无线传感器网络中分布式数据压缩方法

针对无线传感器网络节点能量受限及传感数据在时间与空间方向上都存在冗余的问题,基于5/3整数小波方法,提出分布式时空数据压缩算法以及参数包复制策略。仿真实验结果表明,与提升格式的小波方法相比,该方法不但减少时间与空间方向上的数据量,同时延长1/4左右网络生命周期。     

一种移动无线视频传感器节点的覆盖算法

在现有的无线传感器网络覆盖算法的研究中,缺乏对移动节点路径规划的研究,而针对具有视频传感器节点的网络仍使用普通传感器圆形覆盖区域的测量方法来计算覆盖面积,并不完全符合实际情况.基于这两方面的原因,本文提出了一种适用于无线视频传感器节点的最大覆盖算法,并提出一种对于视频传感器节点覆盖面积的计量方法.该算法能够使节点在保证网络连通性的前提下,达到最大的有效监测范围.此外,本文建立了相应的仿真实验模型,对该算法的有效性和覆盖面积进行了实验与分析.结果表明,本算法的节点监测面积大约为使用随机运动算法的节点监测面积的1.5倍左右,并可以保证网络的连通性.     

面向无线视频传感器网络的低复杂度视频编码算法

针对无线视频传感器网络(Wireless video sensor networks,WVSN)时视频编码算法的具体需求,提出一种基于运动检测的低复杂度视频编码算法.该算法只对当前编码帧中的运动对象进行编码,并且以面向对象的结构输出码流.实验结果表明,与H.264全I帧编码相比,本文提出的算法编码速度提高了约3倍,编码性能提高了约2 dB.与H.264基本档次相比,虽然编码性能略有下降,但是编码速度平均提高了8倍左右.本文提出的算法可以在编码效率和编码速度之间获得很好的折衷,在一定程度上可以满足WVSN的需求.     

无线传感器网络中视频传输系统的研究

介绍了一种基于S3C2440硬件平台和嵌八式Linux操作系统的远程视频传输系统的总体设计方案,阐述了系统的总体结构和各部分的实现并给出关键功能的软件买现方法。在系统中的视频处理采用MPEG-4压缩算法。该系统实现了802．11无线局域网的视频传输,与传统的视频监控系统比较,该方案具有体积小、成本低、稳定可靠等优点。     

无线传感器网络汇聚节点拥塞控制方法

针对无线传感器网络中汇聚节点的拥塞,设计一种基于灰色预估神经网络控制队列的控制器.利用RBF神经网络的自学习能力解决网络实时变化时算法参数的在线整定问题,并利用灰色GM(1,1)预测器有效地解决了在汇聚节点易发的大时滞对网络性能的影响.仿真结果表明该算法具有较好的鲁棒性.     

无线传感器网络中传感器节点的布置

在无线传感器网络中，传感器节点收集本地数据，通常通过其它节点将数据转发给基站，因而离基站越近的节点，消耗的能量越多．如果采用通常的方法，即均匀布置传感器节点，则基站附近的节点将很快消耗完能量，基站也就无法收集数据．本文通过研究无线传感器网络中的能量消耗，得到了一个布置传感器节点的密度函数，按此函数布置传感器节点可以有效地延长系统的生命期．理论分析和模拟结果表明，本文的布置方案将系统生命期提高到均匀布置方案的3R/2t倍，这里t为传感器节点的通信距离，R为传感器节点的分布区域半径．     

基于Ad-Hoc的交通隧道无线传感器网络视频传输研究

在搭建交通隧道无线传感器网络（ WSNs）模型的基础上,分析交通隧道无线信号的传输特性。运用经典的Ad-Hoc路由协议构造仿真场景,从描述图像质量的平均峰值信噪比（ PSNR）值和描述网络质量的平均时延两个方面分析交通隧道中无线传感器网络传输视频图像的性能。研究表明：使用基于Ad-Hoc路由协议的传感器网络传输视频图像可以满足交通隧道监控的要求,按需距离矢量路由（ AODV）协议传输的视频图像质量优于目的序列距离矢量路由（ DSDV）协议。     

一种低功耗无线视频传感器网络编码方法

本文针对无线视频传感器网络能源受限的特点,将小波变换级数、消隐编码、压缩码率三者相结合,提出了一种低功耗的图像编码参数表查询方法,旨在达到指定图像质量的前提下最大限度地节约节点的能耗,延长整个网络的使用寿命.仿真实验结果表明提出的方法能有效减少节点功耗.在低码率的图像传输中其节能效果尤为显著.     

面向无线视频传感器网络的目标检测与视频重构方法研究

考虑到无线视频传感器网络中节点资源及能源受限等情况,针对视频监控固定视场中存在的大量冗余信息,提出了一种面向无线视频传感器网络的目标检测与视频重构方法来有效去除冗余.首先传输JPEG2000压缩的背景图像,继续采集视频图像,对其进行目标检测,将检测到的目标图像进行JPEG2000压缩,然后仅传输目标图像压缩码流及其空间...     

