基于压缩感知的轴承振动无线传感器节点设计

针对现有轴承振动有线监测系统的不足,设计了一款无线传感器振动监测节点。节点以低功耗的TMS320F28335单片机为核心,内置Contex-M3核。选取微机电系统（MEMS）加速度传感器采集振动信号,选用MAX291和OP07进行数据处理,使用LTC4070、TPS79533和FP6291芯片管理电源电路,选用SD存储器作为数据缓存区,采用ZigBee和GPRS混合型无线通讯方式,并选用合适的滤波算法获得特征频率。为了减少无线传输数据量,引入压缩感知技术,通过离散余弦变换（DCT）对轴承信号进行稀疏处理,采用高斯随机矩阵作为测量矩阵,并通过正交匹配追踪（OMP）算法对信号进行重构。文章重点介绍了基于轴承振动无线监测节点的主要模块软硬件系统,设计了滤波算法和压缩感知算法,并对系统的采集精度和信号重构精度进行试验验证。     

基于Lamb波结构健康监测的压缩感知方法研究

结构健康监测面临的一个巨大挑战就是如何从传感器收集的海量数据中提取重要信息并有效地进行损伤状况估计。通过对传感信号进行分析,提出针对分布式传感网络结构的改进匹配追踪算法,降低测量信号维数,减少重构时间。在粘贴压电传感器的铝板上获取Lamb波信号并进行该算法的验证,实验结果表明在保证重构信号精确度(重构误差±0.25)的前提下减少了计算量且损伤定位准确。     

基于离散萤火虫压缩感知重构的无线传感器网络多目标定位

研究了压缩感知(CS)理论在无线传感器网络(WSNs)多目标定位中的应用。提出一种基于离散萤火虫算法的压缩感知重构方法,并设计了具体算法实现流程,该算法摆脱了传统压缩感知重构算法对稀疏度K的依赖且能够准确地重构出原始信号。基于此,将新的压缩感知重构算法应用于WSNs目标定位,建立了WSNs系统模型,构造了合理的测量矩阵和稀疏矩阵,并分析了测量矩阵与重构结果之间的关系,最终实现了WSNs多目标定位。仿真结果表明该方法在稀疏信号重构性能及多目标定位精度方面具有较好效果,定位精度优于贪婪匹配跟踪(GMP)算法、正交匹配追踪(OMP)算法和最大似然估计(MLE)算法,且用于WSNs定位的传感器节点数目减少了20%,抗噪性达到了20dB。     

基于DSC-MIMO的无线传感器网络通信策略研究

由于无线传感器网络节点能量补充受到限制,降低传感器节点功耗成为提高能效的重点。在现有硬件条件下,主要节能方法为改变通信方式和减少数据传输量。目前,无线传感器网络通信策略一般采用GCMIMO。基于国内外研究现状,采用虚拟多入多出技术和分布式信源编码对通信策略进行改进,减少了数据长度,降低了无线传感器网络能效。设计了改进的DSC-MIMO分配算法,并利用Matlab软件进行能效仿真。研究表明:与GCMIMO和CIMO相比,DSC-MIMO通信策略能量效率最高,节能效果明显。     

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.     

分布式网络传感器综述及其在无线局域网中应用的问题探讨

随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟,具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器应运而生。由这些微型传感器构成的分布式无线传感器网络(Distributed Sensor Network,DSN)成为近年来一个重要的研究领域。文章介绍分布式网络传感器、无线局域网的发展历程,并分析其面临解决的一系列问题。     

基于改进AFSA算法的智慧农业监测网络研究

智慧化农业监测实际上是将无线传感器网络应用于农业监测场景中实时采集农田、气象、养殖等方面的数据。多个微小型嵌入式系统相互协作共同构成无线传感器网络,可实时监测、感知、收集和处理环境信息,并以无线通信方式进行信息交互。无线传感器网络覆盖是无线传感器网络监测的基础,直接影响网络感知质量。建立了面向农业场景的无线传感器网络覆盖问题模型,提出了一种基于改进人工鱼群算法的覆盖优化策略,提高了网络覆盖率和算法收敛性,得到最优网络传感器节点覆盖。     

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。     

基于改进粒子群算法的制造车间WSN部署优化

针对制造车间环境下有向无线传感器网络节点的部署优化问题,以提高网络覆盖率为目标,提出了一种面向制造车间应用的有向感知模型,并设计了一种改进粒子群算法,改进算法惯性权重余弦自适应调整,同时学习因子基于惯性权重自行调节,并应用于有向感知模型求解优化,通过实验对比验证,设计算法具有较快的收敛速度以及全局寻优能力,有效提升了无线传感器网络覆盖率。     

基于无线传感器网络的汽轮机振动监测系统设计

针对部分发电站汽轮机设备运行环境复杂、人员难以靠近等特点,提出了基于无线传感器网络的汽轮机设备状态监测系统,系统采用LM3S1968和CC2420作为无线传感器网络的主要硬件,针对机械振动信号的特征,改进了LEACH算法的不足。通过MATLAB虚拟仿真平台和现场数据采集表明,此系统能够对振动信号实行有效的采集。