基于无线传感器网络数据融合的滚动轴承故障诊断

针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在检测和诊断大型机械设备运行状态和机械故障中的应用,提出了基于无线传感器网络的滚动轴承故障诊断模型,结合主元分析和神经网络技术对无线传感器网络中的数据在网内进行融合处理,将原始的振动信号转换为故障类型,达到了减少通信量、节省网络能量消耗的目的.在实验中采用了工程上最常见的单列深沟球轴承,对传感器采集到的正常状态和故障状态数据进行了分析计算,在簇头节点进行特征级融合,提取出故障特征,得出相应的故障类型.实验结果证明了该模型和数据融合算法的可靠性和有效性.     

基于改进Kruskal算法的WSN故障节点检测方法

提出了一种基于改进Kruskal算法的无线传感器网络（WSN）故障节点检测方法. 该方法首先通过集中式的改进Kruskal最小生成树算法来获取可信的节点集合,之后依据可信节点,采用邻居节点比较算法对传感器节点的感知值进行分布式分析和处理,判定发生故障的传感器节点. 同时为了容忍节点的临时故障,引入了时间冗余. 仿真结果表明,在节点故障率高达35%时,该方法依然能快速定位故障节点,并且同时保证很高的检测精确度.     

传感器网络异常时间同步数据过滤算法

利用节点时间偏移的分布特性和时间同步数据的线性特征,使用概率统计中的样本空间估计理论和方法,设计时间同步数据过滤预测区间,提出基于线性回归的无线传感器网络数据过滤算法．该算法利用预测空间过滤异常时间同步数据,解决了因传感器网络数据错误率高且容易受到攻击而影响网络时间同步的难题．算法判定过程简单,避免针对异常数据而运行复杂的线性回归算法,有效降低节点的计算开销．仿真结果表明,该算法有效消除了异常数据对线性回归估计值的影响,提高了基于线性回归的传感器网络时间同步精度．     

GEP算法在无线传感器网络数据预测中的仿真应用

数据预测是研究无线传感器网络数据融合的重要方法。利用因特尔伯克利实验室开源数据为样本,采用时序预测方法分析了数据的时间相关性,深入研究了基因表达式编程方法(GEP)在无线传感器网络预测应用的可能性。通过与同等条件下ARMA算法进行比较分析可知,GEP算法不依赖先验知识,并且预测精度高于ARMA算法,为GEP算法在无线传感器网络数据融合应用提供了研究依据。     

无线传感器网络中邻居数据分析的故障检测方法

针对无线传感器网络(WSN)故障检测导致额外的通信和计算负载问题,根据同一覆盖范围内传感器节点的监测数据相近的特点,提出了一种基于邻居节点数据分析的WSN故障检测方法. 通过分析节点的历史传感数据来计算节点的可信水平,从而确定可信的邻居节点. 将节点数据与覆盖范围内可信邻居节点的数据进行比较分析,判定节点是否故障. 仿真结果表明,算法在保持良好的故障检测能力和临时故障容忍能力的同时,并不额外增加节点的通信和计算负载.      

一种新的无线传感器网络分布式节点定位方法

为了提高无线传感器网络节点定位覆盖率,抑制误差累积,在Euclidean测距的基础上,提出了一种新的分布式节点定位算法。该算法通过多跳距离测量提高定位覆盖率;设置置信因子门限值,采用组合三边测量获得坐标估计值集合,再采用加权平均的方法提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制定位误差在网络内的扩散,适用于大规模的无线传感器网络节点定位。     

基于数据分片的WSN安全数据融合方案优化

无线传感器网络是物联网的重要组成部分,在数据融合的同时加入隐私保护机制是无线传感器网络隐私保护的重要手段之一.为解决SMART算法中数据融合精度低、能耗高等缺点,提出一种基于预测模型的安全数据融合算法P-SMART.通过预测模型预测感知节点的未来数值来弥补传输过程中丢失的分片,从而提高数据融合精度并减少数据通信量,降低能耗.仿真结果显示P-SMART算法不仅有效提高了数据融合精度,降低能耗,延长网络生命周期,还降低了节点间数据传输的延迟.     

