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Many Wireless Sensor Network (WSN) systems are deployed in unattended areas using non-rechargeable batteries. To enable sustainable operations, most WSN systems employ duty-cycling mechanisms, such as Low Power Listening (LPL). For reliable delivery of each packet with LPL, the sender has to transmit a preamble that is long enough to span over a complete sleep interval of the receiver. In this way, the sensor nodes avoid idle listening, however, at the cost of remarkably increased end-to-end delay of multi-hop packet transmissions. To address this issue, in this paper we propose a new duty-cycling mechanism called DC-Gear. DC-Gear exploits a“sleep less but save more” phenomenon, which means increasing the duty cycle in a timely and appropriate manner while minimizing the overall energy cost and satisfying the end-to-end delay constraint. We have implemented DC-Gear with TelosB motes and demonstrated its performance advantages through extensive experiments. 相似文献
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在一个大型无线传感器网络实验平台中,通常使用手动烧录方法来解决实验中节点程序更新的问题.然而随着网络规模增大,这种方法存在部署时间长,人为错误多,实验效率低等缺点.为了克服这些缺点,设计并实现了节点自动烧录方法,即通过一次操作完成所有节点程序的自动烧录.实现这种方法一个最为重要的问题就是建立服务器与传感器节点的对应关系.因此设计了一个关系对应算法,它可以有效地得到这种对应关系.最后,通过在已经建立的传感器网络实验平台上进行性能测试,验证了自动烧录方法在烧录节点数目增多时优于手动烧录方法. 相似文献
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由于大规模无线传感器网络的动态拓扑性及资源受限,无线传感网的故障诊断成为该领域内的一个难点。现有的诊断方法消耗大量通信带宽和节点资源,给资源有限的网络带来繁重的负担。本文提出一种利用感知数据时域特征来检测故障以及对故障进行分类的被动诊断方法(TDSD)。首先运用一维离散Gabor变换对感知数据进行特征提取与分析,进而结合SOM神经网络对数据进行诊断与分类,判断当前网络状态并找出故障原因。实验结果表明,与其它方法相比,此方法具有网络通信负担小、诊断准确率高及分类效果好等优点,对节点故障和网络故障诊断都具有较高的诊断精度。 相似文献
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LI-COR公司开发的LI-8100系列土壤碳通量测定仪被广泛用于土壤呼吸测定。但该仪器价格昂贵、测量能耗高,难以满足土壤碳通量测定的多点实时测量要求。本文提出引入无线传感器网络技术实现土壤碳通量的多点测量,以准确地评价区域的土壤碳通量指标。通过对动态开放箱法测定土壤碳通量的模型建立,提出了土壤碳通量的计算方法。设计了实现土壤碳通量测定的机械结构,并给出了相应的控制电路。实验结果表明,所设计的仪器与LI-8100的测量结果呈极显著相关,且能耗低,可满足野外的长期部署工作要求。 相似文献
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网络传输丢包是无线传感器网络中的一种常见现象,频繁非受控的丢包严重降低了网络性能。导致丢包的原因复杂多样,而已有的针对这一问题的解决方案通常趋于复杂和低效。本文通过对大规模无线传感器网络系统GreenOrbs的观察发现,RSSI(接收信号强度指数)是网络丢包的重要指标。当数据包在接收端的RSSI接近接收端的灵敏度下限(即灰度区域)时,丢包现象就会显著发生。基于这样的观察结论,本文提出了一个轻量级自适应修复与调整策略(SAR2):基于节点间的RSSI,把丢包原因进行对应分类,并相应地采取调节发包速度、调节发送能级和切换路由等策略以缓解网络丢包。基于TelosB节点实现了SAR2,实验结果表明,SAR2可以有效降低丢包率,提高网络性能。 相似文献
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在惯性测量领域,单纯利用加速度二次积分的方法并不能准确感知目标对象移动的距离.加速度传感器在感知呈线性运动的目标对象时较为准确和实用,但在三维空间运动时它的坐标轴会随物体发生方向的改变而不断漂移.为解决该问题,提出了一种基于角度补偿的手机多传感器数据融合测距算法(ADC-R),使用加速度传感器测量物体运动的加速度,作为计算位移的原始数据;采用手机陀螺仪传感器测量运动物体的角速度,并以旋转矢量传感器输出的数据作为参数把手机动态坐标系下测得的加速度值空间坐标转换到静态的参考坐标系下,然后进行数据融合完成角度补偿计算;最后根据物理学加速度和位移的关系运用数学积分方法和进一步修正误差的技术得到最终移动的距离.实验结果表明此方法在近距离测距方面精度较高,优于加速度积分算法和加速度与陀螺仪融合算法. 相似文献
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