无线传感器网络FM模型实时性分析

为确保Wireless Sensor Network（WSN）传感器节点对已获取信息实时计算与零延时传输,构建了栅格WSN的三维Fornasini-Marchesini（FM）模型,提出了两种解决方案。重点讨论了系统传递函数矩阵满足的约束条件。     

家用小电器可靠性测试系统的设计与实现

随着社会经济的发展,家用小电器在人们的日常生活中所占地位越来越重要。为保证产品的质量可靠,必须对其进行可靠性测试。传统测试方法耗费人力和财力,自动化、信息化程度较低,可操作性、通用性较差。为此,文章设计一种基于嵌入式无线传感器网络的家用小电器可靠性测试系统,实现了家用小电器可靠性测试的自动化、信息化,远程化、提高了产品测试效率和通用性。同时,测试系统降低了测试成本,具有良好的经济效益。     

无线传感器网络中免于测距的声音定位算法

为在无线传感器网络中实现声音定位,从降低计算复杂度和减小噪声干扰的角度提出了一种基于中垂线分割的免于测距的声音定位算法.该算法采用免于测距的中垂线分割法确定声源所在定位区间,时间复杂度为O(N2),低于时间复杂度为O(N3)的基于测距的传统定位算法.通过对测量噪声的深入研究,提出了噪声敏感区概念.该算法在针对噪声敏感区...     

基于WSN和ANN的综合远程智能地质灾害监测预警系统研究

在分析现状的基础上,指出构建综合远程智能地质灾害监测预警系统的两个关键,即低成本易实施的稳定数据传输网络和基于合理数学模型的智能决策分析系统;阐述了WSN,ANN,GIS、多媒体等技术在构建综合远程智能地质灾害监测预警系统中所起到的重要作用;提出了一个可行的综合远程智能地质灾害监测预警系统架构,并作了简要阐述。     

基于簇的无线传感器网络密钥管理方案

为提高无线传感器网络安全强度,通过分析已有的典型密钥管理方案,结合具体的应用领域,提出一种基于簇的无线传感器网络密钥管理方案（CKMS:Cluster\|based Key Management Scheme）。该方案包括5种类型密钥与密钥更新机制,同时支持网络扩展。相对现有的密钥管理方案,此方案具有较小的通信开销和计算开销,占用较少的存储空间并且连通性好。     

WSN中基于SDMA的移动高能效数据采集

利用空分多址(SDMA)技术的低时延特性,提出了一种低时延、高能效的移动Sink数据采集算法.首先利用SDMA技术的兼容节点对,按最小能耗最多配对准则,找出最佳的数据汇聚点;然后以兼容节点对的位置特征作为权值来源,使用加权最大配对算法(Hopcroft-Karp算法),得出各汇聚节点对应的最优配对节点对集合;最后找出具有最多配对数目和最大覆盖集的数据汇聚点集合P′,访问集合P′的近似最短路径即是移动节点的最终路径.仿真结果表明,该算法在保持SDMA技术低时延优势的同时,延长了网络平均生存期,具有更好的能量均衡特点.     

改进蜂群算法的 WSN 节点分布优化研究

为合理部署无线传感器网络节点, 减少目标区域的覆盖盲区, 提出了基于择优型全局人工蜂群算法的优 化方案。 改进算法引入择优机制对各蜜源进行区分, 借鉴差分进化变异策略对优等蜜源进行邻域搜索, 采用全 局引导机制对劣等蜜源进行寻优, 提高迭代效率、 收敛速度以及全局搜索能力。 将此算法应用于 WSN (Wireless Sensor Network)节点分布优化问题, 并与人工蜂群算法、 全局人工蜂群算法的优化结果进行比较。 仿真结果表明, 与这两种算法相比, 平均覆盖率提高 1% 以上, 最差覆盖率提高 2% 以上。 该算法的节点优化 方案对目标区域的覆盖性能明显优于其他两种算法, 有效提高了 WSN 的感知性能。     

基于事件驱动型的WSN跨层MAC协议

传统的S-MAC(self-organizing medium access control)协议采用了协商一致的睡眠调度机制,在网络中形成虚拟簇的同时引入自适应侦听过程,但是由于增加了睡眠时间而限制了网络吞吐量,导致网络开销较大和端到端传输时延较长.为此,提出一种基于事件驱动型的跨层媒体接入控制协议(event driven cross layer-media access control,EDC-MAC).采用跨层优化的方法,同时考虑网络层和MAC层,并且依据网络数据传输的特点将网络分为非事件状态和事件激活状态.有效地节约了能量,并减少了事件汇报时延.此外,当节点被激活处于事件激活状态时,采用分簇的方法将事件区域内的节点动态分簇,有效地减少了传输数据的能量开销.通过理论分析和仿真验证了EDC-MAC协议在相同数量感知节点情况下相对S-MAC协议能够平均减少时延35％左右,提高网络剩余能量10％左右.     

基于异步卡尔曼滤波的移动机器人动态定位

针对室内移动机器人动态定位在网络盲区中失效的情况,提出一种根据机器人周围网络环境动态选择信标节点,完成自主定位的系统.利用扩展卡尔曼滤波后的RSSI完成测距,然后采用极大似然算法完成定位,再用异步卡尔曼算法修正定位误差.该算法成功地将经典卡尔曼滤波与其他定位算法相结合,对于定位算法的结果进行平滑和优化,修正和改进定位精度.尤其在网络盲区中,采用异步卡尔曼滤波获得最优数据.仿真实验表明该系统针对移动机器人自主动态定位具有精度高、适应性强、鲁棒性好等特点.     

RFID-WSN对危险品动态运输成本影响的研究

针对危险品运输实时监测是否使用射频识别技术（RFID）与无线传感器网络（WSN）,建立两种模型.根据两种模型的决策树场景,使用MATLAB软件分别从危险品运输失败的概率、危险品运输的赔偿损失成本以及运输货物的运输成本3个方面对动态运输成本的影响进行仿真比较.结果表明使用RFID-WSN的模型相比没有使用RFID-WSN的模型能有效降低动态运输成本.