无线传感器网络数据采集系统研究

研究基于无线传感器网络(WSN)的数据采集系统。设计了一种新的传感数据采集系统的组网方式以及对应的传感数据采集算法。在论述了无线传感器网络数据采集系统的系统结构和所采用的网络协议后,给出了无线传感器网络数据采集系统的数据汇聚算法,该算法分为初始化及自检和数据采集两个阶段。对基于系统所采用的网络协议,进行仿真,得到了影响系统性能和服务质量保障的一些重要系统测量参数,证明了该传感数据采集系统的组网方式以及对应的传感数据采集算法的有效性。     

基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法

部署在无线传感器网络监测区域的传感器节点周期性地进行感知数据的采集和传输,传感器节点采集数据之间存在的空间关联性会增加采集数据的冗余度和网络能耗.为了延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法.仿真实验结果表明,该算法与已有算法相比,降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,保证了采集数据的质量.     

一种能量可计算的星型无线传感器网络协议

提出一种基于双向通信的无线传感器网络的超低功耗协议.通过分析协议的防碰撞原理,给出了网络参数的设计原则,以及传感器节点功耗与传感器网络寿命的关联算法,并通过OMNeT++网络仿真软件对协议进行了仿真验证.结果表明:该方法通过降低协议的复杂度,控制网络的工作流程,有效降低了整个无线传感器网络的能耗,延长了网络的使用寿命,并实现了预测无线传感器网路的寿命.     

节点信誉相关的无线传感器网络故障检测

提出一种基于节点信誉的无线传感器网络故障检测算法.算法为每个传感器节点建立了基于Dirichlet分布的信誉函数,整个算法由检测模块、信誉更新模块和故障判定模块3部分组成.检测模块计算节点当前时刻的健康等级;信誉更新模块负责维护、更新节点的信誉值;故障判定模块则对是否发生节点故障和敏感事件进行判定.仿真结果表明,该算法具有较高的故障检测精度,在传感器网络故障节点达到25%的情况下,仍能检测出94.83%的故障节点,而误警率则可以保持在5%以下.     

Self-diagnosis method for faulty modules on wireless sensor node

In order to diagnose the working status of each module on sensor node and make sure the wireless sensor networks (WSN) work properly, the components of sensor node and their working characteristics are studied. An on-line fault self-diagnosis method for sensor node is proposed. First, a flexible fault sensing circuit is designed as a state detection module on sensor node. Second, a self-diagnosis algorithm is proposed based on the hardware design and the failure analysis on sensor node. Finally, in order to ensure the WSN reliability, the voltage changes of each module working statuses can be observed using the state detection module and the faulty module will be found out timely. The experimental results show that this self-diagnosis method is suitable to sensor nodes in WSN.     

基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法

部署在无线传感器网络监测区域的传感器节点周期性地进行感知数据的采集和传输,传感器节点采集数据之间存在的空间关联性会增加采集数据的冗余度和网络能耗。为了延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法。仿真实验结果表明,该算法与已有算法相比,降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,保证了采集数据的质量。     

Sensor deployment strategy for chain-type wireless underground mine sensor network

Wireless sensor networks (WSNs) are very important for monitoring underground mine safety. Sensor node deployment affects the performances of WSNs. In our study, a chain-type wireless underground mine sensor network (CWUMSN) is first presented. A CWUMSN can monitor the environment and locate miners in underground mines. The lowest density deployment strategies of cluster head nodes are discussed theoretically. We prove that the lifetime of CWUMSN with a non-uniform deployment strategy is longer than with a uniform deployment strategy. Secondly, we present the algorithm of non-uniform lowest density deployment of cluster head nodes. Next, we propose a dynamic choice algorithm of cluster head nodes for CWUMSN which can improve the adaptability of networks. Our experiments of CWUMSN with both non-uniform lowest density and uniform lowest density deployments are simulated. The results show that the lifetime of CWUMSN with non-uniform lowest density deployment is almost 2.5 times as long as that of the uniform lowest density deployment. This work provides a new deployment strategy for wireless underground mine sensor networks and then effectively promotes the application of wireless sensor networks to underground mines.     

