基于压缩感知的新型声信号采集方法

介绍了一种基于压缩感知的声音信号采集方法,特别适合于无线传感器网络的声学监控应用,能够大大降低采样过程中对硬件采样速率和能量的需求,同时减轻了无线通信的负担,从而实现无线传感器的低成本化和实用化.利用声学信号在频域中的稀疏性质,在压缩感知相关理论的指导下设计了一种新型的随机压缩采样方法,实现了信号有用信息的高效获取;同时,利用加权L1 -magic算法对信号进行重构,完成完整的信号采集过程.仿真及实验表明,该方法能够实现在1/10以下标准采样频率下的声信号采集.     

基于稀疏信号重构的无线传感网络目标定位

提出了一种新的基于稀疏信号重构的无线传感网络目标定位方法.针对目标定位问题,将多目标位置表示为离散化测量空间上的稀疏向量,则多传感节点声音信号能量测量值向量可分解为测量矩阵、稀疏矩阵与稀疏向量的乘积,通过稀疏信号重构方法可以恢复目标位置稀疏向量,实现多目标定位.传统L1范数稀疏信号重构法要求测量矩阵和稀疏矩阵乘积满足受限等距性条件,在目标定位问题中难以满足.采用贪婪匹配追踪算法重构稀疏向量,基于噪声信号能量幅值终止迭代搜索,进行多目标定位.实验表明,基于贪婪匹配追踪稀疏信号重构目标定位方法能准确实现多目标定位,定位精度优于基于正交匹配追踪的稀疏信号重构目标定位方法和基于单纯形搜索的最大似然估计目标定位方法.     

机械设备状态监测无线传感器网络研究进展

通过分析无线传感器网络（wireless sensors network,简称WSN）的优势和潜能,提出将无线传感器网络应用于机械设备状态监测中,以弥补目前有线连接的机械设备状态监测系统的局限性。针对目前机械设备状态监测中所用的无线传感器网络节点硬件性能偏低、采样频率也低、缺乏信号同步采集研究、对大量数据快速可靠传输研究偏少、对于反映机械设备状态最关键的机械振动的监测还难以实现等问题,提出要实现基于无线传感器网络的机械设备状态监测,必须解决高速同步采集、实时可靠传输和能量供应等难题。指出了低成本、低功耗、微型化、网络化、多功能化将是无线传感器网络在机械设备状态监测应用中的发展方向。     

基于无线传感器节点的化工设备状态监测研究

为提高化工设备状态监测能力,创建了一种基于无线传感器节点的化工设备状态监测模型.采用无线传感器组网的方法进行化工设备状态参数分析和特征提取,通过参数辨识和节点优化部署的方法,进行化工设备状态参数融合和节点轮换调度.提取化工设备状态的特征量,对采集的化工设备状态信息进行谱密度特征分析,根据无线传感节点采集到的化工设备状态信息谱密度特征差异性进行异常状态特征检测和分析,实现了化工设备状态监测和工况可靠性分析.仿真结果表明:该方法可靠性高,稳定性好,提高了化工设备的稳态工作能力.     

无线传感器网络中节省能量的目标跟踪算法

目标跟踪是无线传感器网络中的一个重要应用。由于传感器节点携带的电池能量有限,且处于工作状态时消耗的能量要大于感知状态和休眠状态,如何在降低节点的能量消耗和保证跟踪精度之间找到一个平衡点,是一个需要解决的问题。因此,一种节省能量的目标跟踪算法被提出。在每个采样时间段,选择出一个节点作为调度节点,调度节点指挥普通节点在3种模式之间进行转换,只选择一部分节点处于工作和感知状态,其余节点处于休眠状态。仿真结果显示,和其他跟踪算法相比,这种算法能够减少能量消耗,降低跟踪误差。     

煤机设备无线自供电状态监测系统

针对当下煤机设备状态监测系统时效性差、通信电缆铺设困难、需要定期更换电池等问题,提出了一种基于无线传感器网络与自供电技术的监测系统设计方法。系统由能量采集模块、无线传感器网络及监测上位机组成,通过能量采集模块收集煤机设备振动能量为节点电路供电,采用无线传感器网络与上位机实现设备关键状态信息的采集、传输与处理。测试结果表明,系统可在30 m有效范围内实现对煤机设备运行状态的实时监测,能量采集模块最大输出功率可达378 mW,能够有效收集设备振动能量实现系统能源自供给。     

基于TinyOS2.x的WSN图形化仿真平台设计与实现

由于无线传感器网络(WSN)规模大、难以人工维护等特点,仿真实验成为评价大规模无线传感器网络性能指标的重要方法。TinyOS2.x仿真工具TOSSIM只能在字符界面中进行无线传感器网络仿真,并且TOSSIM无法实现节点能量监测。针对现有TOSSIM的不足,根据改进的能耗模型,提出了一种无线传感器节点的剩余能量计算算法;并根据剩余能量计算算法,设计了TinyOS2.x传感器节点剩余能量计算组件和传感器节点应用程序,通过Qt软件开发技术设计了图形化仿真软件。实验结果表明,改进的仿真工具可以直观、准确地实现无线传感器网络实时仿真。     

基于表面均匀配置的UWSNs覆盖控制方法研究

本文针对湿地水流较为平缓的特点,提出一种适用于湿地水环境监测、基于表面均匀配置的三维水下无线传感器网络覆盖控制方法.初始配置时,将传感器节点均匀等间距地分布于监测水域的表面,并按照分布式算法将各个节点下降至合适的深度,以实现对水下三维空间最大程度的覆盖.仿真结果表明,在不同的网络规模下,本方法在最大化由覆盖度和平均距离加权而成的综合指标这一覆盖控制方法的优化目标上,均优于二维随机法、一维随机法,以及深度随机法.     

基于无线传感器网络的智能状态监测系统研究

针对现有设备状态监测系统中存在的集成度不高、适应性差和状态数据利用率低等缺点,研究并建立了基于无线传感器网络的机械设备智能状态监测系统原型.其核心是设计基于MSP430微控制器的智能传感器网络节点;利用微控制器单元的信号分析能力,进行状态数据的本地化处理和数据融合,实现数据采集与信号处理相结合的分布式状态监测,形成具有初步自我分析诊断能力的状态维护传感器网络.开发并应用于某石化企业大型机组的智能状态监测原型系统,提高了设备状态数据采集与处理的效率,有效地降低了采集点与故障诊断中心之间的通信流量.     

基于ZigBee的无线监测网络设计

基于ZigBee协议提出了一种无线监测网络的节点设计方案,对射频模块、数据采集模块和电源模块进行了详细的设计.传感器网络分析仪的树形图给出了无线监测网络节点变化的拓扑结构,传感器节点通过计算机显示了监测的环境温度.因此设计的无线监测网络通过实验证实了系统设计的可行性.