高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统模式

从充分挖掘监测信息内涵和外延入手,引入无线传感器网络和多源信息融合技术,分析了高边坡监测系统的信息采集、传递和加工处理的过程,定义了各个子系统的域界,基于将物理构成和逻辑构成分开的原则,建立了高边坡自动监测系统的体系结构.以多传感器采集层为例,介绍了光纤传感器技术、无线传感器网络技术和多源信息融合技术等高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统的关键技术.     

无线多媒体传感器网络技术分析

无线多媒体传感器网络（WMSNs）是基于传统无线传感器网络（XVSNs）发展起来的新型传感器网络,通过多媒体器件获取人类所关注的大数据量的媒体信息并对其进行处理,应用前景非常广阔。本文介绍了WMSNs的概念,体系结构,从网络协议结构入手,对WMSNs中各层存在的技术问题进行了探讨。     

无线传感器网络应用浅析

传感器网络是由一组传感器以AdHoc方式构成的有线或无线网络,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息,并发布给观察者。本文主要介绍了无线传感器网络的概念、节点组成以及网络体系结构,并对新兴的无线网络技术ZigBee网络的应用做了介绍和分析。     

传感器网络中信息驱动路由算法研究

传感器网络集成了传感器、计算机和网络三大技术,是一种全新的信息获取和处理技术。信息驱动路由就是基于信息的内容和通信开销来决定节点的选择,以达到优化信息获取和降低通信开销的目的。介绍了几种信息驱动路由的具体算法,并对其进行了分析比较。     

无线传感器网络中信息精确度与能耗的关系综述

无线传感器网络由微小的能量有限的无线传感器节点组成。这种网络的主要目标就是采集信息。因此,能量有效性和信息精确度就是无线传感器网络应用中最主要的指标。在这个资源严重受限的网络中,任何一种数据采集的方法必然是以上两个指标的折衷处理。这就促使对这两个指标之间的关系进行调查。对涉及到能量有效性和信息精确度的研究工作进行了调查、分类和总结,并且指出了各类工作中的开放性研究点,用于启发设计既节能又精确的数据采集方法。     

无线传感器网络中的信息融合技术研究

介绍了无线传感器网络的组成及特点,讨论了信息融合的定义、处理层次及三种方法的特性比较。重点描述了无线传感器网络中的信息融合过程,包括信息的预处理,信息融合的实现算法,提出了基于统一建模语言UML的信息融合框架,该框架可以根据实地环境的不同和当时可利用的资源而动态地改变。阐述了信息融合处理过程中五大模块的组成。实验结果验证了该框架的有效性。     

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。     

传感器网络中信息驱动路由算法研究

传感器网络集成了传感器、计算机和网络三大技术,是一种全新的信息获取和处理技术.信息驱动路由就是基于信息的内容和通信开销来决定节点的选择,以达到优化信息获取和降低通信开销的目的.介绍了几种信息驱动路由的具体算法,并对其进行了分析比较.     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.     

基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测

为改善传感器网络异常事件检测效果,提出一种基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测模型.首先采集传感器网络状态信息,并采用压缩感知算法对信息进行采样和重构,在减少传感器网络异常事件检测信息的同时,删除一些无效信息;然后从重构后的传感器网络异常事件检测信息中提取特征,组成传感器网络异常事件检测的特征向量;最后采用极限学习机建立传感器网络异常事件检测模型,并进行传感器网络异常事件检测仿真实验,分析模型的性能.实验结果表明,压缩感知算法可加快传感器网络异常事件检测速度,且传感器网络异常事件检测率高于95%,明显高于其他传感器网络异常事件检测模型.     

