基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

基于云模型的无线传感器网络拥塞及速率控制策略

针对无线传感器网络拥塞带来的网络丢包、能量损耗等问题,提出了一种基于云模型的无线传感器网络拥塞及速率控制策略。节点周期性地计算本地队列拥塞度,利用云模型的模糊随机性控制速率调节因子来决策节点输入速率,再通过公平性策略进行上游节点及本地速率分配。仿真实验结果表明,本文的拥塞及速率控制机制具有良好的公平性和节能性,能够有效缓解网络拥塞,降低网络丢包率,延长网络寿命。     

无线传感器网络中基于服务质量管理的多目标优化控制

针对基于无线传感器网络构建的测控系统,为减少无线传感器网络固有的时变传输延时、丢包等现象对系统性能的影响,从提高系统整体性能的角度,提出一种基于网络服务质量QoS(Quality of Service)管理的多目标优化控制策略;该优化控制策略以截止期错失率作为网络QoS评价指标,针对传感器节点和汇聚节点之间的数据传输,...     

一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。     

基于RSSI的无线传感器网络定位技术的研究

节点定位技术是无线传感器网络(WSN)的支撑技术之一,给无线传感器网络的各种应用提供节点的位置信息,具有重要的作用。本文分析了无线传感器网络的节点定位算法的原理和分类,并着重分析了基于信号强度测距法(RSSI)的无线定位技术,提出了将信号强度理论值与经验值相融合的定位方法。     

基于TinyOS的无线传感器网络AODV路由协议的实现与优化

针对无线传感器网络在矿山物联网的应用,文章提出了AODV路由协议在TinyOS操作系统下的实现框架,设计了数据帧、路由表与路由缓存机制;文章针对传统型AODV协议的丢包率与跳数之间呈级数增长的问题,分析了多跳衰减的原因,提出了一种基于RSSI的改进型无线传感器网络RSSI-AODV协议,采用RSSI作为路径选择的依据;实际测试表明:七跳链路总丢包率低至0.3％,优于传统AODV路由协议性能.     

一种基于数据预处理和卡尔曼滤波的 温室监测数据融合算法

温室具有空间大、无线传感器节点易受到干扰等特点,节点采集的数据波动性较大且易出现丢失现象.为了提高温室监测无线传感网的可靠性和数据融合的精度,提出了一种基于数据预处理和卡尔曼滤波的无线传感器网络数据融合算法.经过对各传感器数据进行预处理和卡尔曼滤波估计,再将数据发送到簇头节点进行基于状态补偿策略的加权数据融合.通过对温室湿度数据进行仿真,结果表明:数据预处理能明显减小数据波动,大幅减少网络数据传输量和能耗,提高抗干扰能力.另外,针对温室无线传感器网络容易出现丢包的现象,基于状态补偿策略的加权数据融合算法可以明显提高在数据丢包情况下的融合精度.     

一种高效可靠的无线传感器网络定位算法

提出了一种新的基于接收信号强度(RSSI)的无线传感器网络定位算法,将固定锚节点之间的距离和信号强度信息同时作为参考来校正每个固定锚节点的权值,每个节点收集自身到其一跳邻节点的RSSI值,当收集数量达到要求时,对数据进行滤波并求平均值处理.通过理论推导证明该方法可以有效降低RSSI不规则网络的定位误差,进而实现高效定位.仿真结果表明,该定位算法可以降低定位误差,具有高效的可用性,能够应用于实际的无线传感器网络中.     

无线传感器加权质心定位算法研究

无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。     

WSN中基于网络编码缓冲策略的丢包恢复

为了减少无线传感器网络(WSN)用于恢复丢失数据包的重传次数,降低重传导致的能量开销,提出了WSN多播应用中一种利用网络节点的缓冲区存储和重传网络编码包进行丢包恢复的机制;分析了该机制和基于传统缓冲策略的跳到跳自动重传请求(ARQ)机制中,WSN进行丢包恢复所需的重传次数,给出了相应的数学模型,并进行了实验比较。实验结果表明,提出的丢包恢复机制,能够显著减少重传次数,从而减少无线传感器网络中重传引起的能量损耗。     

