无线传感器网络数据采集关键技术及研究进展

无线传感器网络(WSN)数据采集因自组织网络结构而具有其他网络无可比拟的优势,然而其资源有限的特点使得许多关键问题尚未有好的解决策略.总结了WSN数据采集中的关键技术及所面临的主要挑战,介绍了数据采集中WSN网络协议的主要性能指标及其研究方法,并就当前几种新技术与WSN的结合情况进行了分析和讨论,最后对无线传感器网络数据采集关键技术的未来研究进行了展望.     

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。     

基于骨干节点安全角色层级化的WSN安全模型

限于高度开放、节点众多且资源严重不足等因素,无线传感网(wireless sensor network,WSN)的安全管理面临着巨大挑战。提出了一种基于骨干节点安全角色层级化的WSN安全模型,通过遴选安全管理节点,划分子网的方式实现能量优化以及节点信任管理,从能效和安全角度提升网络性能。仿真测试结果表明,该方案在强化WSN安全性的同时,仍可节省约25.9%的网络能量消耗,且随着网络规模的扩大其优势将更加明显,为提升WSN的安全管理效率提供了可行的新思路。     

基于做功系统的WSN能量有效性评价模型

能量有效性是WSN研究中的关键问题,其评价模型的研究有助于WSN的发展与应用。将WSN视为一个物理做功系统,用做功效率衡量WSN的能量有效性。引入功率聚合函数和有效功权函数屏蔽WSN的应用差异,提出了一种基于做功模型的能量有效性评价框架。针对WSN中节点的能量异构特性,模型使用相对能耗来度量不同节点的操作代价,以平均能量衰减率和能量熵作为异构WSN能耗状态的衡量指标。实验结果表明这些指标能有效地衡量异构WSN的能耗水平,基于做功模型评价WSN的能量有效性能指导应用系统的开发与部署。     

基于ARMA模型的无线传感器网络可信数据采集方法

在传感器节点受到能量和带宽严重制约的情况下,如何合理、有效地利用有限的资源来采集有效、可信的数据,成为当前无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)研究的热点问题之一.在分析了大量WSN感知数据的基础上,利用时间序列对数据进行建模处理,得出了适合WSN的数据处理模型ARMA(1,1),同时利用基于移动Agent的中间件技术,提出了基于ARMA的无线传感器网络可信数据采集方法.理论和实验结果表明,该方法可保证采集数据的高度可信,同时显著提高了网络的整体性能,有效的减少网络的能耗,延长了网络的生命周期.     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

无线传感器网络密钥管理问题研究

无线传感器网络(wireIess sensor network,WSN)应用广泛,其安全问题非常重要,WSN安全问题的核心是密钥管理问题.本文分析了在WSN的应用中密钥管理问题所受的限制,介绍了几种典型的密钥管理模型,并对它们进行了比较和分析,在此基础上指出了WSN密钥管理问题下一步的研究方向.     

基于EBS的无线传感器网络密钥管理方法研究

针对现有无线传感网络(wireless sensor networks, WSN)群组通信中网络环境复杂、资源占用率高以及共谋攻击等问题,提出一种融合三元多项式和EBS(exclusion basis system)管理机制的动态密钥管理方法。通过分析现有方法的不足,从WSN系统模型和EBS密钥管理2个方面对其进行改进,针对WSN系统模型引入层次式拓扑结构,有效解决簇头节点存在的单点失效问题,在此基础上,根据EBS群组密钥管理方法,引入三元多项式算法对EBS管理机制的参数进行优化。仿真结果表明,改进方法与局域化组合密钥管理(localized key management, LOCK)方法相比,改进后的EBS方法可以减少传感器节点的密钥存储量,增加网络共谋链的长度以及提高WSN的网络抗毁性。     

基于蚁群算法的无线传感器网络优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群（population based）的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于Matlab的WSN定位算法仿真设计

在对比分析多种WSN定位算法原理基础上,重点讨论了基于matlab软件平台的仿真分析。得到了WSN节点分布、测距和定位的仿真程序及结果。结果表明,基于TDOA的WSN定位算法具有不需要节点间全局同步,具有节点功耗和成本低等优点。     

基于ZigBee的无线传感器网络管理系统架构设计

 基于WINNA网络管理抽象模型, 结合ZigBee协议的应用特征, 提出一个新的无线传感器网络管理框架; 给出了一个基于代理的节点嵌入式系统架构, 并支持异构的网络环境; 设计了可视化网络管理平台, 提高了网络管理的易用性和工作效率. 实验表明, 该网络管理系统充分利用了有限的网络资源, 可提高无线传感器网络应用系统的服务质量.     

