基于测距的无线传感器网络的定位算法的研究

无线传感器网络作为一全新的信息获取和处理技术,在国防、工农业、环境监测等众多领域都有着重大的应用价值和科研价值。而节点定位信息在无线传感器网络中是一项必需的基础信息。针对基于测距的定位算法进行研究,将算法分成三种情况进行讨论,并提出一种新的角度权值定位算法,仿真实验表明算法具有较高的定位精度。     

水下无线传感器网络目标定位算法

提出了一种基于目标位置的定位转换算法,通过对水下声波传播衰减的研究,推导出距离与声强度的公式,进一步由节点接收到目标强度信息计算出节点与目标的距离进行定位。当目标处在水下传感器网络内部时,根据节点接收到信号强度的大小,进行加权质心定位算法。为解决三维坐标系下目标深度的计算,通过在海面设置大功率骨干节点,通过主动探测声呐测得目标的距离与角度,从而计算出目标深度。仿真验证表明,本文算法的有效性。     

基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法研究

采煤机是井下综采工作面的重要设备，采煤机精确定位技术是煤矿生产装备自动化的关键技术之一。为了实现高精度定位满足井下综采自动化作业需求，提出了基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法。采用锚节点安置于液压支架上，移动节点与惯导固定安装于采煤机上的配置方案，利用位置已知的锚节点测距信息估计和修正惯导误差，同时实施对安置于推进过程中的液压支架上锚节点（未知节点）位置信息的实时校准，从而达到采煤机高精度定位、无线传感器网络节点动态自动调节的目的。通过试验对所提方法的有效性进行了验证，结果表明，所釆用方法对釆煤机轨迹具有良好跟踪性能，水平定位误差不超过1.57 cm/h。     

一种基于CC1010芯片的无线传感器网络节点设计

介绍了一种基于CC1010芯片的无线传感器网络节点设计,分析了传感器网络节点结构和CC1010芯片的功能及应用,探讨了基于CC1010芯片的网络节点机硬件工作原理,据此给出节点的硬件电路设计,并利用C51RF-2型仿真器完成对节点编程.经过测试,基于CC1010芯片的无线传感器网络节点具有无线通信、传感、信息处理等功能,并且具有结构简单、性能稳定、功耗低、抗干扰能力强等优点.     

基于无线传感器网络的机场特种车定位算法研究

机场停机坪内特种车辆的定位是机场场面监控的重要部分,基于无线传感器网络实现对机场特种车辆的实时定位。针对RSSI值易受环境影响问题,采用高斯模型对采集的RSSI值进行筛选,通过空间补偿模型将节点映射到同一平面,并提出了修正加权质心定位算法,修正权重系数,提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够满足机场特种车定位精度的要求。     

一种修正的DV-Hop无线传感器网络节点定位算法

无线传感器网络（Wireless Sensor Network．WSN）融合了传感器技术、信息处理技术和网络通信技术,与塑料电子学、仿生人体器官被称为全球未来三大高科技产业,应用前景非常广阔。它是一种全新的信息获取平台,可以在广泛的领域实现复杂的大范围的监测和追踪任务,而网络节点自身定位时大多应用的前提和基础。事件发生的位置和获取信息的节点位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息．没有位置的监测消息毫无意义。     

无线传感器网络Range-free自身定位算法仿真分析

定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一。文章在总结有关定位算法的文献和研究成果的基础上。介绍了6种代表性的Range-free定位算法的原理,在Matlab环境下构造了网络拓扑场景进行了仿真实验,对6种代表性算法的性能进行比较并分析总结,指出了今后无线传感器网络定位算法的研究中所需解决的问题。     

无线传感器网络节点的研究与设计

无线传感器网络节点的设计,对于构成一个实际的无线传感器网络应用系统具有重要意义。本文在对ZigBee协议和无线传感器网络体系结构进行论述的基础上,设计了一种基于ZigBee协议和PIC18F4620单片机的无线传感器网络节点。该节点采用了一款符合IEEE802.15.4标准的ZigBee无线网络芯片CC2420,通过PIC18F4620单片机的SPI接口实现单片机和ZigBee芯片的通讯。文中对该节点开发设计过程中的主要问题进行了较详细的论述,对传感器网络设计与应用具有参考价值。     

无线传感器网络的异构性研究

随着无线通信技术和微电子技术的快速发展,低成本、高度集成和自组织的无线传感器网络将会逐渐普及.首先总结归纳了无线传感器网络异构性的几种表现形式,如计算能力异构性、节点能量异构性、链路异构性及网络协议异构性,然后介绍了异构无线传感器网络层次网络体系结构和两种适用于无线传感器网络的标准.最后对无线传感器网络的安全问题进行简单探讨.     

