多传感器管理在无线传感器网络中的应用研究

多传感器管理应用于多传感器领域，用来提高数据融合的性能及对环境的检测程度。无线传感器网络是多传感器与无线网络领域的交叉应用。文中提出了一个无线传感器网络中多传感器管理的应用模型，并进行了初步的仿真实验。实验证明了该模型的有效性。     

多传感器管理在无线传感器网络中的应用研究

多传感器管理应用于多传感器领域,用来提高数据融合的性能及对环境的检测程度.无线传感器网络是多传感器与无线网络领域的交叉应用.文中提出了一个无线传感器网络中多传感器管理的应用模型,并进行了初步的仿真实验.实验证明了该模型的有效性.     

多分辨率建模方法及其在分布交互仿真中的应用

分析了基于MRM(多分辨率模型)仿真的关键技术、方法及其特点,阐述了大规模分布交互仿真中多分辨率模型的应用问题。     

OMNET＋＋与NS2在无线传感器网络仿真中的比较研究

OMNET 是一个为大型网络提供开源的、基于组件的、模块化的开放网络仿真平台.针对无线传感器网络的仿真特点,将OMNET 与NS2一些主要性能指标进行比较;在相同仿真条件下,选取报文投递率、运行时间和内存消耗指标在OMNET 与NS2上分别进行定向扩散对比实验,证明OMNET 在无线传感器网络仿真中比NS2的仿真速度快,内存消耗少,是一个优秀的无线传感器网络仿真软件.     

多分辨率表达在分布式视景仿真中的应用

在传统分布式视景仿真中,系统均采用单一的模型,从而导致了系统中几何资源分配不均匀,无法满足实时性要求等问题。针对这一情况,将多分辨率表达的方法和原理应用于视景仿真系统中,对计算节点运行不同分辨率模型的负载匹配进行研究,考虑网络带宽对网络传输的影响,同时对显示节点运行多分辨率模型进行研究,给出了一种针对多分辨率模型的动态协商策略,对多分辨率表达的应用效果进行了验证。实验证明了运用多分辨率表达原理,能够应对系统在计算节点、网络传输以及显示节点上的不均衡情况,在保证系统实时性的前提下使系统运行更有效率。     

无线传感器网络多径路由算法

路由协议是无线传感器网络研究的热点,针对传感器节点能量有限的特点,为了均衡网络负载、延长网络生存期,该文提出一种基于能量－跳数权重值的多径路由算法(EHM),其核心思想是各节点维护到其邻居节点的多条路径,并根据邻居节点的跳数和剩余能量信息进行路由选择。利用OPNET仿真工具对算法进行仿真,结果表明EHM算法可以有效地均衡网络节点的能量消耗,在节点剩余能量上有50%左右的性能提升。     

无线传感器网络的链路分析与建模

无线传感器网络的链路通信质量对上层协议及定位算法有重要影响.在网络仿真软件中,对信道和链路的过分简化会影响协议或算法的可靠性.本文通过在伯克利Mica2 Motes[1]上的大量实验,分析了无线链路的各种非理想特性,包括时空特性、不规则连接单元和链路不对称性等.通过解析和实验分析相结合的方法对信道和链路质量进行了建模,该模型可以应用于改善仿真工具中的物理层和链路层模型,帮助我们更好地理解上层协议的性能.     

无线传感器网络技术发展现状

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术。从无线传感器的概念出发,概括介绍了其发展历程及节点结构和网络结构。介绍了目前该技术的研究重点及各领域的发展现状,并对每一方向的发展给出了展望。网络新技术的发展离不开仿真工具的模拟试验,本文又对目前应用在无线传感器领域的仿真工具发展状况给予了概要说明。最后,结合目前该技术的发展,给出了应用空间。     

多领域统一建模方法在汽车性能仿真中的应用

现代汽车已越来越成为一个典型的多领域综合系统,包含了机械、电子、液力、控制等不同领域的系统并相互耦合.因此,汽车的性能仿真迫切需要一种统一的工具,以使不同领域的仿真分析基于一个统一的模型,从而减少不同模型间的数据传递、提高仿真精度;另外不同领域问题采用统一的可重用模型、提高建模效率.采用基于Modelica语言、标准及工具软件,已经有针对整车动力学及控制问题的多个模块,为汽车性能仿真提供r有效的工具.     

