基于无线传感网的纺织机械状态监测系统

提出了一种基于无线传感器网的纺织机械设备监测系统,该系统通过在部署纺织机械上的无线传感器采集数据并传输到基站节点,由基站节点统一对采集数据集中进行分析、处理与展示。详细介绍了系统的体系结构、介质访问控制协议以及系统实现的硬件配置。     

无线传感器网络中的局域世界演化模型

基于复杂网络理论从新的角度研究大规模的无线传感器网络(WSNs),在经典B-A无标度模型的基础上提出了一种无线传感器网络局域世界演化模型,将传感器网络中的四种内部演化行为扩展到模型的动力学过程中,使用连续场理论导出了节点的度分布特征,发现了该模型的度指数服从γ=3的幂律分布.该模型对于节点的随机故障以及失效具有较高的鲁棒性,为构造稳健的传感器网络拓扑结构提供了新的参考.     

一种基于ZigBee的智能家居无线传感器网络的设计

论文经过对目前市场上众多无线通信技术的简要比较,根据智能家居控制系统对控制信息和数据信息传输环境的需求,设计了一种基于ZigBee的智能家居系统的低功耗无线传感器网络。该系统无线网络模块采用的无线收发器是CC2430,采用ZigBee星形拓扑结构组网,具有一定的实用价值。     

风洞无线智能传感器网络及无线测量技术研究

风洞试验现场,特别是大型连续式风洞试验现场的电磁环境非常恶劣,而风洞实验中的测量信号又是毫伏级的微弱信号,采用传统测量方式难以克服恶劣的电磁环境对测量系统的干扰.对于运动物体或无法布线的试验环境进行参数测量时,传统测量方式完全不起作用.针对上述问题,笔者对风洞无线智能传感器网络和无线测量技术进行了研究,采用ZIGBEE技术实现了风洞无线智能传感器网络和基于该网络的无线测量模块.极大地增强了测量系统的抗干扰能力,提高了风洞试验的精细化程度,降低了测量系统的经济成本.     

无线传感器网络中基于分簇广播认证协议方案

认证机制是无线传感器网络安全机制关键技术之一。本文给出了无线传感器网络的层簇式结构,分析了无线传感器网络的广播认证协议。在此基础上提出一种基于分簇的广播认证机制N-μTESLA方案,设计了广播和组播认证协议。仿真结果表明所提出的方案与μTESLA方案相比,可以减少节点的能量消耗,使网络的生存周期延长。     

以案说法:论税务公开语境下的纳税人信息保护制度

在政务信息公开的要求下,税务机关积极履行税务公开义务,但与此同时,保护纳税人隐私信息又是税务机关及其工作人员的职责。这使得涉税信息公开与隐私信息保密出现矛盾,易引发税务执法冲突,造成纳税人与税务机关的纠纷。因此,必须在税务公开语境下反思纳税人隐私信息保护制度,并为其提供完善的建议。     

星型结构传感网络温室大棚环境监控系统

为了实现对温室大棚环境中温度、湿度、CO_2浓度、光照强度等参数智能检测和远程控制,将星型结构与传感器网络相结合设计了基于ZigBee的温室大棚环境监控系统。系统由终端传感器节点、网络协调器和PC机控制中心三部分组成,终端传感器节点采集温湿度和光照强度数据并通过无线发送数据和接收控制命令,控制大棚开帘、浇灌、升温等操作;网络协调器主要负责创建无线网络以及接收当前大棚内温湿度、光照强度和二氧化碳等数据并且通过串口发送数据给PC机;上位机控制中心接收数据并显示,发送控制命令给下位机以控制大棚。实验结果表明,采用星型结构的传感器网络能更准确地收集到多点的数据,实现对大棚环境的更精确的监测。     

一种竞争窗口自适应的多媒体传感器网络MAC协议

由于多媒体传感器网络需要实时传输视频、声音和图像等信息,适用于传统无线传感器网络的MAC协议已经不能满足要求.本文针对多媒体传感器网络数据复杂的特性,设计了一种通过改变竞争窗口大小来适应各种流量类型的MAC协议,满足了不同流量类型的QoS需求.最后,针对不同数据类型在时延以及网络吞吐量两个方面做了仿真实验,并且和T-MAC协议在网络能量消耗方面进行了比较.结果表明,新提出的协议在此方面优于T-MAC协议.     

基于无线传感器网络的室内火灾报警系统

提出了将无线传感器网络应用于室内火灾报警系统.通过在室内部署可以探测温度,烟雾浓度和光强度的传感器节点,组成无线传感器网络.根据系统实时监测和可靠性的要求,提出了基于语义的数据处理和组合事件检测的思想,使系统具有灵活、可靠、易于扩展和低功耗的特点.使用TinyOS设计该系统,并通过TOSSIM仿真实验验证了该系统的正确性和可靠性.     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先，本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型，有助于理解其面临的攻击。其次，本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型，同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较，进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

热流校准的不确定度——美国热流计的校准

AEDC(Arnold Engineering Derelopment Center)负责对热流传感器进行校准。本文介绍有关该校准不确定度的研究工作和研究结果。校准总的不确定度是综合AEDC和NBS(美国国家标准局)各自作的几组校准数据求得的。第一组数据是按块式卡计标准校准六个热流传感器得到的,块式卡计和六个热流传感器都是AEDC制造的。校验中采用九支(1kW/支)石英灯组成辐射热源。由这些校准数据计算六个传感器中每个传感器的精度。此六个传感器送到NBS Fire研究中心(华盛顿)进行标准复校。第二组校准数据取自这些复校试验。因此,可以说是按NBS热流标准进行了标准传递。NBS也采用辐射热源,也用AEDC类似的步骤进行校准。比较AEDC和NBS各自获得的数据,确定每一传感器的偏差值。综合此偏差和精度两个数据,计算每个传感器的总不确定度。六个传感器算出的平均不确定度是±3％。     

