基于Symlets小波变换的燃气管道泄漏诊断方法

提出一种新的基于无线传感器网络的管道泄漏诊断方法,以解决现有管道泄露诊断方法存在的定位精度差、距离受限和实时性差的问题.该方法采用分布式数据融合技术,在源节点处利用Symlets小波变换提取包含泄漏特征的单模态声发射信号,消除噪声干扰及频散现象;在汇聚节点处根据信号幅值大小将泄漏点两侧的信号排列组合,利用互相关时差定位和加权平均原理获得泄漏点位置坐标.实验结果表明,基于无线传感器网络的新型管道泄露诊断方法可显著提高泄漏点定位精度,其定位误差小于5%.     

一种新的无线传感器网络冗余节点融合树算法

针对某些特定场合无线传感器网络中存在大量冗余节点造成网络资源浪费的问题,提出一种新的冗余节点融合树算法(简称RNAT)。基于分簇网络结构,采用探测区域完全覆盖的冗余节点标识方法,并综合利用节点剩余能量和距离等参数选择树上节点,以洪泛广播方式构建冗余节点融合树。算法让簇内冗余节点承担簇头的一部分工作,降低了分簇网络结构中簇头的能耗,均衡了网络能量分布。仿真实验结果表明,RNAT机制的引入可以有效提高HEED-M算法的性能,使网络生命期延长20%左右。