无线传感器网络的节点部署方法的研究进展

无线传感器网络正成为全球关注的热点领域,节点部署是无线传感器网络工作的基础,它直接关系到网络监测信息的准确性、完整性和时效性,但目前对这一方面的研究还比较少,研究工作远落后于其它方面.对节点部署的相关问题进行了阐述.在分类与比较的基础上系统的综述了近几年来节点部署方法的研究进展,讨论了目前存在的问题和需要进一步研究的方向,旨在对以后的研究提供参考.     

视频传感器网络中基于相关性图像融合算法

基于图像相关性信息,从系统层面提出了一种图像融合算法.该算法充分考虑到视频传感器节点的有限资源及相邻节点间冗余视觉信息,将同一场景的视觉监测任务分配到相关度较大的2个视频传感器节点上,每个视频传感器节点仅负责传输一部分视觉场景信息.特别地,利用极线约束性质融合多路传输来的部分图像信息,最终实现场景视觉信息的重建.实验结果表明:该算法简单易行,既可以减少网络传输量、节约网络能量,又可以实现场景视觉信息的有效监测.     

基于无线传感器网络的湿地水环境数据视频监测系统

对湿地水环境监测技术的研究现状与进展进行了概述.提出了基于无线传感器网络的实时数据视频监测系统的设计方案,介绍了系统架构,并详述了基于ZigBee无线技术的数据监测节点、基于ZigBee无线技术和CDMA无线技术的数据视频基站、水环境数据和视频监测中心等各个部分的功能特点及设计方法.     

视频传感网中鲁棒多视角分布式视频编码

针对传统无线视频传感器网络中存在的信息丢失和传感器之间需要建立通信等问题,提出一种鲁棒多视角分布式视频编码系统。通过采用改进的PRISM编码结构,在利用视角间冗余信息提高编码增益的同时将冗余用于增加编码在有损信道中传输的鲁棒性。实验结果表明,该系统在利用信息冗余获得视频压缩的基础上,对无线信道固有的数据包丢失也具有较好的鲁棒性。     

无线传感器网络中基于Agent的QoS管理机制

针对无线传感器网络的节能特性和网络应用对服务质量(QoS)要求的不断提高,提出了一种节能高效的服务质量管理机制,运用Agent技术实现传感器节点的信息采集和QoS预约,当网络环境变化时进行QoS协商与再协商.与传统QoS机制相比,基于Agent实现的QoS管理机制能够最大限度对支持网络应用,更适合传感器网络的节能要求,延长网络的生命期.     

无线视频传感器网络有向感知K覆盖控制算法研究

作为无线视频传感器网络的一个研究热点,有向覆盖控制理论引起了很多研究者的广泛关注,但是有向K覆盖问题还未得到深入研究.由于最大K有向覆盖问题属于NP-complete问题,所以难以在多项式时间内得到求解,因此设计了一种简单的分布式启发式算法,在一跳邻居范围内对传感器节点的感知方向进行协同调度,使得目标集合被有向K覆盖的时间最大.最后通过仿真比较了有向感知K覆盖DS-K-Coverage算法、贪婪算法Greedy-Algorithm、随机覆盖算法Random-Coverage的覆盖性能.     

异构无线传感器网络基于区分服务的网络编码协议

通过将来自多条链路的数据包融合为一个单独的编码信息流进行传输,网络编码技术能够显著地提高无线 多}a}网络的容量。提出一种基于区分服务的异构无线传感器网络编码协议(DI3NO。协议的核心思想是周期性地计 算节点剩余能量的均值和标准差,对节点进行动态分类。在此基础上,将服务质量需求映射到网络编码协议中。为 此,引入能量感知编码包转发机制,以高效地利用节点的能量;另一方面,设计多优先级数据包调度策略,目的是创造 更多的编码机会。仿真结果表明,DI3NC不仅可以保障数据的可靠传输,而且可有效地减少低能量节点的能耗,从而 延长网络的生命周期。     

无线网络编码综述

网络编码是近年来通信领域的重大突破,其基本思想是网络节点不仅参与数据转发,还参与数据处理,这样可以大幅提高网络性能。本文关注网络编码在无线网络环境中的研究与应用,在评述了网络编码在无线自组织网络、无线传感器网络和无线网状网三种无线网络类型上的最新研究进展之后,对其发展趋势进行展望。     

无线传感器网络中基于信息收益的多目标跟踪

目标跟踪是无线传感器网络应用的一个很重要的研究领域,节点有限的通信能力、处理能力、存储能力限制了传统跟踪算法的使用.为了提高网络的信息感知能力和降低能量消耗,提出基于信息收益的加权质心多目标跟踪算法,算法通过信息收益函数选取并唤醒节点对目标感知,通过传感器属性信息解模糊,并利用加权质心算法实现了多目标跟踪.仿真结果表明,与Bayes滤波协同多目标跟踪算法相比,算法虽精度略低,但时间复杂度低、失跟率低、实时性高,总体性能优于前者.     

基于无线传感器网络的分布式信源编码方法

针对在无线传感器网络中节点能量有效性较低的问题,利用分布式信源编码方法,去除冗余并压缩节点发送的数据。将分布式信源编码方法与对应网络结构相结合,提出基于簇的无线传感器网络实现分布式信源编码方法。实验结果表明,该方法能节省网络中25％-30％的能量消耗。