简介:无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。
简介:文章以无线传感器执行器网络(WirelessSensorandActuatorNetworks,WSAN)为研究对象,与纯粹传感器网络相比,融入执行器节点的无线传感器执行器网络有着明显的优势,WSAN节点协同特征将显著提升网络性能,可生存性、协作通信和拓扑控制等技术将使网络在受限节点性能下,促进WSAN在生命周期、网络质量、拓扑层次、功率控制等方面的优化.
简介:摘要近年来我国各地区出现了严重的雾霾污染,对大气灰霾的监测成为当前环保研究的热点。定点、连续地对灰霾颗粒进行采样和测量,高效处理获取的相关数据,将监测结果实时发送给用户,是大气灰霾监测系统的基本任务。无线传感器网络是目前环境监测领域的热点技术。本文以四川成都为例,结合该城市的一些基本情况,基于无线传感网络技术,提出了一套对当地大气灰霾进行实时监测的系统的设计构想。
简介:摘要近年来,无线通信技术得到了飞快的发展,不仅改变了人们的日常生活与沟通方式,也影响着电力行业的发展方向。作为无线通信技术的技术延伸,无线传感网络技术结合了无线通信和传感测量技术二者,被广泛应用于智能电网中,并以其特有的便捷性和灵活性引领着智能电网网络构架的发展与革新。本文从无线传感网络技术研究发展概况出发,对无线传感网络技术的特点以及其在智能电网中的应用进行了分析和探讨。