无线传感器网络自适应链路层FEC控制策略*

提出一种适用于无线传感器网络的自适应链路层FEC控制策略。该策略基于Kalman滤波器预测当前的网络状态,在数据链路层采用FEC控制机制,根据FEC能耗分析的自身特性自适应地调整FEC参数n,以便改善无线传感器网络的通信性能,并建立单跳无线传感器网络模型和能量模型。数学分析和仿真验证表明,该策略能够有效地提高无线传感器网络数据传输的可靠性,降低无线传感器网络的能量消耗。     

基于跳数的WSN自适应链路层差错控制策略

本文提出一种用于无线传感器网络数据传输的数据链路层自适应差错控制策略,以提高无线传感器网络通信可靠性。在无线传感器网络中,主要分析传感器节点发送的数据帧,以及各种信道可靠性。由于链路层数据帧所经历的跳数不同,它们的重要性有所不同,因此我们提出一种基于链路层数据帧所经历跳数自适应差错控制策略(AECM),该策略建立了跳数与差错控制方案之间的相互对应关系。数学分析表明,该策略在提高无线传感器网络数据通信整体效率的同时保持高能效。     

无线传感器网络信息融合平台设计与实现

针对军用无线传感器网络中存在大量不同种类的传感器节点,其异构性易形成的信息孤岛问题,通过设计构建通用无线传感器网络信息融合决策平台来屏蔽各类传感器信息在数据结构上的异构性,以实现数据的集成、挖掘,达到信息的实时共享的目的。重点研究设计了平台的数据包解析模块和及其信息融合机制,并使用数据字典作为数据包解析的核心。采用了决策级结构作为平台的信息融合机制,实现了军用传感器网络的信息融合决策。     

无线网络的差错控制策略及其性能分析

研究网络数据优化传输性能,针对无线传感器网络动态的信道特性、拓扑和带宽有限等特点,要保证输出性能和效率,对网络差错应选择严格控制策略.为了提高无线传感器网络通信的可靠性,提出一种适用于无线传感器网络多媒体数据传输的自适应差错控制策略.策略采用跨层设计的方法,根据链路层数据帧所属应用层视频帧的类型及其发送节点和下一跳接收节点之间的通信距离特性,自适应地选择当前最优的差错控制技术.数学分析表明,策略充分利用无线传感器网络的能量和带宽资源,有效地提高了数据通信的传输效率和可靠性.     

基于MobilityFramework的无线传感器网络仿真系统

系统仿真是无线传感器网络研究的重要手段。在分析和比较相关网络仿真工具的基础上,给出一种基于MobilityFramework的传感器网络仿真系统的设计和实现方法。该系统采用层结构,以实现单个传感器节点的分层和各层功能行为定义,节点各层的相互独立使模块代码复用率大大提高;功能上该系统集成了传感器网络能耗、时延和丢包统计模型,并采用后台数据库支持技术,增强了仿真实验的数据储存和处理能力;此外,系统也可支持配置文件和仿真文件的脱平台运行,具有很好的可移植性。通过传感器网络系统相关实验模拟,表明该系统建模快、重构有效、功能完整和实验结果真实可靠,是一种适合无线传感器网络的实验平台。     

无线传感器网络数据链路层设计模型

无线传感器网络是一种与传统网络不同的、具有能量有限、自组织等特点的无线Ad Hoc网络,其网络协议的没计面临新的挑战。该文采用信息融合与多传感器管理的策略,采用UML建模工具进行分析,提出了一种无线传感器网络数据链路层设计模型,通过减少控制包的开销,优化传感器结点有效数据的传输和能量消耗等,从而使数据的传输与差错控制、能量消耗等性能得到改善。     

煤矿安全监测系统无线传感器网络网关设计

针对煤炭工业以太网络与井下ZigBee无线传感器网络异构互联的需要,提出了一种煤矿安全监测系统无线传感器网络网关设计方案;介绍了网关的软硬件实现要点,并在不额外移植新操作系统内核的情况下,对ZigBee协议栈Z-Stack的操作系统抽象层进行了相应扩展,以满足嵌入式网关系统任务实时性要求。测试结果表明,该网关实现了ZigBee无线传感网络和以太网的通信协议转换功能,保证了数据转发的实时性和可靠性。     

