卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

为了减小无线传感器网络节点定位中节点测距误差和定位算法自身引入误差的积累对定位精度的影响,建立了适用于无线传感器网络的卡尔曼滤波模型.采用渐消自适应卡尔曼滤波对基于距离的初始定位算法进行求精,通过一跳节点间的相互制约,在全局范围对未知节点进行定位;基于卡尔曼滤波模型,对无线传感器网络的分布式算法和集中式算法的计算量进行了研究,得出计算量与节点数目的关系.研究结果表明,卡尔曼滤波能够有效提高节点的定位精度,尤其适用于网络节点密度小、信标节点比例低的情况.     

基于遗传算法的三维无线传感器网络定位新算法

针对三维无线传感器网络节点自身定位问题,提出了一种基于遗传算法的新定位算法。该算法通过分析未知节点与它的无线射程范围内的已知节点之间的通讯约束和距离测量,对未知节点建立数学模型;针对此数学模型利用遗传算法求解,把该解作为未知节点的估计位置。理论分析和试验结果表明,该算法具有很强的健壮性,未知节点的失效和新节点的加入不会影响算法的性能,并且算法定位精度高,条件简单,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

无线传感器网络定位技术研究

对无线传感器网络的应用来说,精确定位事件发生的位置非常重要,对整个国家、社会及经济将有重大的战略意义。本文对无线传感器网络定位算法的特点、节点位置计算方法、定位算法进行了分析,特别是对RSSI算法和CC2431定位机制进行了详细的介绍。     

无线传感器网络定位技术应用

片上系统CC2431实现了IEEE802.15.4(Zigbee)无线网络协议,其内部集成的定位引擎可估算节点的位置。文章详细介绍了定位引擎的工作原理和节点硬件构成,讨论了节点硬件电路。该设计能够满足节点定位低功耗、高精度的需求。     

大规模无线传感器网络分布式无锚节点定位算法

提出了一种低成本的大规模无线传感器节点分布式定位算法--仅需要选出少量参考节点和利用节点自身的无线收发器即可实现整个网络节点的定位的无锚节点定位算法.该算法首先从网络中所有普通节点中按照一定准则选取5个基准节点,以这5个基准节点作为"锚节点",确定一个坐标系;其他未知节点将根据到基准节点的距离计算出自身坐标.未知节点到...     

无线传感器网络算法简述

伴随着“感知中国”“智慧地球”等一系列国家战略的提出,无线传感器网络技术在各个领域得到了越来越多的应用。本文就无线传感器网络的发展、特点,简单介绍无线传感器网络的算法,从一定的角度反映了无线传感器网络技术的发展现状。     

基于无线传感器网络的节点定位研究

无线传感器网络是对信息获取和处理的技术,通过通信技术使大量微小节点组成自组织网络,传感器网络包括数据的采集、传输、融合分析等。许多应用场所需要精确定位,使得无线传感器网络定位技术得到广泛应用和发展。本文通过对几种典型的定位算法研究,分析传感器网络节点定位算法的原理,得出的几种节点定位算法,并进行比较分析。     

稀疏无线传感器网络移动节点定位算法

为解决稀疏无线传感器网络的现有MCB移动节点定位算法存在定位精度低和无法定位的节点的数量多的问题,对MCB算法进行了改进,进而提出了一种新的移动节点定位算法MCBP,该算法把已定位的节点作为其它未定位节点的参考点(准信标节点),利用准信标节点的位置信息参与后续定位过程,使更多的节点可以定位,并且提高了定位精度。仿真结果表明,MCBP移动节点定位算法比前人的类似算法的定位误差最大可减少22%,平均减少16%。无法定位的节点的数量最大可减少26%,平均减少12%。     

遗传算法在BP神经网络学习过程中的应用

单纯的BP算法学习神经网络容易陷入局部最小点,本文针对BP的缺点提出应用遗传算法来训练BP神经网络,结果可以看出,相比单纯的BP算法,遗传算法有着准确,全局搜索,收敛速度快的特点,在实际应用中有一定的价值.     

水下无线传感器网络

水下无线传感器网络是一种包括声、磁场、静电场等的物理网络,它在海洋数据采集、污染预测、远洋开采、海洋监测等方面取得了广泛的应用,将在未来的海军作战中发挥重要的优势。描述了水下无线传感器网络的研究现状,给出了几种典型的水下无线传感器网络的体系结构,并针对水下应用的特点,分析了水下无线传感器网络设计中面临的节点定位、传感器网络能量、目标定位等诸多难题,最后根据应用需求提出了水下无线传感器网络研究的重点。     

无线传感网3D-MCM封装结构的设计与实现

设计和实现了一种新型的三维多芯片组件(3D-MCM).采用融合了FCOB(flip-chip on board)、COB(chip on board)、BGA(ball grid array)等技术的三维封装(3D packaging)形式,通过倒装焊和引线键合等互连技术在高密度多层有机基板上实现了塑封BGA器件和裸芯片的混载集成.对器件结构的散热特性进行了数值模拟,并对热可靠性进行了评估.实现了电功能和热机械可靠性,达到设计要求并付诸应用.     