无线传感器网络应用综述

无线传感器网络是一种新型网络,作为一种全新的信息获取和处理技术,具有广泛的应用范围,例如远程环境监测和医疗健康等等。该文介绍了无线传感器网络的发展历程、基本组成、特点和应用领域,同时阐述了目前研究的热点问题。近年来,随着传感器的更小型化、廉价化和智能化,无线传感器网络的应用前景将会更加广阔。     

哈夫曼编码的实现与自适应模型的探讨

哈夫曼编码是著名的数据压缩方法之一,它广泛适用于西文、中文、图象数据等领域的信息压缩之中。本文给出了用PASCAL语言实现其过程的程序,以便于哈夫曼编码的推广和应用;同时给出了一个自适应哈夫曼编码模型,以适应卫星通讯、网络技术中,实现信息的迅速传输和压缩。     

无线传感器网络节点定位技术研究

由大量的智能传感器节点构成的无线传感器网络,已经成为一种全新的信息获取方法和处理技术。无线传感器网络的许多应用都是基于节点的位置信息,因此本文结合节点定位的基本概念,对基于测距和非测距两种节点定位方法进行了研究,分析了基于非测距定位方法的优势,并对几种典型的非测距定位方法进行了比较,最后给出了下一步研究工作。     

无线传感器网络中数据流聚集的预处理

提出了一种基于无线传感器网络数据流聚集的预处理算法。传感器结点将其在一段时间内采集到的信息当作一个数据流,由此组成数据流上的查询集合,为了得到对于给定查询的结果,结点采用预处理的算法在查询集合中选择出最有效的时间段信息,并把该段时间内的数据发给路由上其他结点进行进一步处理。提高了网络结点感知效率和数据精确度。     

无线传感器路由协议与应用研究

无线传感器网络集成了传感器技术、分布式信息处理技术、嵌入式技术和无线通讯技术,是一种比较新型的信息获取和处理技术。本文探讨了无线传感器的概念、特点、路由协议分析,并指出了其主要的应用领域。     

广域传感器数据库中数据冗余问题的研究

传感器网络在监控、采集、处理和传播信息过程中体现着准确、实时、方便、可靠等特点,引起了越来越多国家的军事界、学术界和工业界的高度重视.本文详细分析了广域传感器数据库中存在的结点信息重复存储问题,并针对此问题提出了一种采用单链表存储兄弟结点之间相同文档碎片的方法,有效地解决数据冗余问题.     

基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差.     

基于带状无线传感器网络的实时智能数据收集算法

为减少在带状无线传感器网络下数据传输延时,提出一种基于数据压缩和线路调度的实时智能数据收集算法.首先通过对采集数据进行变换训练评估数据相关性,确定分割编码最长尺度,以此重编码实现冗余信息压缩;然后计算数据收集占用的最大时间槽长度,调度网络收集链路,最小化时延;最后通过多路径传输机制构建传输能耗模型,利用Lagrange函数算法求解,完成数据收集.仿真实验结果表明,该算法网络负载均衡,数据收集传输时延较小,能量消耗小,鲁棒性较好.     

基于主观贝叶斯多传感器数据融合的AGV精确定位研究

针对室内自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）定位偏差大、精度不足的问题，提出了一种基于主观贝叶斯网络的传感器数据融合定位方法.该方法首先结合卡尔曼滤波模型，对不同传感器的数据进行滤波处理，并通过主观贝叶斯网络模型计算信息增益大小，从而自主地选择传感器数据；再将选择的传感器数据进行融合；最后根据融合后的传感器信息进行AGV位置状态更新，获得更精确的AGV位姿信息.仿真实验结果表明，在室内实验环境中，主观贝叶斯网络融合算法能够实现多传感器的数据互补.与RUKF算法相比，该方法的均方根误差缩小到了0.17 m，定位精度提高了43.6%，定位时间缩短了0.071 s，效率提高了4.5%，数据稳定性提高了47.8%，其定位偏差明显小于单传感器的定位偏差，证明了该方法的有效性.     

无线传感器网络安全协议的研究分析

传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,是计算机、通信和传感器3项技术相结合的产物,目前成为计算机领域一个活跃的研究分支.在简要介绍传感器网络体系结构的基础上,深入研究分析了无线传感器网络安全所面临的问题和当前主要的安全协议,为今后进一步的研究工作奠定了基础.