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:摘要无线传感器网络是目前环境监测领域研究的热点技术。结合ZigBee和无线传感网络设计了集多种功能于一体的完整环境监测系统。在本系统中,节点选用CC2530芯片作为zigbee通信模块,网关采用GPRS作为系统与3G网络的通信模式。系统实现了采集温度、湿度、光线亮度等环境信息,并进行了相应处理,设计了网关数据处理软件算法。系统具体的工作方式为传感器节点对室内的环境信息进行采集并将数据以ZigBee无线自组网方式发送到无线传感网络的控制中心网关,网关负责将传感器数据处理后上传到云服务器;用户能够通过手机APP和网页查看,对于重要的警告信息网关会发短信到用户的手机,而服务器端会发邮件或微博提醒用户。经过测试和使用,本系统运行可靠,能准确获取环境数据,网关和服务器端数据能够实时更新,环境参数能实现自动调节与校准。
简介:摘要无线传感器网络作为一种无基础架构的分布式多跳无线通信系统,它无需铺设固定的基础网络设施,利用具有路由功能的节点,可以动态、灵活地组成网络,将被广泛应用于军事和民用领域,随着相应基础性问题和关键技术的解决,无线传感器网络市场潜力非常巨大。