基于RSSI测距的三维无线传感网络萤火虫定位算法的研究

研究了三维空间无线传感器网络(WSN)未知节点的定位。针对目前三维空间无线传感网络定位算法精度低的问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的萤火虫定位的算法。该算法首先利用RSSI进行测距,建立信号强度随传播距离衰减的模型,然后在已知一定数量的锚节点的情况下,通过萤火虫算法寻找目标函数最优值,进而对未知节点进行定位。仿真验证结果表明,该定位算法相比其他算法定位精度有很大提高,在30m×30m×30m的空间内定位误差仅为0.59m。     

基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法

针对无线传感器网络的较大测距误差严重影响定位算法精度和鲁棒性的问题,利用节点均匀部署网络的拓扑特征,提出了一种基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法(LFLS算法).该算法通过构建节点测距高估粗差阈值参数和测距低估粗差阈值参数,在对未知节点1跳测距数据集进行粗差识别及剔除等预处理滤波的基础上,使用高斯加权最小二乘定位算法实现节点定位.仿真结果表明,基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法的定位精度明显优于未采用局部网络拓扑特征进行粗差预处理的加权最小二乘定位算法,其中粗差测距直接相关节点的定位精度改进尤为明显.     

一种低计算复杂度的无线传感器网络分簇定位算法

针对已有的集中式定位算法定位精度低,而分布式定位算法计算复杂度高、通信量大的问题,提出了一种适用于无线传感器网络的计算复杂度低的节点分簇定位算法.首先,提出满足最大连通度的多边界节点分簇算法,采用此算法把网络划分为若干个簇,各簇分别进行簇内节点定位;其次,各簇进行融合,最终实现全网节点的定位.仿真结果表明,这种分簇定位算法比分布式定位算法计算复杂度低、通信量小、定位精度相当或略差,比集中式定位算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高.采用该算法可以降低传感器网络节点定位过程中的能耗,提高计算效率,延长网络寿命.     

神经网络获取三维面形研究

针对基于传统三角原理的结构光三维测量方法难以测量阶梯形物体的问题，应用神经网络对获取的变形条纹进行处理，获取物体的三维面形信息。该方法通过对神经网络的训练，直接建立条纹图分布与物体高度之间的对应关系，完成对物体的三维测量，即使在投影系统参数未知的情况下，也能取得较好的结果。论文中提出的神经网络三维面形测量方法测量时间短，测量过程中只需要一幅条纹图就能恢复阶梯物体的高度信息。计算机模拟及试验验证了方法的可行性。     

Operating systems and network protocols for wireless sensor networks

Sensor network protocols exist to satisfy the communication needs of diverse applications, including data collection, event detection, target tracking and control. Network protocols to enable these services are constrained by the extreme resource scarcity of sensor nodes-including energy, computing, communications and storage-which must be carefully managed and multiplexed by the operating system. These challenges have led to new protocols and operating systems that are efficient in their energy consumption, careful in their computational needs and miserly in their memory footprints, all while discovering neighbours, forming networks, delivering data and correcting failures.     

无线传感器网络在油库自动化中的应用

为提高油库罐区作业的效率和自动化程度,解决功能不同的自动化系统各自为阵、数据分散、设备繁杂重复等问题,设计构建了基于无线传感器网络的罐区自动化监测系统.该系统集成了信息采集,数据分析,智能决策,实时控制等功能,可一体化完成罐区作业管理和安全监测等工作,并可节省大量线缆,简化了维护检修工作,为罐区工作带来便利,且自动化程度高,具有良好应用前景.     

Application of carbon nanotube in wireless sensor network to monitor carbon dioxide

Carbon nanotubes (CNTs) are allotropes of carbon with a cylindrical nanostructure. Over the years, new discoveries have led to new applications, often taking advantage of their unique electrical properties, extraordinary strength and efficiency in heat conduction. Since industrialisation, human activities have resulted in steadily increasing concentrations of the greenhouse gases. Excess amount of carbon dioxide (CO₂) in living environment is toxic and unsuitable for human consumption. Thus, a need exists for accurate, inexpensive, long-term monitoring of environmental contaminants using sensors that can be operated on site. Over the past decade, many wireless sensor network (WSN)-based monitoring applications have been proposed. This article reviews the developments of sensing elements to monitor CO₂ in the environment. The cylindrical carbon molecules have novel properties that make them potentially useful in many applications in nanotechnology, electronics, optics and other fields of materials science, as well as potential sensing element in wireless sensor technology. They exhibit extraordinary strength and unique electrical properties, and are efficient thermal conductors. The unique properties of CNT makes it a potential sensing element in the WSN technology.