可靠性。本文结合煤矿实际情况研究了井下无线视频跟踪系统在矿井移动目标监测中所起到的作用,分析了其系统的特点、组成和实施。     

基于 AT89C51单片机的智能浇灌系统

设计一种家庭使用的智能浇灌系统,把随身携带的智能手机作为控制终端,基于无线互联网WIFI通信技术,本地或远程遥控家庭盆栽植物的浇灌.系统以AT89C51单片机作为控制芯片,以DS18B20为温度传感器,采用FC-28探头LM393比较器土壤湿度传感器,把ESP8266作为WIFI模块通过无线方式与安信可互联网云平台相连,下载系统APP(SmartHomeE4A版)到用户手机即可本地或者远程控制三极管放大电路驱动水泵实现智能化浇灌.     

城市住宅小区用电数据采集系统设计

设计了一种针对城市居民小区电表用户的用电数据采集系统,采用了485总线、WIFI通信和Internet网络相结合的数据传输方式,既节约了成本,又保证了数据的可靠传输.数据集中器采用Windows CE操作系统,带有触摸屏,操作界面友好.整体方案具有一定的新颖性和独创性.     

基于WIFI通信的嵌入式集装箱数据终端

为了提高集装箱物流信息化水平, 减少人工操作带来的一系列问题, 设计了一种以嵌入式处理器为核心、 结合RFID(Radio Frequency IDentification), GPS(Global Positionin
g System), WIFI技术的集装箱物流数据终端。给出了系统整体方案, 论述了终端硬件接口与软件流程。通过集装箱物流管理实验表明, 该终端能提高集装箱物流的信息化水平且具有优良的性能。与人工操作相比, 该终端具有效率高、 操作简单、 出错率低等优点。     

基于WIFI的城市消防远程监控系统设计

针对城市消防远程监控系统中火灾自动报警系统的无线联网问题,提出一种基于WIFI把火灾自动报警系统接入城市监控中心的方案,基于ARM设计了火灾信息传输网点,提高了信息处理和传输的实时性和可靠性;基于嵌入式操作系统的多线程及管道编程,实现火灾探测信息的处理传输及上层监控中心和下层路由器间的信息交互。结果表明:该方案能够顺利对火灾信息进行处理和转发,实现了数据的实时、高速、可靠传输,满足基于互联网的城市消防远程监控系统要求。     

基于WIFI的嵌入式目标定位与检视终端

针对大型工程中机械操纵人员由于不知道其他机械的位置和工作情况而造成配合不默契，工作效率低，不能顺利完成整个工程的问题，提出了一种应用于大型施工团队等需要互相传输图像信息和位置信息场合的嵌入式终端。通过了解在本终端上显示的其他终端位置信息和图像信息，可以有效地促进团队间的相互配合，提高工作效率。将嵌入式处理器、无线网络、摄像头和GPS(Global Positioning System)模块相结合，设计了基于WIFI(Wireless Fideliy)的嵌入式目标定位与检视终端，实现了终端间位置信息和图像
信息的交互。给出了系统整体方案，论述了终端硬件接口与软件流程，经过调试与实验表明，系统运行稳定，位置信息与图像信息传输速度优良，并且信息完整可靠，达到了预期效果。     

基于TS-KNN的室内定位算法

室内定位是智慧城市的硬性需求,大量智慧城市相关应用都离不开位置服务。主要室内定位技术包括:蓝牙、RFID、UWB、地磁等,但由于成本、部署便捷性等问题,限制了其应用发展。笔者提出了一种基于指纹时序特征的KNN(k-nearest neighbor)定位算法(TS-KNN,timing sequence based KNN),该算法使用当前时刻的指纹进行基准坐标选择,并利用前几个时刻的定位结果对每个基准坐标进行权值修正。在重庆市某广场进行实验测试结果表明,提出的TS-KNN方法与KNN和WKNN等其他算法相比较,具有更高准确率,可有效提高室内定位精度,降低平均定位误差。     

基于深度学习的Wi-Fi信号编码参数盲识别

通信链路层特征盲识别是智能通信和通信对抗领域关键技术。为提高基于IEEE 802.11协议的无线（局域）网/无线保真（wireless fidelity,Wi-Fi）信号的编码参数盲识别精度,提出了一种基于深度学习的低密度奇偶校验码（low density parity check code,LDPC）编码参数盲识别算法,可准确盲识别信道编码算法的信息位码长和码率。算法以解调后的比特流为训练数据集,搭建多层深度神经网络模型,经过多次调参和迁移训练,最终得到了能够准确预测编码参数的网络模型。实验结果表明,该网络模型能够在高达10%误码条件下得到优于91%的编码参数盲预测率,在无误码的条件下,编码参数盲预测准确度高达95.32%,为智能通信和通信对抗的研究提供了一定参考价值。     

一种基于IAP15F2K61S2的无线视频智能小车的设计

介绍了一种无线视频智能小车的设计方案.该方案以IAP15F2K61S2单片机为控制核心,采用网络摄像头T6836WTP完成实时环境图像的采集.智能小车通过无线WIFI网络与远程上位机进行通信,接收行进控制命令并将视频图像数据回传.测试表明,该系统具有较高的灵活性和可靠性,能满足工业、矿井等特殊环境下的视频监控需求.