基于最小跳数的无线传感器网络跨层设计

传统的严格分层参考模型无法实现对无线传感器网络资源的有效管理和运用,跨层设计是提高网络整体性能的一种有效方法。针对无线传感器网络能量、计算资源、存储资源和带宽资源有限的特点,提出一种基于最小跳数的路由层和MAC层的跨层协议设计方案。MAC层和路由层通过共享sensor节点到sink节点的最小跳数信息,在MAC层建立时间梯度,解决多个节点共享无线信道的问题;并在路由层建立路由表,解决路由选择问题。仿真结果表明,该方案在降低网络能耗的同时,在降低传输延迟,提高数据投递率方面也取得了良好的性能。     

Information space of sensor networks: Lagrangian,energy-momentum tensor,and applications

It is a challenge to investigate the interrelationship between the geometric structure and performance of sensor networks due to the increasingly complex and diverse architecture of them. This paper presents two new formulations for the information space of sensor networks, including Lagrangian and energy–momentum tensor, which are expected to integrate sensor networks target tracking and performance evaluation from a unified perspective. The proposed method presents two geometric objects to represent the dynamic state and manifold structure of the information space of sensor networks. Based on that, the authors conduct the property analysis and target tracking of sensor networks. To the best of our knowledge, it is the first time to investigate and analyze the information energy–momentum tensor of sensor networks and evaluate the performance of sensor networks in the context of target tracking. Simulations and examples confirm the competitive performance of the proposed method.     

一种基于Multi Agent的无线传感器网络数据收集算法

提出了构造多Agent协作模型的方法,设计了基于多Agent的无线传感器网络的数据收集算法ARDG(activereliable data gathering algorithm),将多Agent的协作思想结合到数据路由的计算中,该算法在无线传感器网络资源限制,如在传感器存储空间和能量有限等条件下,提高了数据收集的主动性和可靠性,理论和仿真实验证明了该方法的可靠性与时效性。     

基于模糊贝叶斯网的空战传感器资源管理方法

空战中目标状态信息的不确定性、目标与我机相对态势是影响机载传感器资源分配问题的重要影响因素.针对此问题,提出一种基于模糊贝叶斯网(FBN)的空战传感器资源管理方法,以空战传感器资源管理中涉及的影响因素因果关系作为建网依据,将目标信息增量、目标威胁、飞行员指令作为证据变量驱动网络进行概率推理,从而获取空战传感器资源的分配结果.仿真结果表明,与传统方法相比,方法的自适应变间隔采样策略能够根据目标威胁及飞行员指令影响,管理空战态势不同阶段的传感器资源以满足空战作战任务需求.     

Sensor registration using neural networks

One of the major problems in multiple sensor surveillance systems is inadequate sensor registration. We propose a new approach to sensor registration based on layered neural networks. The nonparametric nature of this approach enables many different kinds of sensor biases to be solved. As part of the implementation we develop some modifications to the common network training algorithm to tackle the inherent randomness in all components of the training set     

RSSI及TOF测距技术及仿真研究

无线传感器网络综合了嵌入式计算、传感器和通信等多种技术,可以实现对信息的获取与处理;借助其他辅助定位方式,可以实现对非合作目标的定位。而无线传感器网络测距技术是实现定位的基础。对TOF和RSSI这2种测距技术进行了深入的研究,比较这2种测距技术在不同范围内的测距效果,进而为工程应用提供理论基础。     

Remote data sensing using SAR and harmonic reradiators

In sensor networks distributed over large areas, communication by means of active transmitters on sensor nodes is inherently energy expensive and poses a significant bottleneck to achieve a long battery life. We propose modulated reradiation of radar illumination as a means to transmit information from a group of sensors to an airborne radar. This puts the communications energy burden on the radar transmitter rather than on the sensor nodes, thus increasing their battery lifetimes. To distinguish the sensor return from the clutter return, the modulation on the sensors is done by switching a nonlinear load on the sensor antenna and processing the harmonic reradiation. We present techniques to transmit information from the sensors, which use stripmap mode synthetic aperture radar (SAR) ideas to decode the information and to simultaneously obtain a geographic map of the sensor locations.