基于多媒体传感器网络的智能家居监控系统

设计开发了基于多媒体传感器网络的集多传感、分布式处理和事件触发监视于一体的智能家居监视系统.该系统基于无线传感网络和视频监控网络构建:前者由标量传感节点利用IEEE 802.15.4/ZigBee协议建立,负责采集、处理标量数据并传输结果到汇聚节点;后者则由多媒体传感节点利用以太网构成,将无线传感网络上汇聚节点的监控数据、压缩视/音频流等多媒体数据发送到监控中心及用户.测试结果显示,此系统能够较好地提供家居环境参数监测、用户危险事件报警、事件触发或持续的远程家居监控功能.     

无线传感器网络在智能家居中的应用

根据无线传感器网络的特点,构建了基于无线传感器网络的智能家居模型。在该系统中使用MSP430单片机和无线射频收发模块CC2530来构建无线传感器网络节点,对温度、烟气、抄表、外部入侵进行实时数据采集,并通过Internet和GPRS网络把数据传给用户,进行实时监控。实验结果表明,该系统功耗低,可靠性高,是一种理想的智能家居实现方式。     

基于TinyOS的无线传感器网络节点

针对无线传感器网络节点能量有限的缺点,详细介绍了无线传感器网络节点的软硬件实现,设计了以TIMSP430F1611单片机为基础的低功耗硬件平台,并基于TinyOS实现了将外界环境中采集到的温、湿度及光照数据传送至网关节点以进行处理的软件平台。组网测试结果表明,该网络能正确组网,并且满足无线传感器网络低功耗的要求,具有一定的应用价值。     

基于传感器网络的动态车重测量系统设计

汽车动态测重是当前交通运输领域中的一个研究热点,本文提出了一种基于传感器网络的动态车重测量方案.该方案以无线传感器网络作为动态车重的测量前端,利用传感器网络节点数量多、分布广等优势,对动态车重参数进行初步采集.然后再利用传感器网络的数据融合和处理功能,对采集的数据进行处理,得到精确的车辆重量.该方案的关键是对采集的数据进行融合和处理.文中详细阐述了车辆动态重量参数的测量原理和数据的融合算法,包括对无线传感器网络采集到的多个原始数据之间的误差处理方法.     

基于簇内数据聚类算法的WSNs故障检测方法

能量是无线传感器网络应用中最宝贵的资源,由于节点能量消耗完毕死亡而导致网络瘫痪是一种典型故障.针对此故障形式提出了一种基于簇内数据聚类算法的故障检测技术,该方法利用无线传感器网络在按照地理位置进行分簇的基础上,通过采用数据聚类的方法,在能量不受限的汇节点处进行簇内数据再聚类,然后设置阈值进行故障检测.通过仿真实验证明,合理选择检测阈值,该方法在保持基于历史与邻居数据的节点自检测方法较高准确率的基础上,极大地减小了能量消耗,且明显降低了故障检测误警率.     

基于脉冲耦合神经网络的故障检测算法研究

助航灯光尤其是着陆区灯的正常工作保障了飞机的安全着陆。在进行助航灯光信息采集时,需要具有较高的准确性和实时性。无线传感器网络具有系统布置简单和灯光控制实时性好的特点,针对基于无线传感器网络,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的汇聚节点数据融合方法。对汇聚节点的数据和参数处理问题进行了讨论。实验结果表明,基于PCNN的算法具有较好的实时性,并能够提高故障分类准确率和速度,该网络在数据融合处理方面优于BP神经网络,能有效地进行故障的应急处理。     

电气设备温度在线监测系统设计

为预防电气设备异常升温而导致的电力故障等问题,设计一种以无线传感器网络(WSN)为核心,传感器技术为基础的温度在线监测系统。系统由6个传感器节点和1个数据汇总单元组成,传感器节点负责温度测量并通过无线传感器网络将温度信息发送给数据汇总单元;数据汇总单元会在每天的规定时间将各个传感器节点测量数据无线传送给巡检员并在系统供电电压不足或者设备异常升温时发出报警短信。测试实验结果表明:无线传感器网络有效通讯距离远,系统功耗低,测量数据准确可靠,适合于电力系统的温度在线监测。     