移动ZigBee节点无线传感器网络建模与性能仿真研究

在如智慧医疗等众多ZigBee无线传感器网络应用中,网络节点的移动常常不可避免,为保证移动节点在网络中的泛在通讯能力,研究节点移动引起的网络性能变化十分重要。论文首先对OPNET仿真开发平台的网络层进程域模型进行改进,利用状态转移过程模拟节点移动进程特性,优化节点路由协议,改善基于OPNET的ZigBee无线传感器网络模型组网能力及网络阻塞状况。其次,仿真研究移动节点数量、移动节点速度对三种拓扑结构ZigBee网络的MAC负载、MAC延迟、端到端延迟性能的影响。仿真结果表明,随着移动节点数量以及速度的增加,簇状ZigBee网络负载承受能力最好,星型ZigBee网络在延迟方面表现出更大优越性,综合考虑负载和延迟两方面性能,网状ZigBee网络具有更大的优势。     

无线传感器网络云仿真平台架构设计

无线传感器（WSN）已经成为当前的研究热门,但是仿真实验平台的建设较为滞后。受资金、环境、信息的局限,当前对传感器网络的研究多停留在理论上,实验方法和实验结果不具有通用性,权威性,影响了传感器网络协议的标准化、工业化进程。本文在详细分析现有仿真软件利弊的基础上,提出一个无线传感器网络云仿真平台,利用互联网技术和虚拟化技术,构建了包含交互中心、计算中心和存储中心的分布式云架构,从根本上解决现有软件在可用性、兼容性、易部署管理性上存在的问题,总结并提出传感器网络协议仿真平台未来的发展趋势和开发任务。     

WSN中多重目标覆盖度和连通度的研究

覆盖度和连通度是无线传感器网络中密不可分的关键性研究问题。求解覆盖度和连通度问题的传统方法之一为整数规划算法,其研究背景为同构无线传感器网络和单覆盖度。该方法在实际的高精度目标检测中已不能满足要求。建立了一种随机生成的网络模型并对其进行模型抽象。此外实现了大量的仿真实验,得出了多重覆盖感知概率与节点数量的关系和单连通、重连通的概率曲线,可以为节点的布置提供参考价值。     

一种无线传感器网络定位仿真框架的设计与实现

利用模块化的方法,提出了一种无线传感器网络的定位仿真框架。该框架分为三个模块,使得仿真框架具有良好的可扩展性和鲁棒性,能适应不同的仿真需要。仿真结果显示,该框架能够满足不同的应用需求。     

使用J—SIM模拟无线传感器网络的研究

无线传感器网络由于在军事通讯、国土安全、环卫环保、交通监察等诸多领域的应用而成为目前IT领域的研究热点之一。对于研究者则需要一个仿真度高、具有高可靠性和扩展性的仿真平台以验证自己研究的结果的科学性。介绍了一个全新的完全开源的、跨平台的使用Java开发的传感器网络模拟平台J—SIM,并以目前无线传感器网络比较流行的S—Mac协议为例使用J—SIM进行了传感器网络的模拟。J—SIM相对于NS2使用简单方便,而实验结果证明,J—SIM可以得到与NS2同样正确的模拟结果,J—SIM的性能也比NS2稳定得多。     

无线传感器网络仿真模拟技术比较分析

分析了仿真模拟技术在无线传感器网络研究领域的重要性,对现在比较流行的几种仿真模拟器的应用背景、设计思路、性能优缺点、使用时应注意的问题等进行了详细的分析,归纳总结出一个成熟的无线传感网络仿真模拟器应该具备的基本功能和特性,指出了今后的研究方向.     

浅析无线传感器网络在医疗系统中的应用

随着无线传感器网络技术的发展与成熟,其应用在各个行业中越来越广泛.近年来在医疗系统中使用无线传感器网络,吸引了的众多的研究并且取得了巨大的成就.无线传感器网络技术解决了有线设备的线路复杂性等问题,为医疗系统的远程服务提供了空间.     

无线传感器和执行器网络控制系统设计与仿真

无线传感器和执行器网络通过无线网络(ZigBee)将传感器和执行器与控制器相连,完成分布式传感和执行任务。针对无线网络传输和被控对象延时的不良影响,首先详细介绍了基于TrueTime 2.0的无线网络控制系统在Windows 7和Matlab R2010b环境下的搭建,给出了系统的仿真模型。对控制器节点分别采用常规PID控制和模糊PID控制算法进行仿真研究。仿真结果表明,对于存在延时环节的无线网络控制系统,模糊PID控制可以取得较好的控制效果,系统鲁棒性较强。该研究对物联网智能家居系统的设计具有一定参考价值。     

无线传感器网络新型自组网研究

无线传感器网络是一种随机部署,可自组织的多跳无线网络.由于网络的拓扑结构和网络资源是变化的,而现有的网络技术和机制,不能满足无线传感器网络的要求.因此,必须设计出新型的自组织网络来满足动态传感器网络的特点,提高无线传感器的组网效率、降低能耗、加强安全性、提高实时性.     

无线传感器网络定位优化算法及其仿真

无线传感器网络节点定位是节点信息的重要话题,针对节点定位问题,在基于距离的极大似然估计法定位基础上,为了弥补其受测距误差影响较大的缺点,利用粒子群优化算法实现无线传感器网络节点定位。在论述粒子群算法的基础上,详细论述了基于粒子群优化的极大似然估计法进行节点定位过程。通过MATLAB实验对算法进行了验证,实验表明基于粒子群优化算法的节点定位精度要比极大似然估计法的精度要高,定位性能要比其优越。