面向精准农业的感知节点传感器驱动与控制

分析了面向精准农业应用的无线传感器网络感知节点的功能特性,针对现行节点不能满足精准农业中低能耗、长生命周期及数据准确性需求的问题,搭建了Testmote硬件平台,并基于ATmega1281微处理器实现了传感器模块外围逻辑电路设计,为不同类型通信协议的传感器模块提供即插即用的接入方式.进一步,在深入研究Tiny OS 2.x硬件体系结构的基础上,抽象出了传感器模块的驱动体系.最后,根据传感器模块通信协议类型的不同,按照测试、验证、移植的思路,进行通信协议匹配,实现传感器模块的驱动和控制,并成功应用于精准农业大棚监测系统中.     

无线传感器网络系统平台的开发与设计

基于SIA-MS_1.0硬件平台,在TinyOS操作系统下设计无线传感器网络研究平台。在该无线传感器网络平台上,设计了一个含多传感器的数据采集节点,并在数据链路层对该节点的发送帧进行了研究与设计。对完成的无线传感器节点进行测试、监控。实现了分布式无线传感器网络节点的功能。     

业务驱动的无线多媒体传感器网络跨层优化

由于无线多媒体传感器网络链路动态变化、节点移动、带宽和能量受限等特点,传统的分层协议及其局部优化很难保证整个网络性能最优。为实现无线传感器网络中多媒体业务保障服务质量(QoS),提出一种基于业务驱动和自反馈机制的无线多媒体传感器网络跨层优化策略。该策略按照保证QoS等级最高业务服务质量原则,自适应优化网络协议栈各层参数,并将优化后参数反馈给相应网络协议层,实现保证QoS的网络资源优化,仿真结果表明,该方法在综合物理层误码率和链路层数据帧丢失率的情况下,与传统网络分层协义相比,提高多媒体信息传输质量方面有一定优越性。     

多跳无线传感器网络自适应链路层FEC/ARQ控制策略

提出一种用于多跳无线传感器网络数据传输的数据链路层自适应混合FEC/ARQ控制策略,以提高无线传感器网络通信的可靠性.该策略基于Kalman滤波器预测当前的网络状态,根据混合FEC/ARQ能耗规律和特点,自适应地调整FEC参数n.此外,发现ARQ能耗与重传策略无关,而与网络状态有关.数学分析和仿真验证均表明,该策略能有效降低多跳无线传感器网络的能量消耗,显著地提高数据传输的可靠性.     

无线传感器网络IPv6接入系统的设计与实现

在分析现有无线传感器网络IPv6接入系统不足的基础上,设计一个新的接入系统。其中的网关系统以嵌入式微处理器S3C2410、无线网卡、射频芯片CC2420等为硬件,实现将以IEEE802.15.4作为物理层和数据链路层标准的无线传感器网络接入IPv6网络中。给出该系统的软硬件平台设计及相关算法,通过实验证明该系统能快速完成网络通信。     

无线传感器网络IPv6接入系统的设计与实现

在分析现有无线传感器网络IPv6接入系统不足的基础上,设计一个新的接入系统。其中的网关系统以嵌入式微处理器S3C2410、无线网卡、射频芯片CC2420等为硬件,实现将以IEEE802.15.4作为物理层和数据链路层标准的无线传感器网络接入IPv6网络中。给出该系统的软硬件平台设计及相关算法,通过实验证明该系统能快速完成网络通信。     

EasiTest:多Radio异构无线传感器网络测试平台

设计并实现了一种多Radio的异构无线传感器网络综合测试平台系统EasiTest,该平台采用了两种不同性能、功能的测试节点,可以支持大规模、异构传感器网络综合性能测试以及应用性研究.平台内采用了结构复杂、功能完备的多Radio的EZ271作为中高速测试节点,以及以 WiFi作为测试通道的EZ521作为中低速测试节点;系统提供传感/测试数据收集、数据管理、资源分配、服务器状态检查、节点状态检查与参数配置以及资源注册共享等功能模块,保障用户能够方便快捷地实现功能实验;通过友好的 Web访问页面,用户能够模拟真实的网络环境对多种类,如802.15.4,802.11协议等,以及多层次,如 MAC层、路由层、应用层等的网络协议研究成果进行灵活的综合实验验证,从而能够有效地提高无线传感器网络技术的研究效率.     

