基于ZigBee的可穿戴式跌倒监护系统

提出了一个可以进行远程报警的无线跌倒监控系统。跌倒检测是通过佩戴在人体的终端设备获取人体运动时产生的加速度信号,然后通过跌倒算法对数据进行处理识别。终端识别跌倒信号后,通过ZigBee无线网络将信号传输到网关,网关通过发送AT指令到SIM300模块来发送报警短信到监护人手机上。实验结果表明,系统可以100%检测到人体跌倒,使医护人员及家属在5s内收到跌倒报警信息。     

WSN节点电池供电性能测试研究

无线传感器网络的传感器节点主要依靠电池供电,为保证节点能较长时间地稳定工作,对电池的供电性能具有较高的要求。本文作者组建了一个基于ZigBee协议的节点功耗测试网络,提供了一种基于WSN的电池电压在线监测的方法,测量误差范围在1%左右,分别对镍氢电池和太阳能电池供电性能进行了测试。实验结果显示,在数据采集周期为2s~600s的情况下,用普通镍氢电池为WSN节点供电只能维持其正常工作10天左右;而使用2000mAh锂电池搭配0.7W太阳能电池板对传感器节点进行供电时,可以维持节点长时间工作,本文的工作可以为今后节点电源设计和节点生存时间估计提供参考。     

无线传感器网络人体姿态识别算法

根据无线传感器网络与人体姿态识别技术的特点,设计了一套基于CC2430微控制射频芯片、MMA7260QT三轴模拟加速度传感器和人机交互图形界面的人体姿态识别系统.提出了一种人体姿态识别算法,通过实验论证了该算法的合理性和可行性,为后续应用开发奠定了基础.     

基于ZigBee的可穿戴式跌倒监护系统

提出了一个可以进行远程报警的无线跌倒监控系统.跌倒检测是通过佩戴在人体的终端设备获取人体运动时产生的加速度信号,然后通过跌倒算法对数据进行处理识别.终端识别跌倒信号后,通过ZigBee无线网络将信号传输到网关,网关通过发送AT指令到SIM300模块来发送报警短信到监护人手机上.实验结果表明,系统可以100％检测到人体跌倒,使医护人员及家属在5s内收到跌倒报警信息.