基于物联网和无线传感器网络的马拉松训练实时监控和指导系统的研究

针对马拉松训练过程中,教练员难以获取运动员各种状态信息并实时的对运动员进行指导等问题,本文综合应用物联网和无线传感器网络技术,研究了能够在马拉松训练过程中实时采集运动员生理机能指标和运动效果指标的信息系统,系统还支持运动员与教练员实时交互。对比实验表明,该系统对马拉松训练的成绩提高有较大的帮助,有助于提高科学训练水平。     

无线传感器网络OPNET能量建模方法与仿真

针对OPNET未提供能量模型的问题,提出无线传感器网络OPNET能量建模方法.重点分析能量建模过程及其实现机制,并引入一种能较准确描述电池放电过程的RM电池模型,实现了OPNET能量模型进程建模.仿真结果表明,能量建模过程实现机制是可行的,且RM电池模型能更准确估算节点寿命.     

基于6LoWPAN的WSN网络与CAN总线互联集成

基于6LoWPAN协议的无线传感器网络(WSN)能实现与现有IP网络的无缝互联,但如何在汽车信息处理和工业监控等领域有效集成6LoWPAN协议和CAN总线协议仍是一个有待解决的问题。在分析CAN总线协议、TCP/IP和6LoWPAN协议体系的基础上,设计并实现了以TCP/IP网作为中介,CAN总线网络与基于6LoWPAN的WSN网络的集成模型,并对该集成模型进行了模拟测试,测试结果表明该模型可行、有效。     

WSN在河流污染源实时监测系统中的应用

针对当前河流污染源监测中面临的监测点分散、布线困难和实时性差等特点,提出了利用具有节点功耗低、工作时间长、成本低、能自组织地通信以及在危险区域和大面积监测中容易布置等特点无线传感器网络,对河流污染源进行在线监测的方法.并着重讨论了该系统无线传感器网络体系结构、网络节点的构成,以及数据采集和无线传输的实现.     

无码率码在无线传感器网络中的应用研究

传统固定码率通信方案在大规模网络中存在时延和多反馈情况,影响无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)的传输性能。无码率码能够根据信道状态实时改变传输码率,很好地解决这一问题。本文以多源多中继网络模型为基础,设计了基于累积无码率(accumulate rateless, AR)码的分布式协同传输机制,并对传输的广播、转发、译码等阶段进行了阐述和分析。结合使用外信息转移(extrinsic information transfer, EXIT)图和凸优化工具对方案中的AR码度分布进行了联合优化求解。仿真结果和对比分析表明,所提分布式AR码度优化方案,在错误平层上明显优于分布式卢比转换码方案,在译码性能上较现有Raptor方案和AR码单独度分布优化方案分别减小3.7%和1.3%的码率倒数。     

一种新的水下立体空间WSN覆盖增强算法

当前热门的三维立体空间WSN覆盖方法应用在水下空间并不具有普适性。针对应用在水下的立体WSN覆盖方法通常存在覆盖率不高、节点移动能耗过大以及由此引起的节点能耗值差异较大等问题,结合现有的水下覆盖策略,提出一种新的基于降低节点能耗、提高水下空间覆盖率的水下空间层次化覆盖增强算法(underwater hierarchical space coverage-enhancing algorithm,UHSCA)。理论分析及仿真结果表明该策略对水下节点的精确性部署进行了性能优化,在改善节点部署过程中能量消耗均衡性的基础上降低了节点的整体耗能,水下空间覆盖率也有相应提高,对应用在水下侦察、水文监测等水下立体空间的WSN具有较强的实用性。     

WSN测量的徽州村落环境霉变指数分布研究

徽州村落具有1 000多年历史,结构与布局稳定成为研究热点。研究采用了容易部署的WSN技术,对徽州民居、村落环境的常年微液滴(雾等)分布、温度、湿度与光强进行数据采集,结合霉变指数的算法,发现徽州民居的天井结构与无天井结构的徽式民居,具有明显的防范高湿度与过饱和水汽环境的能力,有效遏制了微液滴对民居与人群密集(村落)的侵入。实验数据认为有天井结构的徽式民居可以在高(饱和)湿度环境中,室内常年保持低湿度环境(无饱和水汽),使得村落中液滴密度只有村外的17%。通过霉变指数拟合,对比徽州民居风格与现代民居风格建筑与布局环境,进一步支持老式民居霉变指数远小于现代风格民居的结论。     

一种分解式模糊聚类粒子滤波的WSN多目标跟踪方法

针对无线传感器网络环境下的多目标跟踪时近相距和轨迹交叉目标容易出现目标丢失和跟踪混淆的问题,提出一种分解式模糊聚类粒子滤波(DFCM—RPF)的多目标跟踪方法。把多传感器数据融合和多目标跟踪问题分解为单传感器数据融合和单目标跟踪问题,先对传感器节点量测用基于跟踪门限算法去除杂波,在各传感器节点的观测空间分别建立模糊聚类算法进行数据关联并最优融合,然后用正则化粒子滤波预测目标状态。仿真表明,DFCM—RPF算法与原FCM多目标跟踪方法相比,航迹关联正确率由85%提高到100%,目标预测位置的RMSE由4.437 7 m下降到1.307 3 m,DFCM—RPF算法体现了较好的跟踪性能,并集数据关联、数据融合和目标跟踪于一体,大大降低WSN多目标跟踪问题的复杂性和计算量。     

基于6LoWPAN的传感器网络动态路由协议研究

无线传感器网络已经成为当今的热门研究领域之一，而如何将IPv6与传感器网络结合也成为其中的一个重要议题。IETF成立的6LoWPAN工作组，专门从事基于IEEE802．15．4标准的IPv6协议栈研究工作，从而构建新型的无线传感器网络，其中路由协议是其研究的重要内容之一。对目前提出的两类6LoWPAN网络动态路由协议（Mesh结构与分级结构）进行了研究。     

水质参数监测无线传感网汇聚节点设计

针对生活及工农业生产用水的安全性、可靠性等要求,需要对水质参数进行有效、实时监测.设计一种新型的集传感器、数据采集及处理、无线通信等技术于一体的水质参数WSN(无线传感网)汇聚节点.采用性能优异的Zigbee芯片CC2530完成所采集的水质参数A/D转换及WSN节点间数据通信;并使用性能优异的ARM7内核的S3C44B0X微处理器对采集的数据做进一步分析处理,通过控制GPRS模块完成数据远程传输.该汇聚节点使用太阳面板发电并对蓄电池充电的设计,解决系统独立能源供应问题,其能源转换控制由S3C44B0X完成;通过移植μC/OS-Ⅱ至S3C44B0X管理汇聚节点的运行.研究结果表明该WSN汇聚节点可长期有效用于野外各种水质参数的监测,性能稳定可靠.