一种改进的室内wsn仿真模型
一种改进的基于神经网络的WSN数据融合算法_连方圆
明,网络能够很好的对数据进行数据回归 。 W - T Sungd 等 在基于无线传感器网络的环境下 ,利用 BP 神经网络对环境监 测中的数据进行融合,实验结果表明, 引入 BP 神经网络方法
0625 ; 收稿日期: 2013关项( 20120313013 - 6 ) 。 作者简介: 连方圆, 女, 山西人, 硕士, 主要从事无线网络信息数据融 合, 语音信号处理的研究 。 0828 。 修回日期: 2013-
[2 ] 测系统中取得很好的效果 。G. Wang 等 将多项式回归引入到 无线传感网络的数据融合中 ,在对环境监测的中,通过实验表
结合神经网络和证据理论 , 建立了管道泄
[6 ]
漏诊断模型。徐桂云等
把 PCA 与 RBF 神经网络结合用于对
[7 ]
轴承数据的融合和故障诊断 ,仿真结果表明,该算法具有很好 的识别率和数据压缩率 。孙凌逸等 构建了一种基于 BP 神经 网络与 LEACH 协议的数据融合算法, 该算法能够提高网络融 合度,但其并没有考虑到神经网络运行所需的网络参数的获取 问题。 针对以上问题 , 本 文 提 出 了 一 种 新 型 的 基 于 误 差 反 向 传播算 法 的 多 层 前 馈 神 经 网 络 的 WSN 数 据 融 合 模 型 ( A New Back Propagation Neural - Network Data Aggregation , 简称 NBPNA ) 。 NBPNA 数据融合模 型 将 无 线 传 感 网 络 的 LEACH
Improvement of Data Aggregation of Wireless Sensor Networks Using Artificial Neural Networks
基于室内WSN覆盖问题研究
频段上 。 .
在 涉 及 到 WS N覆 盖 问 题 的研 究 当 中 ,其 模 型 都 是 基 于二
维 平 面 的研 究 ,将 圆覆 盖 二 维 平 面 的 问 题 转 化 为 更 适 合 建 模 和
成 三 维 空 间 的 网络 分 层 覆 盖 部署 的算 法 设 计 。
1 单 个 节 点 无 线 传 播 的研 究
2 节点 传 播 模 型 等 效 2 . 1 节 点 感 知 模 型 全 向无 线 感 知节 点 的覆 盖 辐 射 范 围呈 现 一个 球 形 ,感 知 能 力 随着 与 节 点 的距 离
本 文 针 对 的 是 三 维 的 室 内 空 间 , 吸 收 平 面 覆 盖 的 思
对无线信号的传播都有影响 , 尤 其 是 互 相 有 完 全 隔 离 的房 间 、 发 射 与 接 收 端 的 强 大 的 阻 挡 障 碍体 屏 蔽 作 用 ,建 筑 物 自身 对 无 线 信 号 的吸 收 作 用 ,无线 信号 本 身 的 因 传输 距 离 的 衰 减 等 这 些 影 响 因子 的综 合 作 用 使无 线传 感 器 的感 知 能 力 大 大减 弱 。
则所计算得到的 r 即 为有 效感 知 半 径 , 当接 收 端 至 发 射 源
的 直线 距 离 ≤r 时, 说 明接 收 端 所 在 的 位 置 处 在 节 点 有 效 覆 盖 范 围 内, 否则为感知失效。 2 . 2 节 点 感 知 模 型 等 效
当前 无 线 局 域 网 所 使 用 的 都 是 无 需 授权 的 免 费 l S M 频段 , 例如 : 4 3 3 H z 、 2 . 4 GH z , 其中 2 . 4 GH z频 段 为 各 国共 同 的 l S M 频
一种基于LEACH的改进WSN路由算法
d o ma i ns b y P S O, wh i c h i s p r o v i d e d wi t h n i c e c o n v e r g e n c e a n d g l o b a l o p t i mi z a t i o n a b i l i t y, a n d t h e n, s e l e c t s c l u s t e r — h e a ds wi t h i n t h e f a c t o r o f n o de r e s i d u a l e n e r g y .T h e r e s u l t o f e x p e r i me n t s h o ws t h a t , c o mp a r i n g wi t h LEACH , LEACH— PS OC c a n b a l a n c e t h e n e t wo r k l o a d e ic f i e n t l y, i mp r o v e t h e e n e r g y u t i l i z a t i o n, p r o l o n g t h e n e t wo r k l i f e t i me .