人体运动传感数据的无线采集方案设计

提出运用无线传感网络的方法实现人体运动传感数据的采集.该系统包含传感节点、簇首节点和汇聚节点.采用分层分簇的组网形式,传感节点通过无线的形式自适应地连接到某个簇首节点.每个簇首节点采用分时的形式组织各自的传感节点,并进行数据融合,转发到汇聚节点,汇聚节点通过USB接口把数据传到上位PC机.针对该方案的特点,对传感节点和簇首节点之间的无线传感器网络设计了一套协议,主要包含节点间的时间同步机制和节点申请入网竞争的时延退避机制.实验结果表明,该协议具有数据通信可靠性高、丢包率低的优点.     

基于均值滤波的大规模无线传感网能耗及海量数据去冗余方法研究

随着无线传感网络结构日趋复杂及逐渐朝大规模方向转变。科学、高效地解决传感网内的海量数据冗余及巨大能量消耗问题变得十分困难,本文通过对节点数据图像化建模,提出了一种基于节点数据图像的均值滤波算法来达到降低大规模无线传感网中的冗余数据量及能量消耗。首先从传感网的部署结构出发,通过节点之间的位置关系进行节点分簇并标记簇头节点,然后依据各簇内节点获取的数据信息进行图像化建模,建模完成后以各簇簇头节点获取的数据为参照标准对图像化后的簇内节点进行均值滤波,从而将簇内节点划分为活跃节点与休眠节点,活跃节点为传感网提供有效数据而休眠节点提供冗余数据,需要进入休眠状态。从仿真结果可知：在实际数据集与模拟数据集结合验证下,一个大规模、结构复杂的无线传感网被分为若干个簇并有效的完成了各簇内的节点数据图像化建模。在整体数据有效且不失真的前提下,各簇内实现了将可能存在的部分节点转化为休眠节点且成功将休眠节点转为休眠转态,不再产生、传递数据,从而降低传感网内的整体数据量及数据传递消耗的能量。因此本文提出的算法能够有效地处理规模大、结构复杂的无线传感网中存在的数据冗余及巨大能量消耗问题,通过该算法不仅降低了无线传感网中的冗余数据量,而且降低了无线传感网的能量消耗,提高了无线传感网的生命周期。     

合作博弈下无线传感器网络功率控制策略

无线传感器网络在动态变化的信道和干扰环境工作时,为获得较高的信干噪比,节点会提高发射功率,致使节点间的干扰不断增大,为抵消其带来的消极影响,节点将继续增加发射功率,这将导致网络环境逐渐恶化,同时过多浪费节点能量.针对以上问题,本文提出一种合作博弈下无线传感器网络功率控制策略,为使节点能够更加精准的根据周围环境信息动态调节发射功率,算法引入节点间距离作为干扰权重因子以修正有效干扰模型,进而改进信干噪比模型;基于合作博弈理论将节点信息传输速率和自身剩余能量整合,建立合作博弈下的效用函数,在对不同效用权重因子下的归一化信息传输速率、发射功率方差值、信干噪比和网络效用4种结果进行综合权衡后,得出适当的效用权重因子值,并证明效用函数存在纳什均衡解,通过算法多次迭代后得出使网络效用达到最高时的节点最优发射功率.仿真结果表明,本文算法得出的最优发射功率方差小,算法收敛速度快,网络在节点较低发射功率时即可获得较高的信干噪比,网络生存周期得以延长,实现更高的网络效用.     

无线传感器网络节能型数据融合算法

为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,提出二次数据融合算法(TFA).通过对每个节点设定阈值去除采集的冗余数据,控制传感器节点的数据传输量,从而控制无线通信的能量消耗.在传感器节点处,利用采集数据在时间上的相似性,对采集的数据进行融合;在控制中心,利用采集的数据在空间上的相似性,对采集的数据进行补偿和融合.仿真结果表明...     

Routing optimization of the wireless sensor network with energy and path constraints

An algorithm for routing optimization of an energy and path constrained wireless sensor network is proposed to solve the energy limitation problem which is caused by the frequent use of a single path by traditional wireless sensor network routing algorithms. By considering the load balancing and energy efficiency of wireless sensor networks, the concept of flight feasible domain is introduced to achieve efficient data transmission. Furthermore, energy and distance factors are added to ensure uniform and reasonable energy distribution among network nodes, so that the low-power and energy-efficient functional requirements of the wireless sensor network are satisfied. . Experimental results show that the proposed method can improve the network load balancing effectively, avoid the network segmentation caused by premature exhaustion of some nodes, and prolong the lifetime of the network.