基于接收端的WLAN误码丢包原因识别方法

现有基于发送端的误码丢包原因识别方法存在通信开销大、识别准确度不高等问题,通过理论分析发现当无线传输出现冲突丢包时,数据包在接收端的误差向量幅度(EVM)通常比弱信号丢包时大,从而验证了EVM对丢包原因的区分效果。在此基础上,提出一种基于接收端的无线局域网误码丢包原因识别方法。该方法在接收端直接读取接收信号强度及EVM值,使用贝叶斯分类方法进行冲突丢包和弱信号丢包的识别。实验结果表明,与COLLIE识别方法相比,该方法不产生任何额外的通信开销,具有较高的识别准确率、较低的误报率和漏报率。     

基于压缩感知的SAR图像鲁棒编码传输

目的 尽管传统的联合信源信道编码方案可以获得高效的压缩性能,但当信道恶化超过信道编码的纠错能力时会导致解码端重构性能的急剧下降;为此利用压缩感知的民主性提出一种鲁棒的SAR图像编码传输方案,且采用了一系列方法提高该方案的率失真性能。方法 考虑到SAR图像丰富的边缘信息,采用具有更强方向表示能力的方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,且为消除压缩感知中恢复非稀疏信号时存在的混叠效应,采用了稀疏滤波方法保证大系数的精确恢复,在解码端采用了高效的Bayesian重建算法获得图像的高性能重建。结果 在同等码率下,与传统的联合信源信道编码方案CCSDS-RS相比,本文方案可以实现更加鲁棒的编码传输,当丢包率达到0.05时,本文方案DSFB-CS获得的重建性能明显要高于CCSDS-RS;与基于Bayesian重建算法TSW-CS的传统方案相比,本文方案可提高峰值信噪比(PSNR)3.9 dB。结论 本文方案DSFB-CS 实现了SAR图像的鲁棒传输,随着丢包率的上升,DSFB-CS获得的重建性能缓慢下降,保证了面对不稳定信道时,解码端可以获得相对稳定的重构图像。     

一种分布式的基于预留的多信道MAC协议

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)已经广泛应用于各个领域。许多领域利用了周期性数据汇聚,传感器节点周期性地产生数据包,通过一系列中继节点传输到汇聚节点。提出了一种分布式的基于预留的多信道MAC协议,称为R-MMAC协议,其中利用了预留机制和多信道通信机制,在多信道条件下,每个节点传输数据包时都将预留下一个数据包的传输,根据接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)值选择自己的最佳信道进行预留。另外,还提出了针对预留时发生冲突的解决算法,利用信干噪比(signal to interference and noise ratio,SINR)和数据包接收率(packet reception rate,PRR)得到了预留的传输时间,从而降低了传感器节点到汇聚节点的传输时延和未来数据包的冲突概率。利用OMNET++5.3仿真工具对R-MMAC协议、X-MAC和EM-MAC协议进行了比较,结果表明R-MMAC协议实现了更低的端到端时延。     

基于SIP的Android视频通信终端实现

针对NAT问题和无线视频通信质量容忍度问题,研究丢包率的调节方法。运用STUN解决NAT穿越问题,调用Android NDK做视频数据压缩,并由此设计Android手机平台上的会话初始协议视频通信终端系统。实验结果表明,当数据包在5 KB以内,发包频率在每秒25个~40个时,可将丢包率基本控制在3%以下。     

合成孔径雷达成像处理器数据传输与互连技术

数据传输与互连技术是合成孔径雷达(SynthesisApertureRadar,简写为SAR)实时成像处理系统设计的关键技术之一。本文将当前的数据传输与互连技术分成基于网络、总线、交叉开关和专用技术等4类,分析了性能,并讨论了未来互连技术的发展方向。在此基础上,结合SAR信号处理的需求,提出了基于数据帧结构的通用串行分组交换数据传输技术,设计了物理层和链路层,并采用现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,简写为FPGA)完成了该技术的实现和测试。针对不同的SAR系统拓扑结构,分析了数据传输性能指标,结果表明,该技术能够完成SAR系统的高速数据传输和模块之间互连。     

