基于FAHP的机械振动WSN均衡拓扑构建方法

针对机械振动无线传感器网络因拓扑不均衡导致传输时延和网络传输能耗增加的问题,提出了一种基于模糊层次分析(fuzzy analytic hierarchy process,简称FAHP)的均衡拓扑构建方法,该方法由构建模糊判断矩阵和计算权重向量组成。首先,传感器节点进行簇内通信获取信标广播信息,将信标节点网络决策因子统一量纲化,利用网络决策因子构建模糊判断矩阵;其次,检验模糊判断矩阵一致性,采用行和归一化处理或拉格朗日最小二乘法计算权重向量;最后,传感器节点通过权重向量计算出各个信标节点综合权值,关联最优信标节点为父节点加入网络,将提出的模糊层次分析拓扑构建方法与基于链路质量单准则构建网络拓扑机制进行对比。实验结果表明,该方法能有效改善传输时延和机械振动无线传感器节点网络寿命。     

机械振动WSNs子带峰值自适应量化融合编解码方法

针对智能运维机械振动无线传感器网络多传感器传输振动数据时面临传输数据量大及传输效率低的问题，本文提出一种子带峰值自适应量化融合编解码方法。首先，传感器节点对原始数据进行离散余弦变换以确保子带能量集中；然后提取出子带DCT系数中的离群值，并用子带峰值自适应量化方法对其进行量化以减少数据失真；最后，用字节融合与比特融合方法将多传感器的量化数据进行融合拼接以减少数据冗余。将提出的方法与其他数据压缩方法进行对比以验证本文方法的性能。实验结果表明，该方法在8个节点同时采集传输的机械振动无线传感器网络中，数据压缩比为8.335时，重构信噪比为20.486 3 dB,节省37.2%的传输时间，可以有效实现信道资源受限的机械振动无线传感器网络多传感器振动数据的融合压缩。     

时钟同步调度的多跳机械振动WSN多信道传输法

针对机械振动无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)在多跳应用中因信道竞争激烈导致大量振动数据传输速率低的问题,提出了一种基于时钟同步调度的多跳机械振动WSN多信道数据传输方法,从时钟同步精度、网络调度效率和信道干扰等方面提高多跳网络数据传输性能。首先,采用基于信标时序补偿的多跳网络时钟同步方法,实现数据传输的全网同步调度;其次,通过父子链路时序轮转的数据传输调度方法,确保节点有效传输时间最大化;然后,采用干扰最小化信道分配方法实现多跳网络传输信道分配,避免邻频干扰对多信道并行数据传输的影响;最后,通过丢包检测重传机制保证数据传输可靠性,避免振动数据丢失。多信道数据传输性能测试结果表明,该方法可以将多跳网络数据传输速率从10kbps提高至70kbps以上,满足多跳机械振动WSN数据传输需求。     

机械振动无线传感器网络数据分块大小研究

机械振动无线传感器网络节点因存储容量有限、信道带宽窄导致节点需将高采样频率下产生的大量振动数据进行分块存储、读取与发送,而数据分块大小将直接影响数据存储、读取与发送能耗。为研究各过程数据分块大小与能耗的关系,首先通过实验得出数据存储、读取与发送过程中工作电流、工作时间与数据分块大小间离散关系;然后利用最小二乘法对离散关系进行线性拟合,建立各过程能耗数学模型,结合处理器自身存储容量与通信协议物理层载荷等限制因素,得出使各过程能耗最低的数据分块大小。对比实验结果表明,各过程均采用最优数据分块大小能有效降低机械振动无线传感器网络节点能耗。     

机械振动无线传感网络数据分块无损压缩方法

针对目前机械振动无线传感器网络数据无损压缩方法效率低的问题,提出一种数据分块无损压缩方法,该方法主要由数据分割和数据编码组成。传感器网络节点首先对采集的振动数据进行分块处理,利用子带能量自适应量化方法压缩原始数据,以量化压缩数据完成对原始信号的预测;然后将量化数据还原,计算预测差值矩阵;最后,采用线性预测、自适应零游程编码和Range编码对量化压缩数据和差值矩阵进行编码,进一步去除数据冗余。将提出的数据分块无损压缩方法的压缩性能与其他无损压缩方法进行对比,实验结果表明该方法能在资源受限的无线传感器网络节点上有效实现机械振动信号的无损压缩。     

