WRSN中多MC协同的一对多能量补充策略

无线可充电传感网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks ,WRSN)由于受到传感器有限的电池容量限制,所面临的一项重要挑战是如何调度移动充电器MC(Mobile Charger)及时为传感器进行充电,避免传感器由于能量过低而失效。现有的充电策略中单MC充电策略难以满足大规模WRSNs的电量需求,多MC充电策略常忽略充电的均衡性。为此,本文研究了WRSN中多MC协同充电问题,提出一种多MC协同的一对多能量补充策略(MTORN)。首先通过相交圆算法将网络中的传感器节点划分为若干个节点簇,MC根据节点簇的平均剩余能量以及距离划分簇的优先级,每个MC前往不同的节点簇进行一对多充电以提高充电效率。仿真结果表明,与现有的算法相比,MTORN能够有效降低网络中传感器节点失效数量和MC的移动成本,延长网络生存时间。     

嵌入式无线传感器网络的应用与研究

对当前流行的加速度传感器ADXL202和微处理器芯片AT91SAM7S256、射频芯片CC2420、GPRS模块MC39i、温度传感器TMP05进行研究与思考,设计与实现了无钱传感器网络节点,并对蓝牙技术在无线传感器网络中的应用进行了深入研究.     

基于WRSN的多节点按需充电策略研究

针对无线可充电传感器网络(WRSN)中的节点死亡率过高问题，为了降低节点死亡率，以按需充电架构为基础，提出了一种动态不均匀分簇的单移动充电设备(MC)多节点在线充电策略SMMCS(single MC multi-node charging strategy)。策略首先将无线可充电传感器网络进行动态不均匀分簇，以此划分移动充电设备的服务分区；然后在此模型基础上以最小网络节点死亡率为目标，进行路径规划时综合考虑节点剩余能量、距离以及能耗等因素。仿真实验结果表明，与SAMER、VTMT以及FCFS策略相比，该策略减少了节点等待时间，缩短了MC总充电代价，减小了节点死亡率。基于仿真条件，网络节点死亡率为4.31%。     

嵌入式无线传感器网络的应用与研究

无线传感器网络是当前国际上备受关注的、由多学科高度交叉的新兴前沿研究热点领域,被认为是21世纪最重要的技术之一.本文采用当前流行的微处理器芯片AT91SAM7S256、射频芯片CC2420、GPRS模块MC39i、温度传感器TMP05和加速度传感器ADXL202实现无线传感器网络节点的硬件设计,并在软件设计方面进行深入的研究.最后给出一个应用实例一蓝牙技术在无线传感器网络中的应用.     

基于MC13192的无线传感器网络节点设计

ZigBee技术是一种新兴的无线通信技术,以低速率、低功耗、短距离而著称,是目前研究的热门技术.本文简要介绍了ZigBee技术体系结构与特点,以及基于ZigBee技术的无线传感器网络的主要优势;重点介绍了一种采用符合ZigBee技术的射频芯片MC13192实现无线传感器网络节点的设计方案,并对系统硬件接口电路与无线通信软件流程作了说明.     

无线传感器网络研究综述

无线传感器网络作为计算、通信和传感器三项技术相结合的产物，是一种全新的信息获取和处理技术。在简要介绍无线传感器网络体系结构的基础上，分析和展望了一些有价值的应用领域。结合已有研究，从数据采集、数据计算和路由协议三方面介绍无线传感器网络的研究现状，并着重介绍了目前无线传感器网络采用的路由技术，最后指出了下一步的研究方向。     

无线传感器网络应用及研究现状

无线传感器网络是一种新型网络，作为一种全新的信息获取和处理技术，具有广泛的应用范围，例如远程环境监测和医疗健康等等。该文介绍了无线传感器网络的发展历程、基本组成、特点和应用领域，同时阐述了目前研究的热点问题。近年来，随着传感器的更小型化、廉价化和智能化，无线传感器网络的应用前景将会更加广阔。     

基于GPRS的农用智能监控系统

基于移动通信网以单片机AT89S52为核心,结合传感器、数字通信、网络技术,提出了农用智能监控系统的设计方法及应用前景.本文通过使用AT命令实现单片机与GPRS模块MC35I的通信,采用协议处理器芯片E5112作为TCP/IP协议的执行部件,实现网络连接.     

无线传惑器网络应用及研究现状

无线传感器网络是一种新型网络，作为一种全新的信息获取和处理技术，具有广泛的应用范围，例如远程环境监测和医疗健康等等。该文介绍了无线传感器网络的发展历程、基本组成、特点和应用领域，同时阐述了目前研究的热点问题。近年来，随着传感器的更小型化、廉价化和智能化，无线传感器网络的应用前景将会更加广阔。     

一种适合于传感器网络的新型压缩算法研究

数据压缩可以高效节约网络能量,有效延长网络寿命。针对B-LZW算法的缺陷,提出了一种新型的可以直接应用于传感器网络的改进算法—MC-B-LZW;在设计中引入了miniCache,完善了算法的操作性,可使该算法嵌入到现有的各类传感节点中;测试B-LZW及其改进算法MC8,MC16,MC32和MC64的性能;通过比较压缩率和执行时间2个指标,得出结论:MC16算法性能最优,压缩率较B-LZW平均提高13.6%,执行时间较B-LZW几乎没有延长,是一种比较理想的压缩算法。