基于无线传感器网络的大型场所火情检测与定位算法

针对商场等大型场所火灾监控存在的火情态势估计不明、监控节点孤立、预警准确率低、火源定位不准确等问题,提出一种基于 无线传感器网络的大型场所火灾检测与定位算法。采用人工神经网络对火灾检测节点数据进行学习训练和火情估计,并经过模糊推理决策,给出火灾报警信息。利用受限空间烟雾扩散模型、气体温度扩散模型实现火源定位,并准确估计火情,以提供消防人员灭火决策。从单节点神经网络火灾报警仿真实验得出单节点火灾检测概率较高,同时从多节点火情定位实验得出,火情的覆盖范围描绘准确,火源定位精度较好。理论分析和实验结果表明火灾检测和定位算法是可行的。     

基于HDV-Hop的无线传感器网络大型室内定位算法研究

大型室内公共场所是无线传感器网络定位技术天然的使用场所。针对经典的无线传感器网络DVHop定位算法应用性不强,定位精确度不高等缺点,Hybrid DV-Hop(HDV-Hop)定位算法改进了锚节点部署形式、数据路由方式以及坐标计算方法,较大地提高了定位精度,并扩展了无线传感器网络定位算法的应用性。在HDV-Hop算法之上实现了进一步的优化,得到一种更适用于大型公共场所的新型定位算法。新型定位算法将锚节点部署在大型公共场所中比较常见的矩形形状的周边,同时根据平均跳数选取平均每跳距离作为全局平均每跳距离进行距离计算。仿真实验结果表明,相对于HDV-Hop定位算法和采用矩形的锚节点部署方式的RHDVHop(Rectangular HDV-Hop)算法,新型定位算法具有较高的定位精度。     

无线传感器网络中的定位算法研究

在传感器网络应用中,位置信息是至关重要的,确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本最关键的功能之一,没有包含位置信息的监测信息往往是毫无意义的。本文首先简单介绍了无线传感器网络自身定位算法的基本概念,算法分类,接着重点比较分析了一些具有代表性的算法及系统的原理和特点,并对未来该领域的研究提出一些看法。     

无线传感器网络网格定位算法

根据未知节点必定处于周围一跳锚节点通信半径范围内重叠区域内的基本事实,提出了基于非测距定位的分布式Intersection-Grid-Sector（IGS）定位算法。IGS算法以锚节点通信半径的10%作为网格大小来获取重叠区域,并把重叠区域的每个网格坐标求质心作为未知节点估计坐标的方法。仿真结果表明比Bounding Box精度明显提高,比经典质心提高近20%。     

无线传感器网络分布式定位算法研究

定位技术是传感器网络中的关键技术之一.重点介绍DV-Hop,ROCRSSI两种分布式非测距定位算法及具体实现过程,DV-Hop算法以增加网络通信开销为代价获得了较高的容错性和覆盖率;ROCRSSI算法简单、部署成本低,但对周围环境和锚节点密度依赖性较大.从开销、容错性、定位精度、覆盖率等方面对两种算法的具体性能做了评价比较.     

无线传感器网络的节点定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息采集和处理方式,节点位置的确定是无线传感器网络应用的基础。结合无线传感器网络节点定位算法的性能评价以及分类方式,通过分析典型DV-Hop算法的误差产生,提出改进方案,并利用仿真环境验证。     

无线传感器网络APIT定位算法

无线传感器网络节点定位机制的研究中,基于距离无关的定位技术得到快速发展,其中基于重叠区域的APIT定位算法在实际环境下定位精度高,被广泛研究和应用.对APIT定位算法及其改进措施进行了总结,并给出性能比较结果.     

基于TOA的三维无线传感器网络节点定位算法

随着无线传感器网络应用的发展,对三维定位研究的需求日益迫切,但目前这方面的研究却很少。在TOA测距的基础上,提出了一种三维无线传感器网络节点定位算法,并对其性能进行了分析,给出了算法的时间同步误差和定位误差。最后在现有仿真平台OMNET 的基础上构建三维仿真模块,对算法进行了仿真实现,给出了该算法的定位精度和覆盖率。     

无线传感器网络定位算法研究

定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一.针对无线传感器网络低成本、低能耗的要求,在继承DV-Hop定位算法优点的基础上,提出根据跳数来调节节点定位过程中的数据包接收量即LDV-Hop定位算法.算法在局部范围内索取定位信息,并可以部分抵制MAC层冲突带来的错误信息.利用网络仿真工具Ns-2对算法进行仿真分析和比较,结果表明LDV-Hop定位算法有更高的定位精度,能有效降低数据通信量,并且对于不规则形状的节点分布具有较强的适应性.     

基于DV-hop的无线传感器网络定位算法研究

DV-hop算法是无线传感器网络中一种典型的定位算法.系统分析了DV-hop算法中对定位误差有较大影响的节点通信半径、锚节点个数、总节点个数等几个重要参数,并进一步给出仿真结果.通过仿真结果分析得出上述参数的较优值,降低使用DV-hop算法时无线传感器网络的定位误差.理论分析和仿真结果表明,参数优化后的算法有效的降低了...     