第2 6卷 第 1期
2 0 1 3年 1月
传 感 技 术 学 报
一种改进的WSN非均匀分簇路由协议
无 线 传 感 器 网络 ( N)1 般 运 行 在 特 殊 环 境 WS [ 一 ]
的能量 问题 。E UC协 议 主要 由簇 的形成 和路 由组织 E 两 部 分 组成 。在成 簇 阶段 , E E UC采 用 不 同 的竞 争 半 径 , 距 离 基 站 近 的簇 较 小 , 到 均 衡 簇 首 能耗 的 目 使 达
路 由[ ]分簇 路 由 以其 在 可扩 展与 节能 方 面的 优势 成 2 ,
为 目前 的研究 热点 。但是 在对 分簇 路 由 的研 究 过程 中 发 现, 匀 分簇易 导致 网络分割 , 究 者称 之为“ 均 研 热 区 ” oo等人 对 于“ 区” 。S r 热 问题首 次提 出了非 均 匀 分 簇 的思想 , 于 2 0 并 0 5年提 出 了第 一个 非 均匀 分 簇路 由
合 考虑 簇首 能量 与信 号 强度 , 簇 内根 据 簇 的大小 采用 单 跳或 者 多跳传 输 数据 ,簇 间构 建 多跳 动态 路 由。仿 真结
果表 明 :L UC协议 可 以 好地 解 决 “ 区” 问题 ,均 衡减 少 节点 能耗 ,延 长 网络 的生存 周 期。 E 设 热
【 键 词 】 无 线 传 感 器 网络 , 热 区 ,非 均 匀分 簇 , 簇 首 ,路 由 协 议 关
中 , 感节 点 一 旦部 署 不 易 更 换 , 传 因此 , 究人 员致 力 研 于设 计 出能量 有效 的 WS 路 由协议 以延 长 节 点存 活 N 时 间 。 有 的路 由协议 主要 分 为两类 : 面路 由与分 簇 现 平
的 ; 路 由组 织 阶段 , 内采 用单 跳通 信 , 间 采 用 多 在 簇 簇
协 议 UC [ , 此 基 础 上 , 后 出 现 了 E UC[ 、 S4 在 ] 先 E 5 ] US R[ 等 非均 匀 分簇 路 由协议 。本 文在 对 现 有 路 由 C 6 3
一种新型WSN抗毁性评价方法及其仿真实现
分支 覆盖率为评价标准的评估方法。文献 【】 出了复 5给 杂性 网络环境下抗毁性测度的新定义和 网络抗毁性的 特点 。然而, 对于 WS 其 目的是采集数据发送给观察 N 者 ,更强调 其节点 的协作性及数据收集 的 目的性。从 网络 中节 点对及其链路抗毁性的评估 不能准确反映数
据收集 的 WS N的抗毁性 的特点与需求。
摘
了抗毁性分析 ,仿真表 明提 出的评估模型更能客观 ,准确地评估 以数据收集为中心的无线传感器网络
的抗毁性。
关键词 : 无线传感器网络 ;小世界 网络 ;连通性 ;抗毁性
A v l e ho n IsS m u a i n t aua et eI v l r bi t f ls e s rNe wo k No e t d a d t i l to oEv l t h n u ne a l yo M i W e sS n o t r s
对事件 监测和 事件跟踪 中有广 阔的应 用前景【。然而 2 】
WS 节点数量庞大 , N 但易失效, 极易 出现 网络 中部分节
点的失效导致原本连通 的网络拓扑分割 ,大大降低网
