基于GPS的物联网智能终端定位技术研究与应用

对基于GPS全球定位系统及其地面接收模块的终端节点定位技术进行了研究,并将其用于物联网智能终端定位系统的开发与应用。该技术实现对物联网终端节点所处位置实时定位,并且还提供各智能终端定位所需的统一基准时间,可用于实现物联网中任何两个智能终端节点之间任何时间、任何地点的连接。此外,它还可以应用于动态组建大范围无线传感器网络。     

基于ASP.NET技术的无线传感器网络监控系统的设计

在TI公司CC2530芯片和ZigBee协议栈基础上,建立了一个简单的无线传感器网络(WSN)监控系统。由于无线传感器网络是一个多跳自组织网络,在网络运行中极易发生故障,因此需要一个监控系统随时监测网络节点的状态以及能耗情况。监控系统是基于ASP.NET技术的无线传感器网络监控系统能够实时监测节点状态及信息,并将网络拓扑结构动态展示出来,方便开发者和用户查看节点信息、监测节点状态,及时的发现网络故障。系统基于Web的B/S模式,运用ASP.NET和SQL Server2012数据库开发技术,实现了用户登录模块、修改密码模块,以及显示无线传感器网络网络拓扑结构、单个节点的节点信息以及能量消耗等模块。用户可以根据系统搜集的各类信息,实时掌握各个节点设备的状态信息和能耗状态,如若节点发生故障,可及时做出诊断。     

山区微尺度环境探测参数拟合“瘴气”曲线

无线探测网络(wireless sensor network,WSN)可以方便采集复杂微环境物理参数,通过对多参数曲线拟合,形成描述微环境的拟合参数集与拟合参数曲线。研究通过具有单向对流通道的山地微环境的WSN多参数连续探测,揭示了微环境的微颗粒搬移过程。山区微环境不同空间存在的植被残屑、花粉等有害粉末与山地团雾混合后,通过对流与山风等微环境气象形成的物质搬迁。当搬迁物质在低地空间产生物质沉积,成为山区瘴气等灾害动因。实验通过沿通道部署多参数WSN,通过对团雾的识别与颗粒密度(搬迁物质)峰值曲线拟合,证实了这种上团雾的迁移规律,部分证实了历史上瘴气存在与影响。     

无线传感网络LEACH协议的优化研究

LEACH( Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy低功耗自适应分簇)算法可以有效地解决传感器节点能量限制的问题,显著地延长整个网络的生命周期。但在分簇簇头的选择过程中仅考虑此节点是否在之前的轮中担任过簇头节点,并未考虑节点剩余的能量与其所处的位置,使得簇头的选择并非最优。针对这种情况,本文在原有LEACH路由算法的基础上从节点剩余能量与节点分布位置两方面对其进行优化,提出了一种新的路由优化算法为I-LEACH。仿真结果显示I-LEACH较LEACH协议延长了网络生存周期,降低了网络总体能耗,使无线传感网的整体性能得到一定提升。     

LEACH协议的簇首多跳与选择优化

针对WSN层次型路由协议中簇首单跳传输数据至汇聚节点、而部分簇首因传输距离过长导致能量过早耗尽从而影响整个网络寿命问题,提出了基于剩余能量对簇首优化选择和簇首至汇聚节点间多跳数据传输的改进算法.对首个节点死亡轮数和能量图像方面进行了分析和仿真,结果表明该改进算法可使全网负载更加均衡,并进一步延长了网络整体寿命.     

一种基于软件再生的无线传感器网络簇头节点管理策略

本文构建了一种软件再生模型，采用主动再生与自我修复方法，研究WSN中簇头的有用性与生存性。实验表明：该方法能有效提高簇头的有用性和生存性。     

基于RSSI的无线传感器网络改进定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点的采集数据的有效性.在基于RSSI的定位算法中,Euclidean算法由于通信开销小,但是定位精确性较低,对Euclidean算法进行了改进,改进算法无需增加额外开销,提高了定位精确性.     

基于Web的工业污水处理远程监控系统

针对工业污水处理过程的远程监控问题,提出一种基于Web的远程监控系统设计方案。在给出系统体系结构的基础上,应用VC++高级语言、ASP(Active Server Page)技术等设计了系统各功能模块,实现了工业污水处理远程监控功能。用户可以通过浏览器实现对工业现场数据进行动态数据访问、曲线显示、远程控制以及对历史数据进行统计查询等功能。     

一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。