无线传感器网络定位算法的对比研究

本文在比较和分析了无线传感器测距技术的定位方法的基础上主要研究了测距差定位算法(SSDOA),并且对其模型进行了仿真模拟实验,结果显示,SSDOA定位算法相比经典的RSSI算法具有定位准确,误差较小的特点,并且其定位误差随测距误差的变化趋势也较RSSI测距方法较低,这说明,SSDOA定位技术较经典的RSSI定位技术更为优越,可以在一些无线传感器网络中广泛使用。     

新型录波器单端故障定位可行性研究

针对当前分布式故障录波系统状况,结合录波器结构和性能,在不干扰录波器正常功能的前提下,依靠高性能DSP强大的数据分析处理能力,通过改进录波器硬件架构为基于CPLD的数据采样模块和DSP为主控的数据处理分析模块以提升系统采集处理能力,并提出由一种DSP执行的微分方程故障测距算法。大量仿真表明该算法能满足故障线路测距工程实际要求,从硬件和软件两方面论证电力系统故障录波器实现单端故障定位的可行性。     

基于改进Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于改进Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法——DEuc，该算法在延长网络生存周期方面相比LEACH和EEUC分别提高约35％和25％。     

基于粒子群算法的水下无线传感器网络路由策略研究

针对水下无线传感器网络能量消耗不均衡及生命周期短的问题,文章在LEACH协议的基础上提出了一种降低节点能耗,延长网络生命周期的水下路由协议算法。该协议将粒子群算法用于水下无线传感器网络的簇首路由优化中,同时考虑到节点的剩余能量、簇首节点到基站的距离和非均匀分簇等5个因素,确定最优传输路径,达到降低节点能耗,延长网络生存周期的目标。仿真结果表明,该协议极大地降低了网络能耗,提高了网络生存周期。     

基于单片机的高精度超声波测距系统研究

随着时代的进步,科技的创新,我国在很多领域都取得了巨大的成效。在现代化工业生产进程中,应用较为广泛的是利用超声波进行距离非接触式的测量,当下,该技术已经趋于成熟化。在工业生产进程中应用较为广泛的有液位的测量、机器人的定位、辅助视觉系统、车位的定位与导航等,利用单片机进行的高精度超声波测距能够详细地从中得出相应的数据测试结果。实际工作中我们可以利用高精度的超声波技术自身的一些特点,进行总结分析,制定出全新的、精度较高的超声波测距系统,并将该技术应用到一些恶劣的环境中,进行测距工作。事实上,在实际现代化工业生产进程中,我国现阶段所拥有的超声波测距技术的发展还不够成熟,使得所制作的超声波测距仪所测得的数据精密度一贯偏低。为了从真正意义上研究出适应新时代工业化生产的高精度超声波测距系统,我们针对"基于单片机的高精度超声波测距系统"这一话题展开了一个深刻的探讨,从回波信号处理的角度出发,分析出了超声波曲线的独有特性,并以单片机为核心,介绍了基于单片机技术的高精度超声波测距系统。     

浅谈无线传感器网络

无线传感器网络是计算机、通信和传感器相结合的产物,是一种全新的信息获取、处理技术.虽然有线、无线、红外和光等通信方式已经得到了广泛的应用,但实践证明,短距离的无线低功率通信非无线传感器网络莫属.目前,无线传感器网络在国外已有了较大的发展,在国内也初露锋芒.本文简要地介绍了无线传感器网络的发展和特点,重点从技术的层面探讨了无线传感器网络的安全方案和措施.     

基于CC2530的无线智能家居传感网的设计

文章提出一种基于Zig Bee协议的智能家居无线传感器网络。本无线传感网是由部署在监测区域内的5种传感器节点组成,通过2.4G无线通信形成一个多跳自组织网络系统,能够实时监测、感知和采集网络分布区域内监视对象的各种信息并加以处理,完成数据采集和监测任务。     

基于多跳无线传感网络避免能量空洞算法研究

文章分析了目前无线传感器网络技术,并对几种经典分簇网络路由算法进行分析比较,阐述了目前技术中存在的问题和不足,并指出今后研究和发展的趋势。     

基于智能优化算法的作战资源部署分析

区域防空作战逐步成为部队防空作战方面的核心方向,战前资源部署及战时火力分配问题既是难题又是核心环节。基于此,文章以战前资源部署为研究对象,针对传感器网络部署问题,借助改进的粒子群算法构建起传感器网络优化数模;针对火力单元部署问题,使用匈牙利算法,构建火力单元部署数模。仿真结果表明,改进之后的算法有效,求解精度较好,收敛速度较快。     

无线传感器网络技术在物联网中的应用及其发展趋势

现阶段,互联网技术与感知技术飞速发展,物联网技术应运而生,未来物联网将给人们的生活带来很大影响。无线传感器网络技术是物联网技术中的关键内容。本文重点研究无线传感器网络技术与物联网的概念,分析了物联网环境下无线传感器网络关键技术,详细阐述了无线传感器网络技术在物联网中的具体应用,并对物联网环境下无线传感器网络技术的发展趋势进行了进一步探讨,希望为相关工作者提供理论参考,进而推动物联网的发展。