络 的覆盖度 ,甚至使网络 失败。 网络抗毁性可 以描述网络在电力耗尽 、 硬件故障或
者遭遇入侵等形成 的节点失败情况下的可靠程度【。一 3 】
trs c f ed t olc n ewo k A e d f i o f n u n r b l r p sd a dt a u e f e i iso aac l t g n t r . n w e i t n o v l e a i t i p o o e , n t h t ei n i i i s y wome s r s o
基于TrueTime的智能家居系统WSN仿真分析
0 引言
随着 生活水 平 的提高 ,人们 对智 能家 居 系统 的
非 常 复 杂 ,本 文 涉 及 的无 线 传 感 器 网络 ,主 要 是 针 对 家 居 系统 的 环 境 监 测 、 安 防 方 面 而 设 计 的 。
T u i e t r r eT m t y Be e
WS 仿真 系统 中包括三个节 点和一个无线 网络 N
图2 re i T uTme部分模块框图
模块 ,三个 节 点分 别为传 感器 节点 ,控制 节点 ,干 扰节 点 。其 中传 感器 节点 为时 间驱动 ,周期 性采 集 信号 , WS 发送 给控制 器 , 由 N 控制节 点为事 件驱动
3o 0 o O0
3 0 3 O -8 4
3 构建基于Tu T 的WS 仿真模型 re i me N
31 系统建 立仿 真 模型 .
在 本 系 统 中 ,利 用 传 感 器 节 点 周 期 性 的 采 集
空旷场 合 ,各节 点 的最大 距 离可 以达到 6 米 , o
在 家 居环 境 中各房 间之 间 的墙壁 阻 断 等各 种 因素 , 设 置 节 点 间最 大 的 距 离 为 4 5米 ,超 过 4 5米 ,节 点 将 自动寻 找新 的 网络 。
多 则成本 越高 ,而且 加 删节 点不方 便 ,使用无 线 网
络 可 以方便解 决上 诉 问题 ,智能家 居 系统 中的节 点
距 离近 ,对数 据 的传输 速率 要求 不高 。而且 Zg e ib e 技 术具 有 超低 功 耗 ,体 积小 ,组 网方 便 ,复 杂程 度 低 等优 势 ,在智 能家居 系统 中得到 广泛 应用 。 在 基 于 z b e 术 的智 能 家 居 WS 系统 中 , i e技 g N 主要 利 用 W S 进行 各 种检 测信 号 与控 制信 号 的传 N 输 ,在 整 个无 线 网络 稳 定运 行 过 程 中涉 及 关 键 因 素 包 括 控 制 算 法 、时 延 、丢 包 、数 据 传输 、节 点 功 率 消 耗 等方 面 。 由于 实 验 条 件 的 限 制 ,本 文 主
基于PEGASIS的改进型WSN路由协议
pare.This Байду номын сангаасethod helps enhance network performances by
reducing the inmr-nodal transmission distances.Simulation results show that the improved algorithm has a hilgher efficiency ofenergy utilization.