基于虚拟接入物联网中间件平台的设计与应用

提出一种基于虚拟接入的物联网中间件平台VAM(Virtual Access Middleware)。通过引入虚拟接入层,将异构的传感网络协议转换为中间件平台的内部协议,从而屏蔽了传感网络的异构性,为应用层访问异构无线传感网络提供统一的访问平台。详细介绍此中间件平台虚拟接入模块以及平台通信协议的设计,并通过在水质监测系统下的应用,验证了VAM中间件的可行性,降低了应用层软件开发的复杂度。     

WSN中层次型拓扑控制与网络资源配置联合设计方法

综合考虑异构无线传感器网络中节点速率分配、簇的划分规则和链路层网络频带资源占用情况, 提出一种基于拓扑控制与资源优化分配的层次型路由算法. 在网络层, 该算法根据成员节点和簇首节点的速率分配机制建立节点流量平衡模型. 在链路层, 分析无线传感器网络频谱共享行为, 研究邻近用户间访问冲突的规避抑制模型, 重构网络频带资源. 通过引入带宽比例因子将可用频带划分成若干子带, 提高网络频带资源的利用效率. 本文基于跨层联合设计思路, 建立一个混合整数非线性规划问题,对异构无线传感器网络中拓扑控制和网络资源分配问题联合设计, 得到最优的分簇结果和资源分配方案. 最后, 在设定网络拓扑中评估性能, 仿真结果证实该算法在网络频带资源充分利用的同时, 可实现最优的簇首匹配和路由建立结果.     

无线传感器网络移动簇头节能传输协议

无线传感器网络具有资源的有限性和传感器采集数据的特点,许多在传统网络中运作良好的通信协议,在一些由固定节点和移动节点组成的无线传感器网络中不能很好地管理网络和处理传感器数据。该文提出一种移动簇头的节能通信协议,使用自组织传感器簇来处理和散发数据。通过与LEACH协议的对比,证明该协议具有更好的节能性和更长的网络寿命,更适用于无线传感器网络。     

基于DS证据理论的无线传感器网络MAC层安全研究*

研究了无线传感器网络MAC层安全问题,分析了现有无线传感器网络MAC层协议安全体系的不足之处,针对无线传感器网络遭到非法入侵的情况,提出了一个基于D-S证据理论的MAC层入侵检测机制。该机制利用碰撞率、数据包平均等待时间、RTS包到达率以及邻居节点的报警作为证据,对网络的状态进行实时的分析检测,根据网络的状态作出响应。该算法能够应用于现有的MAC协议如S-MAC、IEEE 802.15.4中,仿真结果表明,该算法能够较好地抵御针对MAC层的攻击,保证网络的安全运行。     

无线传感器节点定位功能测试平台

建模测试对无线传感器网络的研究以及相关商用产品的开发起着至关重要的作用.描述了用于监控无线传感器节点定位功能的测试平台的工作过程,构建了基于ARM嵌入式系统的无线传感器网络.采用相对定位方法,确定网络内各节点的相对位置,降低误差,以符合精度要求.分析了在μC/OS-Ⅱ操作系统的调度下,传感器节点利用GPS模块进行相对定位的流程,并对网络状态的显示界面作了相应介绍.利用该平台对传感器网络进行测试,所得定位数据符合实际情况,获得了预期的结果.     

基于深度学习算法的无线传感器异常数据检测

提出了基于深度学习的异常数据检测的方法,精准检测到无线传感器异常数据并直观展现检测结果。基于无线传感器网络模型分簇原理,通过异常数据驱动的簇内数据融合机制,去除无线传感器网络中的无效数据,获取无线传感器网络有效数据融合结果。构建了具有4层隐含层的深度卷积神经网络,将预处理后的无线传感器网络数据作为模型输入,通过隐含层完成数据特征提取和映射后,由输出层输出异常数据检测结果。实验证明：该方法可有效融合不同类型数据,且网络节点平均能耗较低;包含4层隐含层的深度卷积神经网络平均分类精度高达98.44%,1000次迭代后隐含层的训练损失均趋于0,可实现无线传感器异常数据实时、直观、准确检测。