基于无线传感器网络的中央监控系统的设计

设计了一种无线传感器网络中央监测系统.以承栽ZigBee技术的CC2430芯片为无线节点的检测与信息处理核心,结合温度、湿度传感器模块,构成无线传感器网络终端检测节点,对现场环境实时检测.并通过路由节点将数据上传;路由节点模块设计,采用无线或RS-485标准的方式与中心节点进行信息通讯,现场循环检测数据能实时传送给中央监控计算机.实现深入现场内部的多点检测和实时监测.在草莓大棚的应用表明,系统可以满足大棚信息采集需求.     

测光无线传感器网络智能节点设计

设计了一种无线传感器网络智能节点方案,实现将采集到的信息数据以无线传输方式发送,该节点包含ZigBee无线传输模块、微处理器模块、传感器模块及接口电路等。为降低传感器节点的成本,减小传感器节点的体积,采用高度整合的SoC芯片CC2430实现传感器节点的数据传输和处理功能,完成对光照强度的监测和控制。     

无线传感器网络中基于语义路由的事件查询算法

在无线传感器网络中,为了监测多个事件,监测区域可能需要布置多种不同类别的传感器节点以监测不同的事件属性,通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生.如何快速地查询到相应事件的当前状态是个重要的研究课题.本文将分布式事件存储、语义路由以及查询算法相结合,提出了一种基于语义路由的事件查询算法.在该算法中,一个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点,不需要知道整个网络的状况,算法具有冗余数据少、查询能耗小,网络生存周期比较理想、实现简单等特点.     

Wireless Sensor Network nodes correlation method in coal mine tunnel based on Bayesian decision

The path selection of active objects in the coal mine tunnel has a strong spatial–temporal correlativity. By analyzing the path choices and reasonably selecting relevance among the WSNs nodes in the coal mine tunnel, it is good to reducing the network energy consumption and improving the efficiency of the network monitoring. This paper analyzes the structural characteristics of the coal mine tunnel based on the minimum error Bayesian decision method and the minimum risk Bayesian decision method. According to the probability of moving objects (to the miners, for example) on the choice between tunnels and crossways, we propose the prediction method of path choose based on Bayesian decision, associated Nodes in tunnel and branch. Experiment validation shows that the Bayesian decision method can effectively link nodes.     

无线传感器网络多级融合的机械故障诊断方法

针对无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)在机械故障诊断应用中大量振动信号不能实时传输的问题,提出基于无线传感器网络多级分层信息融合的机械故障诊断方法。采用簇树网络结构扩大网络监测覆盖范围,将WSNs信息融合分为数据级融合、特征级融合及决策级融合3个级别,终端节点对原始振动信息进行数据级融合以提取特征信息,簇头节点对特征信息进行特征级融合得到模式识别结果,网关节点对识别结果进行决策级融合以评估机械设备运行状态。实验表明,该方法能有效应用于机械故障诊断。     

人工免疫机制在网络安全方面的发展

利用人工免疫机制来解决入侵检测和计算机病毒防御已经成为计算机安全研究领域的前沿课题.文中首先时黑客攻击过程、异常入侵检测技术、数据加密技术网络技术进行了详细分析,重点阐述目前广泛应用的宽带网和无线网的安全技术.     

基于随机子空间PCA-SVM集成的实时入侵检测系统

为了解决入侵检测系统的检测精度低、虚警率高的问题,实现了一个基于网络的入侵检测实验平台,使用了多种新的攻击工具实施攻击,并在此基础上提取了网络连接的29项实时特征;构成实时入侵检测数据集;同时,提出了一个基于随机子空间PCA的Bagging-SVM分类器集成构造方法,并将其应用到所采集的实时入侵检测数据集,构造网络连接的检测器.经实验表明,所选取的网络连接特征能较好地反映网络安全状况,所采用的集成学习算法具有检测精度高、检测稳定、对基分类器的参数整定不敏感等优点.     