J
孙班础心∽俨{怠::鬟:援㈣
节点接收数据所消耗的能量由式(2)计算
氏(k)=蛾k
(2)
万方数据
一135—
式(1)、式(2)中的参数设置如下: 七:数据包大小,取Ic=512
b; nJ/b;
∞
乒=
弋
、 D—PEG ASIS
、
\
\
ECR
Ek:收发电路的功耗,取t.。=50 %:自由空间衰减参数,取%--12
【1】陈本理,谭永东,余韬.基于簇的传感器网络路由算法研究【J】. 传感器世界,2006,10(12):30—34. 【2】Lindsey S,Raghavendra C S.Pegasis:Power-efficient Gathering in
2
信。而且通过两层链式的结构,延长了网络第1个节点失效 的时间,提高了网络能量利用率。但是,首先ECR算法中每 个节点都需要知道自己在哪个区域,其次每个带状区内的节 点都需要知道该Ⅸ域内其他节点的位置信息。这就要求节点 安装测知地理位置的设备,而目前这种设备(如GPS等)价格 昂贵,不适合大量且不回收的WSN节点。 对PEGASIS算法进行仿真分析得出:节点密度不变,区 域范围变大,节点的平均能耗变大。 通过以上分析町知网络的通信能耗随基于地理特性的分 组组数N增大而减小,也就是说,基于地理特性的分组成链 的新型算法——节点分区成链型PEGASIS算法 (D.PEGASIS),不光能解决成网后期容易出现下跳的节点的 距离较远的问题,减少节点造价,还可以有效地减小通信 能耗。
基于LEACH的WSN节能改进及仿真
C Cn mb rT 9 95 L u e: N 2
D c m e tc 10 - 1 72 1 0 — 0 1 3 t l I 0 3 0 0 (0 )3 0 2 0 i e D:
1引 言
随着通信技 术 、 嵌入式计算机技术 和传感 器技术的飞速发 展 , 线传感器网络( rls Sno N tok , N技术引起 了 无 Wi es esr ew rsws ) e 人们极大的关注I WS N因具有分布式处理带来 的高监测精度 、 I 。
此, 能量有效性是无线传感器网络设计 中 陔考虑 的重要 问题
a d tu ye t n t i t e o h e wor ompa e t h r oc l EACH n r l x e d he le i f e n t f m t kc r d t e p ot o o L
Ke o d W i e sSe or y w r s: r s ns el Net o k L AC H pr t c ;f — i eo SN; n r —ef in w r;E o o @ le—t fW i m e e gy— fi e t c
陈晓芳 ( 漳州职业 技术学院, 福建 漳州 3 3 0 ) 6 0 0
C nXio-a g(h nzo ntueotc n l yF j nZ aghu3 3 1 he a fn Z agh uisi l feh oo .ui h nzo 6 0) t g a 0
一种WSN位置隐私保护方案分析和改进
s c h e me i s p r o p o s e d,wh i c h f o r g e s t h e l o c a t i o n p i r v a c y b a s e d o n t e mp o r a r y l o c a t i o n i n f o r ma t i o n .P s e u d o n y ms c a l c u l a t i o n i s p e f r o r me d o n n o d e
武朋辉 杨百龙 毛 晶 林百露
( 第二炮兵工程大学信息工程 系 陕西 西安 7 1 0 0 2 5 )
摘 要
针对无线传感 网络 D.S i n g e l 6 e 位 置隐私保护 方案存在 安全缺 陷的问题 , 提 出一种基于临时位置信 息伪造位置 隐私的改
进 方案。对节点编号信息和会 话密钥采用双 随机 变量进行假名计算 , 采用假 名生成函数和 临时位置信 息更新通信假名 , 保 证通信 的 安全性。分析表 明该 方案的抗 监听攻 击能力增 强, 并有较低的能量消耗 。 关键词 中图分类号 无线传感 网络 T P 3 9 3 位置隐私 监听 安全 密钥更新 功耗分析 文献标识码 A D O I : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 0 — 3 8 6 x . 2 0 1 3 . 0 2 . 0 8 2
ANALYSI S AND I M PRoVEM ENT oF A LoCATI ON PRI VACY PROTECTI oN
S CHEM E I N WI RELES S S ENS oR NETW oRK
