嵌入式无线智能家居监控系统

随着电子技术与网络技术的飞速发展,使得家居控制呈现出智能化、远程化、无线化的特点。本设计以ARM嵌入式平台作为中心控制装置,利用 GSM 网络、WI－FI 无线通讯技术、nRF24l01无线组网技术、以及基于单片机Atmega16的各类传感器组建了一个智能家居的系统网络。在本地可以按照需要调整电器状态,另一方面各类传感器可以监控家居的安防情况,一旦发现险情,系统通过GSM模块通知远方主人作出相应处理,减少财产损失。本设计对于进一步提高智能家居控制系统的实际应用水平和相关研究具有一定借鉴意义。     

动态环境中的WiFi指纹自适应室内定位方法?

针对传统的基于WIFI信号的室内定位方法难以有效解决环境动态变化对RSSI值的影响问题,设计并实现了一种基于WIFI射频信号强度指纹的室内定位方法。该方法通过采用一种基于用户使用状况与布置定位参考点的方法来动态更新系统的WIFI指纹数据库,从而有效降低了在实际使用过程中用户手持手机的方向、用户的身体遮挡以及使用环境的动态变化对RSSI值所带来的影响。实验结果表明,本文设计并实现的定位方法比传统定位方法更稳定、易维护,同时也具有更高的定位精度和自适应性。     

基于ARM11的无线视频监控系统

设计了一种基于ARM11＋Linux系统组成的无线视频监控系统。为提高运算速度,系统采用ARM11微处理器S3C6410作为主处理器,采用OV9650摄像头作为图像采集设备,用硬编码方式对图像数据进行H264编码。接着通过WI-FI无线网络和RTP流媒体传输协议把已编码的数据传送到远端的服务器上显示。实现了运行稳定、速度快、成本低、体积小的无线视频监控平台,具有很大的实用价值。     

Urban Interactive

Valentina Croci profiles the work of entertainment design office Area/Code which foregrounds urban locations in its games. As Croci explains the approach of this NewYork-based partnership, which delivers sat nav-inspired gaming to the mobile phone, demonstrates an inherent understanding of the importance of the physical in enhancing the imaginary. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

移动情景感知环境下的WI-FI 室内定位技术及其实现

针对现有室内基于Wi-Fi 的指纹定位技术中指纹样本库会过时的问题,本文提出了一种基于众包的指纹更新 技术,该指纹更新技术能够结合实际的移动情境而不断更新样本库中的指纹,保持样本库中指纹的准确性,从而改进了已有的 基于Wi-Fi 的室内定位技术的精度。     

动态环境中的WIFI指纹自适应室内定位算法

针对传统的基于WIFI信号的室内定位方法难以有效解决环境动态变化对RSSI值的影响问题,本文设计并实现了一种基于WIFI射频信号强度指纹的室内定位系统。在该系统中,通过采用一种基于用户使用状况与布置定位参考点的方法来动态更新系统的WIFI指纹数据库,从而有效降低了在实际使用过程中用户手持手机的方向、用户的身体遮挡以及使用环境的动态变化对RSSI值所带来的影响。实验结果表明,本文设计并实现的定位系统比传统定位系统更稳定、易维护,同时也具有更高的定位精度和自适应性。     

校园安防的新趋势——无线监控

虽然现阶段有线视频监控仍是校园监控的主流,无线监控由于带宽、抗干扰性等原因应用较少。但随着IEEE802.11等相关技术的不断演进,无线视频监控凭借其自身的优点,在校园监控领域将会得到越来越多的应用。     

基于无线Wi—Fi的智能小车控制系统设计

设计了一种基于Wi—Fi的超低功耗远程智能小车控制系统.系统以STC89C52单片机作为主控芯片,采用Wi—Fi模块将视频模块采集到的小车的视频信号传输给智能终端,并将智能终端的控制信号发送给小车的控制核心—MCU,控制电机驱动模块实现对智能小车的控制,有效实现小车对陌生和危险环境的探索.结果显示,该设计可以实现有效距离的精准控制和实时视频的稳定传输.系统具有低功耗、低成本、运行可靠的特点,具有很好的实用价值和应用前景.     

基于群组的WI—FI指纹室内定位研究

WI-FI指纹定位是最常用的室内定位算法之一,但是WI-FI指纹定位存在较大的定位误差。为了提高定位精度,提出了基于群组的定位算法。首先在WI—FI指纹定位的基础上,提出了群组的概念,然后阐述了基于最小编辑距离的群组识别算法,最后利用群组中人与人之间的物理距离,设计了一种基于群组的定位算法。实验表明,基于群组的WI—FI指纹定位算法能明显减小WI-FI指纹定位的误差。