基于TCP/IP协议的网络入侵检测系统综述

对网络入侵检测中的技术进行了阐述，并介绍了入侵检测的发展趋势。     

无线传感网基于邻居簇的JPEG2000多节点协同实现

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,基于"在网计算"的思想,结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法。首先,将相机节点采集的图像分片,并根据图像的梯度幅度值进行压缩比特率的自适应优化分配。然后,将压缩任务转移到多个邻居簇内,以最小化网络总能耗为目标,由多节点协作共同完成图像压缩和传输。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且相机节点能耗仅为压缩图像后传输至基站方案的3.4%,极大地平衡了网络节点能耗,使网络生命周期提高了7倍以上。     

分布式网络冗余技术对高可用性网络的贡献

本文介绍了分布式网络冗余协议制订的背景,分析了固定根节点的快速冗余技术和快速生成树协议组成工业控制网络的缺点和网络维护原理,并重点描述分布式网络冗余协议定义的报文类型、克服固定根节点的快速冗余技术和快速生成树协议的不足之处的实现过程和对高可用性网络的贡献。最后简述了分布式网络冗余协议目前的应用和未来的发展方向。     

实时以太网EtherMAC树形网络设计与实现

为提升国内工业以太网总线性能,提出一种基于实时以太网EtherMAC的二叉树形网络拓扑结构。EtherMAC树形网络充分利用了二叉树的结构优势,通过FPGA的并行处理机制实现数据帧在各子树高效地传输和执行,并依靠分布式时钟和物理传输延时补偿的方式保证各子节点的同步性。实验证明,该方案能减少工业以太网在子节点间的传输延时,节点间同步抖动很小,从而为高速高精的运动控制提供了一种开放式的高性能平台。     

Probabilistic dynamic distribution of wireless sensor networks with improved distribution method based on electromagnetism-like algorithm

Performance of the Wireless Sensor Networks (WSNs) depends significantly on coverage area which is determined via the effective dynamic distribution of sensors. Making mobile sensors’ dynamic distributions, which determines their positions within the network effectively, improves performances of WSNs by enabling sensors to form the coverage area more efficiently. In this paper, we initially propose the electromagnetism-like (EM) algorithm as the sensor distribution strategy to increase the coverage area of network after random distribution of sensors. Forming more effective coverage area by using mobile and stationary sensors and probabilistic detection model has been aimed by developing the Optimal Sensor Detection Algorithm that is based on the proposed EM algorithm (OSDA-EM). For this purpose, it has been thought that we would attain to more realistic results, with probabilistic detection model by forming the coverage area more effectively. Additionally, performance of the developed OSDA-EM algorithm has been compared with the Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms which was previously used in the dynamic distribution of WSNs. Simulation results have shown that the developed OSDA-EM can be preferred in dynamic distribution of WSNs that performed with probabilistic detection model.     

基于ZigBee网络的经济林无线信息监控系统设计

针对经济林生产管理的需要,开发了经济林信息监控系统。该系统基于ZigBee无线网络,以ST公司研发的低功耗ARM9微处理器STR911FAM42模块为核心,整个无线传感器网络由无线环境监测子节点和无线环境监测网关节点组成。网络子节点分布于经济林的各个测量点,负责环境信息采集、预处理和无线传输等工作,网络网关节点负责处理全部子节点采集的环境信息。无线信息监控系统实现了对经济林生长环境因子（环境温湿度、土壤温湿度、光照、雨量、土壤酸碱度）的实时监测。实验表明,该系统运行可靠,在数据精确采集和实时可靠传输方面达到了设计要求,能够为经济林提供实时可靠准确的环境信息监测服务。