Wu P e n g h u i Y a n g B a i l o n g Ma o J i n g L i n B a i l u
狭长空间环境下改进的WSN节点质心定位算法
Z h a o Z h i x i n , L i J i a j u n , J i a n g X i a o l i n , X i e Y u p e n g
( S c h o o l o f E l e c t r o n i c s& I n f o r m a t i o n E n g i n e e r i n g , H e i l o n g j i a n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e& T e c h n o l o g y , Ha r b i n 1 5 0 0 2 2 ,C h i n a )
基于改进的pso-svm室内走廊环境wsn信道建模
传感器网络信道模型,为实际网络的节点部署和定位提供了 一定的理论依据。Wyne等询针对办公环境下的无线传感器 网络衰落特性,分别对小尺度衰落和大尺度衰落进行了研 究,提出了相关模并研究了参数的分布情况。
目前,国内外学者对无线传感器网络室内信道模型的研 究多是以移动通信网络信道模型为基础进行的,所建立的模 型大多为对数距离路径损耗模型和射线追踪模型。本文针 对室内走廊环境进行了无线电波衰落测试,利用支持向量机 对数据进行回归分析,建立了基于改进的PSO-SVM无线信 道路径损耗模型。支持向量机能有效解决小样本预测问题, 利用粒子群优化算法对其参数进行选取,能够得到较优的支 持向量机预测模型。通过与双折线路径损耗模型进行对比 分析,结果表明本文所建立的PSO - SVM路径损耗模型能够 更好的表征室内走廊环境下无线电波衰落特性。
WSN Channel Modeling of Indoor Corridor Environment Based on Improved PSO - SVM
QI En - zhao1 , LI Chun 一 shu1,2
(1. School of Physics and Electronic — Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan Ningxia 750021, China;
1引言
近年来随着无线通信技术、微型制造技术及电池技术的 快速发展,微小的无线传感器已具备感应、无线通信及信息 处理的能力⑴,无线传感器网络也越来越多的被应用于室内 环境下的数据感知及传输,例如烟雾报警、环境监测、远程健 康护理等领域⑵。由于室内环境较为复杂,无线传感器网络
基金项目:宁夏自然科学基金(NZ17051),宁夏大学研究生创新项目 资助(GIP2018074) 收稿日期:2018 - 09 - பைடு நூலகம்4
改进型粒子群优化在WSNs节点定位中的应用
改进型粒子群优化在WSNs节点定位中的应用李凌燕;杜永贵【摘要】针对无线传感网络(WSNs)在测距误差影响下存在的节点定位精度问题,提出一种基于改进型粒子群优化的自定位方法。
该方法利用未知节点与邻近锚节点之间的距离信息,通过具有跳出局部最优能力的改进型粒子群优化算法取得未知节点的位置。
仿真结果表明,该算法与最小二乘估计法相比,具有较高的定位精度和较快的定位速度,且性能稳定,是一种可行的 WSNs 节点定位解决方案。
%Aiming at the problem of node localisation precision under the influence of ranging error in wireless sensor networks (WSNs), a new self-localisation method based on modified particle swarm optimisation is proposed.The new method uses range information between the unknown node and the nearby anchor node and gets the unknown node location through the modified particle swarm optimisation with local prematurity prevention ability.Simulation results show that,the modified particle swarm optimisation,compared with the least square estimation method,has higher accuracy and speed in localisation as well as stable performance.It is a feasible WSNs node positioning solution.