无线传感器网络节点中AES协处理器的设计

针对无线传感器网络的特点,采用加解密复用,子模块复用技术,低成本MixColumn模块的设计,以及操作数隔离,编码优化,动态功耗管理等方法,基于Xilinx公司的Virtex4系列FPGA,完成了用于无线传感器网络节点中的AES-128加解密算法协处理器的优化设计以及FPGA实现。该设计处理速度、面积功耗等都满足常用无线传感器网络节点的要求。     

遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用

无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,sink节点布局算法是长时期内需要研究的一个关键问题.实际情况下,由于节点资源受限或无线链路的问题,sink节点经常存在服务失败的情况.因此,提出一种无线传感器网络中多sink节点的P中值布局模型,同时使用遗传算法对属于NP完全问题的sink节点布局模型进行求解计算,并对算法的计算精度、效率进行了分析.仿真实验结果表明,基于遗传算法而提出的布局模型能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.     

基于最佳联合稀疏表示的分布式压缩感知算法

通过探索无线传感器网络节点感知数据的时空相关性,可以构建适用于不同应用情形的联合稀疏模型。利用联合稀疏模型,提出了一种适用于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法采用联合编码联合解码的方式,充分利用了信号内部和信号之间的相关性,从而可以用更少的观测值实现信号群的精确重构。与单独编码单独解码相比,采用联合编码联合解码的方法,在保证信息可靠传输的前提下,减少了整个网络的数据流量,节约了宝贵的能量资源,以能量有效的方式满足了传感器网络的应用。     

基于无线传感器网络的结构健康监测系统远程工作站软件设计

该文基于无线传感器网络的结构健康监测系统远程工作站软件的设计与开发,实现传感器数据在工作站中的存储、显示、分析和查询等,满足了无线传感器网络在结构健康监测系统中的应用,具有较高的实用价值。     

监测奶牛无线传感器网络的连通支配集构造

基于一个对奶牛行为特征监测的自组织无线传感器网络,构造骨干网以解决节点多跳通信问题,并采用图的连通支配集来实现。提出了一个基于极大独立集的最小连通支配集的分布式构造算法,并证明了该算法的正确性。采用计算机程序仿真的实验结果表明,此算法简单有效、适应于节点移动和网络拓扑变化的环境、且构造的连通支配集占节点的比例为30%左右,有效减少冗余的转发节点,可节省宝贵的网络资源。     

高校教学资源库建设可持续发展策略探究

针对高校教学资源库建设现状,分析了建设可持续发展教学资源库的必要性,提出了教学资源库的具体建设原则以及教学资源库建设走可持续发展道路的六大策略.     

Simple, High-Performance Fusion Rule for Censored Decisions in Wireless Sensor Networks

Data selection-based summation fusion （DSSF） was developed to overcome the shortcomings ot previously developed likelihood ratio tests based on channel statistics （LRT-CS） for the problem of fusing censored binary decisions transmitted over Nakagami fading channels in a wireless sensor network （WSN）. The LRT-CS relies on detection probabilities of the local sensors, while the detection probabilities are a priori unknown for uncooperative targets. Also, for Nakagami fading channels, the LRT-CS involves an infinite series, which is cumbersome for real-time application. In contrast, the DSSF only involves data comparisons and additions and does not require the detection probabilities of local sensors. Furthermore, the performance of DSSF is only slightly degraded in comparison with the LRT-CS when the detection probabilities of local sensors are a priori unknown. Therefore, the DSSF should be used in a WSN with limited resources.     

西藏冈底斯斑岩铜矿综合信息预测

建立了研究区1-500 000的地质、矿产、地球物理、地球化学和遥感等基础空间数据库,分析了斑岩铜矿控矿地质因素,对地球物理、地球化学和遥感等信息进行提取,建立了中间分析过程空间数据库,在此基础上利用证据权法进行信息综合,圈定3个A级找矿远景区,5个B级找矿远景区,4个C级找矿远景区,建立了成果空间数据库。预测结果表明:基于GIS综合信息预测是一种有效的矿产预测评价方法,其技术路线可分为空间数据库建设路线和地质信息路线,并建议加强对日多乡远景区矿产堪查工作,并在西部开展更大比例尺的地质调查工作。