测光无线传感器网络智能节点设计

设计了一种无线传感器网络智能节点方案,实现将采集到的信息数据以无线传输方式发送,该节点包含ZigBee无线传输模块、微处理器模块、传感器模块及接口电路等。为降低传感器节点的成本,减小传感器节点的体积,采用高度整合的SoC芯片CC2430实现传感器节点的数据传输和处理功能,完成对光照强度的监测和控制。     

无线传感器网络振动信号采集节点的设计

针对目前无线传感器网络节点采集旋转机械振动信号存在的高成本和大功耗问题,设计一种基于CC2530芯片的无线传感器网络节点。该节点采用数字式三轴加速度传感器拾取振动信号,以CC2530自带处理器为整个节点控制核心,将采集、存储、处理和传输等控制功能模块集成到一起,实现振动信号的准确采集和大数据量存储,并成功移植Zig Bee协议栈,实现数据的无线传输。经测试表明:该节点对于信号采集和无线传输具有较高的可靠性和稳定性,能够满足大多数旋转机械设备的振动监测要求。     

面向机械振动监测的无线传感器网络结构

为了将无线传感器网络应用于机械振动监测中,提出了一种面向机械振动监测的多数据汇集点的无线网络拓扑结构,以降低数据汇集点的传输负载,增加网络的数据传输速率,平衡网内能量耗散。利用通用无线传感器网络硬件平台,设计实现了网络传输协议和相关辅助机制,构建了无线振动监测试验平台,通过实测试验评估了多数据汇集点网络结构的传输性能。结果表明,利用多数据汇集点的无线传感器网络拓扑结构可以满足1 kH z采样得到的振动数据连续传输要求。     

机械振动 WSN 比例补偿跨层同步采集触发方法

针对机械振动无线传感网络同步采集中的同步触发精度低问题,提出了一种比例补偿跨层同步采集触发方法。首先,基于跨层同步架构设计超宽带机械振动无线传感器网络节点,分析采集节点实际采集时钟构成;然后,使用单一硬件定时器作为采集控制时钟,跨层获取同步信息并进行同步触发延时控制;最后,根据周期性同步信息建立节点间的时间比例模型,根据采集节点上行链路时间比例对同步触发延时进行比例补偿,减小同步采集触发误差。实验结果表明,所提方法在单跳网络中同步采集触发误差均值为20 ns,最大值为50 ns,在两跳网络中同步采集触发误差均值为37 ns,最大值为76 ns,有效提高了机械振动无线传感器网络同步采集触发精度。     

基于WSN的自适应智能温室控制系统

介绍了一种基于无线传感网络的温室控制系统,该系统利用传感器测量温室中的温度、湿度及光照度等;利用ZigBee技术实现温室主要参数的远程传输,利用在线最小二乘支持向量机(Online Least Square Support Vector Machine),实现温室自适应控制。     

冗余策略下的机械振动 WSN 高效可靠传输方法

针对大量机械振动无线传感器网络数据的传输过程中高延时和可靠性的问题,提出了冗余策略下的机械振动无线传感器网络高效可靠传输方法。首先分析对比了基于IEEE 802.15.4协议支持的ACK和Non-ACK的传输机制下的时间消耗,取消传输ACK应答帧带来的时间延时,保证大量机械振动数据的高效传输;然后提出了一种冗余策略下的数据可靠传输方法,采用部分冗余矩阵进行数据编码将机械振动原始数据在丢包率下进行数据扩展;最后,数据中心将收到的数据解码即可得到原始数据。实验结果表明,所提方法数据量经冗余编码后增加25%后,每轮传输延时可减少约3 s,传输能量消耗可降低约555 mJ,并能保证数据完整性。     