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】4页(P69-72)【关键词】粒子群优化算法;无线传感器网络;节点定位;非一致性变异【作者】李凌燕;杜永贵【作者单位】太原理工大学信息工程学院山西太原 030024;太原理工大学信息工程学院山西太原 030024【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言无线传感器网路[1]WSNs是由分布在监测区域内大量的具有计算能力、能量受限的微型传感器节点组成,它将传感器技术、分布式信息处理技术、无线通信技术和嵌入式计算技术融为一体,通过传感器节点之间的相互协作感知外界环境,实现数据采集、处理及通信等功能,可应用于军事、健康护理、智能家庭、环境监测及抢险救灾等领域。
基于LEACH的WSN节能改进及仿真
基于LEACH的WSN节能改进及仿真
陈晓芳
【期刊名称】《电子质量》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】如何节约能量,一直是无线传感器网络(WSN)的关键问题.通过将能量问题与无线传感器网络的通信协议进行结合,在低能量自适应聚类(LEACH)协议的基础上进行可行的改进,并采用NS2进行仿真验证.仿真结果表明,与原来的协议LEACH 相比,改进后的协议L-NEW能有效地平衡节点能量消耗,延长了网络的生存时间.【总页数】3页(P21-23)
【作者】陈晓芳
【作者单位】漳州职业技术学院,福建,漳州,363000
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.WSN中一种改进LEACH算法与仿真分析 [J], 刘睿琼;齐小刚;孙正海
2.基于LEACH路由协议的WSN节能优化研究 [J], 丁霞军;蒋晓丹;韩双霞
3.WSN中LEACH路由协议的改进及仿真 [J], 李雅卿;李腊元
4.基于延长WSN生命周期的LEACH算法的改进措施研究 [J], 王亮云;陈建;马宇豪;管星宇
5.WSN中基于虚拟网格的LEACH改进算法 [J], 柏琪;佘星星;徐善山;郑昊;许凯
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
一种提高WSN数据持续性的改进方案
的基于随机线性码的方案有 PRLC [2]和 GRLC [3]等。 (2)基于喷泉码的方案不仅便于分布实现, 而且编码 /解码 复杂度比较低 (均为 kln(k/δ ),其中,1– δ是成功解码的概率。 因此,非常适合在传感器网络中实现,是目前研究的热点。 典型的方案主要有 GC [4]、 DFCNS[5]、 LTCDS-II[6]等。其中, LTCDS-II 是真正的分布式方案,节点只需要知道自己邻居的 信息即可。 在 LTCDS-II 中,由于数据包分发方式的完全随机性,节 点要想获得偏差较小的 k 和 n 的估计值需要等待很长的时间 并多次接收数据包。而一个数据包被网络中所有节点接收到 至少 1 次时,需要 O(nlogn)次转发。因此,完成整个存储过 程需要耗费较多的能量。
相关工作
传感器网络被部署在一个 M× M 大小的区域中执行周期 性的监测任务,网络中随机地分布有 n 个节点。数据收集按 轮 (round)进行。每轮分为 3 个阶段:感知,存储和等待。网 络中每个节点均有大小为 C bit 的外存空间。 所有节点的传输半径 r 均为 l, 任意 2 个节点如果距离小 于 l 则可以相互通信。节点采用固定发射和接收功率,每个 节点发射 1 bit 数据的能耗为 E t,接收 1 bit 数据的能耗为 E r。 基于以上的模型,本文研究的问题是:对于一个拥有 n 个节 点的传感器网络,在进入任意一轮的存储阶段时有 k(k<<n)
作者简介: 作者简介:王素丽(1979-),女,讲师,主研方向:无线传感器网络; 程 翔,副教授、硕士 收稿日期: 收稿日期:2011-10-25 E-mail:sallysur@
IIDP 方案
94
计 算 机