Incorporating packet semantics in scheduling of real-time multimedia streaming

In this work, we develop a novel packet scheduling algorithm that properly incorporates the semantics of a packet. We find that improvement in overall packet loss does not necessarily coincide with improvement in user perceivable QoS. The objective of this work is to develop a packet scheduling mechanism which can improve the user perceivable QoS. We do not focus on improving packet loss, delay, or burstiness. We develop a metric called, “Packet Significance,” that effectively quantifies the importance of a packet that properly incorporates the semantics of a packet from the perspective of compression. Packet significance elaborately incorporates inter-frame, intra-frame information dependency, and the transitive information dependency characteristics of modern compression schemes. We apply packet significance in scheduling the packet. In our context, packet scheduling consists of two technical ingredients: packet selection and interval selection. Under limited network bandwidth availability, it is desirable to transmit the subset of the packets rather than transmitting the entire set of packets. We use a greedy approach in selecting packets for transmission and use packet significance as the selection criteria. In determining the transmission interval of a packet, we incorporate the packet significance. Simulation based experiments with eight video clips were performed. We embed the decoding engine in our simulation software and examine the user perceivable QoS (PSNR). We compare the performance of the proposed algorithm with best effort scheduling scheme and one with simple QoS metric based scheduling scheme. Our Significance-Aware Scheduling scheme (SAPS) effectively incorporates the semantics of a packet and delivers best user perceivable QoS. SAPS can result in more packet loss or burstier traffic. Despite these limitations, SAPS successfully improves the overall user perceivable QoS.     

CMT-SC：异构无线环境下CMT丢包类型识别机制

M2M网关与M2M服务器之间采用CMT协议传输数据,针对CMT协议不能对异构无线环境下的丢包原因进行判别的问题,提出了一种基于路径拥塞状态的丢包类型识别机制CMT-SC。CMT-SC提出了平稳特征参数（S参数）和拥塞特征参数（C参数）,基于路径的往返时间评估路径状态;依据S参数和C参数,CMT-SC将无线环境下的丢包类型分为无线随机丢包和拥塞丢包,分别执行相应的拥塞控制机制。基于NS-2.35的仿真结果表明,CMT-SC能够有效提升吞吐量,丢包类型识别准确率较高。     

无线功率优化的穿戴式人体健康监护系统设计

传统的可穿戴式健康监护终端多采用恒定的无线发射电平,普遍存在较为严重的功耗问题;研制了以MSP430F149微控制器和低功耗蓝牙通信为核心的人体监护终端,能在不同环境下无创、实时监测和记录人体心电、血氧、血压等特征数据;采用改进的无线功率调控方案优化无线通信和数据传输,以最优服务质量QoS、信号强度RSSI和最小误包率PER为指标,优化监护终端的功率消耗;测试结果表明,监护终端功耗差别不超过1.58 mW时,改进的无线功率调控方案具有更强的信号强度RSSI和更小的误包率PER。     

Stability of network-based feedback interconnection

A new kind of network-based model called network-based feedback interconnection (NBFI) which is the natural generalisation of the networked control system (NCS) is proposed, and both the packet loss and the network-induced delay problems are studied in this article. The model of an NBFI is established under the framework of samplers and zero-order holds, which has been recognised as a usual modelling method for NCSs. By using the dissipativity theories, some sufficient conditions of the stability of NBFIs are obtained. The results on NBFIs are generalised to a wider class of systems called network-based cyclic feedback interconnections. A novel communication strategy called constant lag transmission (CLT) for NBFIs with arbitrary packet losses is also presented. Some numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed theories.     

一种基于RSSI的无线网络接口低功耗方法

通过对Wi-Fi无线网络接口卡(Wi-Fi NIC,Wi-Fi network interface card)功耗特性的研究与分析发现,Wi-Fi接口活动功耗与上行/下行传输速率成线性关系.接收信号强度指示器(RSSI,received signalstrength indicator)是影响数据传输率的重要因素.智能移动终端在高信号强度环境下具有更高的数据传输速率、更低的丢包率与错误率,为节省Wi-Fi数据传输功耗并减小数据延时,提出一种基于RSSI的Wi-Fi NIC低功耗管理方法,通过检查RSSI值,选择性发送或推迟发送延时容忍(delay tolerant)的非实时数据,保证数据在高信号强度下传输,使得数据传输总时间缩短的同时获得功耗节省.