基于哈希编码的无线多媒体传感网络森林火灾图像识别算法

针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征, 通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%,高于SVM、BP神经网络和稀疏表示的火焰识别算法,且减少了网络中因图像传输而产生的能量消耗,提高了网络带宽的使用率。     

基于神经网络的无线传感器网络数据预测应用研究

无线传感器网络是一种由数量庞大的网络节点形成的复杂无线网络,是无线传感器的典型应用,目前已经广泛应用在多个领域当中。将神经网络引入到无线传感器网络当中,通过神经元描述每一个无线传感器数据,构建神经网络元模型。对传统的神经网络模型进行改进,利用无线传感器的神经网络模型,实现无线传感器网络采集数据的融合与提取。通过各种应用类型的差异,选择影响数据输出结果的主要因素,建立一种能够进行预测的模型。以某个区域是否发生火灾为实验原型,对该区域的火灾发生概率进行预测,采用已有的火灾发生数据为训练样本,通过收敛的网络预测火灾发生的概率。实验结果表明,基于神经网络的无线传感器网络数据预测是一种可行、有效的方法。     

基于无线传感器网络的多参数火灾探测节点研究

设计了基于无线传感器网络的多参数无线火灾探测节点,实现对温度、湿度和烟雾的自动探测,通过多参数符合探测方法来降低火灾误报率,实现对火灾的可靠监测.针对火灾特征参数多跳传输提出一种基于CSMA/CA机制的最短路径路由算法,探测器能自动组网实现对火灾特征参数的无线实时监测.实验结果表明,探测器单跳通信距离最远可达100米,多跳通信每跳传输延时约50 ms,对火灾烟雾响应达到I级灵敏度,湿度参数可有效消除水汽引起的火灾误报.     

模糊边缘检测无线传感器网络分簇算法

针对传统分簇算法簇头选举仅单一考虑节点位置或能量分布的问题,提出了一种基于模糊边缘检测的无线传感网络分簇算法,该算法综合考虑拓扑边缘信息和节点能量分布,根据网络能量分布情况调整带宽内边缘节点参与簇头选举的概率.仿真结果表明,该算法簇头选举相对于LEACH算法分布更加合理,有效延长网络生命周期.     

基于数据融合的无线传感器网络林火监控算法

针对无线传感器网络在林火监控应用中存在的问题,提出了一种分层聚簇数据融合算法。簇内传感器节点使用加权平均法对原始数据进行数据级融合处理,以消除原始数据中的冗余成分,减少从簇内传感器节点到簇头节点的通信量;簇头节点采用D-S证据理论建立识别框架,通过对本簇成员的反馈信号进行决策级融合处理,提高了火灾事件的识别精度和网络的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效消除无线传感器网络的冗余数据,并能够在失效节点数不超过总节点数40%的情况下正确工作。     

秦岭北麓森林火灾监测系统及节能算法

针对秦岭北麓浅山区森林火灾监测的需要,设计一种基于无线传感器网络的森林火灾实时监测系统,该系统给出监测实施的网络体系结构、无线传感器网络节点的硬件设计和软件实现。同时,针对无线传感器网络的能量约束问题,提出基于网格理论的节能算法,该算法以中心点的计算代替原有四周节点的计算,降低了计算复杂度。仿真结果表明,计算覆盖度与实际覆盖度的误差小于11%,验证了算法的有效性。     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法锚节点数的比例与节点定位精度以及覆盖率密切相关的问题,在分析原算法的基础上对其进行改进。改进后的算法未知节点只接收限定跳数内的锚节点的信息,当未知节点接收到3个或3个以上锚节点的信息时对其进行定位,然后将已定位的未知节点升级为锚节点,新旧锚节点共同参与剩下的未知节点的定位。仿真结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率和定位精度。     

一种优化的基于博弈论的无线传感器网络区域分簇算法

能量消耗是设计无线传感器网络时需要考虑的主要因素。已有的研究大都利用分簇的思想实现网络能耗的节省与均衡,但这些方法存在簇首个数不稳定及分布不均等缺点,从而影响了整个网络的生存时间。给出一种优化的基于博弈论的分簇路由协议。该算法根据最优簇头数来对区域进行划分,在每个区域内采用博弈的方式博弈出一个簇头。同时,为了均衡整个网络的能耗、延长网络生命期,还引入了概率归零机制和区域轮转机制。最后,通过仿真实验验证了算法的优越性。     

基于能量感知的无线传感器网络路由算法

针对LEPS(Link Estimation and Parent Selection)在路由选择维护阶段数据收集成功率较低、节点间负载不均衡、链路质量评估复杂等问题,提出了基于能量感知的路由算法Energy-Aware and Load-Balance(EALB)。在路由选择时,EALB引入了能量感知和同层节点数据转发机制。通过仿真实验将该算法与LEPS路由协议进行比较,结果表明在相同的实验环境下,该路由协议能够提高收集成功率,有效均衡负载,延长网络生存时间。