基于能量均衡的助航灯光单灯监控WSNs路由协议

机场助航灯光无线传感器网络能量 有限,但部分灯光所处位置不规则,导致该区域设置的簇头节点因消耗较大过早死亡从而形 成传输过程中的区域空洞,破坏了整个无线传感器网络的能量均衡,影响网络工作寿命 。在分区路由协议的基础上提出能量均衡、簇头位置均匀分布的WSNs路由协议。该协 议由两部分组成,针对不规则区域（对应单排长排灯位置）采用链式传输协议,对其他区域 采用逻辑分区的分簇路由协议,在簇头选举算法中加入候选簇头节点分布区域限制和节点能量 约束。为验证协议的有效性,按照机场灯光进近区灯光位置分布进行了MATLAB仿真。仿真结 果表明,该协议具有良好的网络能量均衡能力,传感器网络可以获得较长的生命周期,适宜 机场助航灯光监控类应用场合。     

基于主元分析的多传感器故障检测

针对动态系统的压力、温度、流量等传感器数据,给出了一种基于主元分析法的传感器故障检测与诊断方法。该方法能够在对测量参数相关性分析的基础上,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测与诊断。通过双容水箱被控系统的传感器进行检测,结果表明主元分析法对传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

异常值的甄别与剔除

本文从压力传感器的校准数据着手,应用格拉布斯(Grubbs)准则,识別摻杂于大量实验或检测数据中的假数据,并正确地将其剔除,从而提高实验或检测的真实性和正确地评定传感器的精度。文中简单地说明了产生实验或检测数据异常值的种种原因,以便有关方面和人员采取必要的措施,健全法规,改进实验或检测的条件,提高专业素质和水平,确保数据的可靠性。此外,在实验或检测的过程中,凡属传感器的质量问题而产生的“异常值”,应作具体分析,一方面要保持数据的真实性;另一方面又要重视排除故障或者提高传感器的性能。格拉布斯准则可以广泛地应用于各个领域的实验和检测的数据处理中。     

基于机器学习的机翼气动载荷重构及传感器优化布置

风洞实验通过在机翼表面布置传感器来测量相应位置的气动载荷，由于传感器布置数量有限，难以直接得到整个机翼全息气动载荷分布。本文采用机器学习方法通过有限传感器数据重构机翼表面全息气动载荷，并提出了利用仿真数据对传感器进行优化布置的方法。从计算流体力学（Computational fluid dynamics,CFD）计算所得的机翼全息气动数据中选取有限位置数据模拟传感器实验数据，对比深度学习模型、高斯过程回归（Gaussian process regression, GPR）、支持向量回归（Support vector regression, SVR）与BP神经网络（Neural network, NN）对气动载荷的重构精度。通过评估由传感器数据重构的全息载荷精度对传感器布置方式进行优化设计。以M6机翼为例在给定的两个工况条件下验证本文所提出的方法。实验结果表明，GPR模型获得了最高气动载荷重构精度；给出了M6机翼在不同传感器总数下最优的截面数和单个截面布点数，最低传感器布置数下的最优布置方式，以及流场变化相对剧烈的前缘区域与展向截面的传感器布置方式。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来，许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法，最常用的算法是贝叶斯决策检验法，国际上已提出将证据理论用于数据融合，但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广，证据理论比概率论满足更弱的公理系统，并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质，给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则，并进行了计算机仿真实验，实验结果说明这种判决方法非常实用，用于数据融合算法非常有效     

FD12P天气现象传感器故障检查和校准方法

FD12P天气现象传感器是智能型多变量传感器,能测量能见度、温度、降水强度和类型,其精度是测量正确数据的关键。本文总结了FD12P在实际工作中的校准、故障检测、维护、维修经验,并提出注意事项,对保障此设备的正常使用率有重要意义。     

基于STM32和Zigbee对齿轮箱无线监测系统开发

目前针对齿轮箱的传统监测系统多数都是采用有线数据传输的方式进行监测,而传统的有线监测距离短、成本高、灵活性差。针对这些问题设计了一种以32位Cortex-M3内核STM32F103C8T6和CC2530组成无线收发模块,通过构建Zigbee无线局域网络的形式,将传感器采集到的信息实时发送到上位机监测界面。实验结果表明,该无线监测系统工作稳定,能够实时掌握齿轮箱的运行状态,相较于传统有线监测在一定程度上扩大了监测距离,为齿轮箱的无线监测手段提出一种可行的方案。     

应用于传感器网络覆盖问题的能量有效性启发式机制

提出了一种解决无线传感器网络覆盖问题的分布式启发式机制。该机制在节能前提下,得到优化的目标覆盖集合,以实现对目标监控区域的完全覆盖,并通过对其中重点目标集合的冗余覆盖来满足对重点目标集的可靠监控。同时,该目标覆盖集合与数据汇集点在通信结构上保持连通性。本文采用了改进的蚁群优化算法（最大最小蚁群混合算法）来实现上述启发式机制。通过构造新颖的启发式因子,人工蚂蚁能够由局域信息感知传感器网络的能量状况和覆盖能力,从而自适应地建立具备通信连通性的数据汇集路径。此外,将信息素浓度调节因子和评价函数引入了信息素更新规则的设计,使得蚁群在扩大搜索范围的基础上,提高了解的质量,且避免了求解过程陷入局部最优。算法的输出为能量有效的优化解集,具备较长生命周期,能够在保证与数据汇集点可靠连通的同时实现对目标区域的有效覆盖。