Distributed Similarity based Clustering and Compressed Forwarding for wireless sensor networks

Wireless sensor networks are engaged in various data gathering applications. The major bottleneck in wireless data gathering systems is the finite energy of sensor nodes. By conserving the on board energy, the life span of wireless sensor network can be well extended. Data communication being the dominant energy consuming activity of wireless sensor network, data reduction can serve better in conserving the nodal energy. Spatial and temporal correlation among the sensor data is exploited to reduce the data communications. Data similar cluster formation is an effective way to exploit spatial correlation among the neighboring sensors. By sending only a subset of data and estimate the rest using this subset is the contemporary way of exploiting temporal correlation. In Distributed Similarity based Clustering and Compressed Forwarding for wireless sensor networks, we construct data similar iso-clusters with minimal communication overhead. The intra-cluster communication is reduced using adaptive-normalized least mean squares based dual prediction framework. The cluster head reduces the inter-cluster data payload using a lossless compressive forwarding technique. The proposed work achieves significant data reduction in both the intra-cluster and the inter-cluster communications, with the optimal data accuracy of collected data.     

基于CC2530的无线振动监测传感器节点设计

针对传统的振动监测传感器节点功耗高、成本高、精度低的缺陷,设计一种基于无线传感器网络的振动监测节点。因CC2530结合了射频模块和高性能8051单片机,且适用于功耗解决方案,所以节点以CC2530为核心,采用高精度三轴加速度计ADXL345采集振动数据,利用IAR工具设计了Zigbee协议栈,实现了节点的自组网络,用C语言实现软件设计。试验证明:该节点可对振动监测实现远程数据采集,且具有安全可靠的无线通信功能。     

适用于输电线路监测的自供电无线在线监测系统

高空输电线路的实时在线监测对于电网安全可靠运行非常重要,然而输电线路在线监测系统的传统电源供给方式如感应取电、太阳能等方式,难以满足实际应用场景的需求。提出一种基于电磁-压电-摩擦纳米发电机的混合式自供电能量收集方法,将输电线路振动能转换为电能为在线监测系统供电,同时采集输电线路温度、弧垂、微风振动信息,无线发送至终端服务器,实现对电网线路的实时监控预警。系统包括复合能量收集器、电源管理模块、传感监测模块、无线通信模块、数据分析与处理模块等,实现低功耗自供电感知、无线数据收发、电磁屏蔽、数据分析与展示及实时监控预警等多项功能。系统收集环境振动能实现自供电传感,结合无线传输互联网技术形成的无线输电线监测网络实时性强、监测效率高,对提高国家电力系统的稳定性和可靠性具有非常重要的意义。     

基于成型分区机制的无线传感网簇路由算法

针对无线传感网络部署中面临的数据分布的非均匀效应突出、节点成簇死板及分区机制困难的难题,该文提出了基于成型分区机制的无线传感网簇路由算法。首先按节点与基站距离进行成型化处理和分区;然后通过距离和耗能指标将不同分区内部的节点完成分簇处理,形成区头节点和簇头节点;最后通过两类节点的有机结合来实现无线传感数据的协作传输。仿真实验表明:与EEVC、LEACH算法相比,该文路由算法更能够有效地减缓网络能量开支,稳定网络的传输性能,提升网络数据的投递水平。     

无线传感网络测量的目标预测动态能量优化

能量约束是无线传感网络实际应用的关键问题之一。针对无线传感网络测量的能效性问题,提出目标预测动态能量优化方法,采用粒子滤波算法对测量目标状态进行预测,通过动态唤醒无线传感节点延长节点睡眠时间节省节点能量。根据无线传感网络节点分布计算能力,运用分布式遗传模拟退火算法优化目标测量过程,使网络能耗最小化。重点讨论机动目标跟踪应用,实现目标位置预测、节点睡眠状态规划和测量节点优化选择,提出节省通信能量的中转节点路由方案。机动目标跟踪的仿真试验表明,目标预测动态能量优化方法能降低节点能耗,并提高无线传感网络的能量有效性。