据。由于节点只利用自己邻居的信息,因 素本文主要关注如何能量有效地将数据进行分发和存储,使 采集者在等待阶段只要访问尽可能少的节点就能恢复出全部 k 个源数据。 IIDP 是一种改进的提高数据持续性的分布式方案,不需 要地理信息和任何网络中的全局信息,完全依靠节点的局部 信息来实现。下面首先介绍一种基于概率的数据分发方法, 然后介绍 IIDP 的具体设计。 数据分发方法的设计 本文设计了一种与节点接包次数呈反比概率的转发数据 方法。对于任何一个节点 vi,假设 N(vi)是其邻居的集合,而 |N( vi)|是 vi 的邻居数量。当 vi 侦听到自己的邻居正在发送一 个数据包 packet(vj)或 vi 发送 packet (vj)给自己的一个邻居后, vi 会将邻居的 ID 加入一个队列 Qj 中,用于记录哪些邻居接 收过 packet(vj)。 在每个时间单元,当节点有 1 个数据包 packet(vj)需要发 送时,从 N(vi)中随机挑选一个不在 Qj 中的节点作为接收者。 定义一个函数 ProbabilityForward( Q),其 vi 发送数据包的步 骤如下所示,其中, Q 是 vi 为数据包建立的队列: 3.1 ProbabilityForward(Q)
J-Sim下WSNs仿真框架的扩展设计与实现
J-Sim下WSNs仿真框架的扩展设计与实现
毕俊蕾;李致远;郭拯危
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(18)12
【摘要】随着无线传感器网络(WSNs)的应用,如何延长网络生命周期,对路由协议的研究提出了挑战.为了更好地研究能量高效利用的WSNs路由协议,建立对WSNs 能耗支持较好的仿真平台具有十分重要的现实意义.针对J-Sim下WSNs框架对能耗仿真支持不好的问题,在现有的WSNs框架基础上提出了一种支持能耗仿真的WSNs仿真框架并在该框架上扩展实现LEACH协议.实验结果表明改进后的WSNs框架可以真实地仿真WSNs,获取有价值的仿真结果.
【总页数】4页(P170-173)
【作者】毕俊蕾;李致远;郭拯危
【作者单位】河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475004;河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475004;河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475004
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于TinyOS
2.x的WSN图形化仿真平台设计与实现 [J], 杜永文;练云翔;冯珂
2.基于J-Sim仿真的WSN能量模块设计与实现 [J], 李致远;闵林;毕俊蕾
3.一种可扩展的表视图框架的设计与实现 [J], 吴栋淦
4.基于OpenCV的可扩展图像处理框架设计与实现 [J], 连仁包;王卫星
5.可扩展的推进系统仿真平台:部分Ⅱ-可扩展的框架结构 [J], 曹志松;于龙江;朴英因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
一种三层结构的新型RFID-WSN模型
一种三层结构的新型RFID-WSN模型
石夏琴;何怡刚;霍骋
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2015(0)6
【摘要】提出了一种三层结构的新型RFID-WSN模型,以ST(Sensor-Tag)节点-RR(Reader-Relay)节点-基站为主要组成部分,包括信息收集层、信息过滤层、信息分析层三层结构,利用XML文件格式,用信息收集层中的算法1筛选数据包,用信息过滤层的算法2通过对权值(Quality)和传输原始数据的次数Uni的对比,在步骤Tx_kill(ni)过滤掉冗杂数据,在信息分析层中的算法3中对阈值α,γ的设定决定数据包传输队列和均值.最后通过案例展现该模型的工作方式和优越性.
【总页数】5页(P1-4)
【关键词】RFID-WSN模型;信息收集层;信息过滤层;信息分析层
【作者】石夏琴;何怡刚;霍骋
【作者单位】合肥工业大学电气与自动化工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.44;TN929.5;TP212.9
【相关文献】
1.一种三层结构的铁路GIS模型 [J], 黄泽纯;黄丁发
2.基于三层结构模型的类模型分析 [J], 宋金华
3.一种新型的基于C/M/S三层结构的CSCW体系 [J], 王曜;朱光喜;何大安
4.一种基于三层结构模型的SDN负载均衡方案 [J], 刘必果;束永安
5.三层结构模型──一种新的应用系统结构 [J], 傅贵
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
文章编号 :0 6 9 4 (0 2 0 — 16 0 10 — 3 8 2 1 ) 5 0 3 — 4
计
算
机
仿
真
22 月 0 年5 1
一
种 改 进 的 室 内 w n仿 真 模 型 s
李 晓卉 , 方康玲 , 何 坚
( 武汉科技大学信息科学与工程学院 . 湖北 武汉 4 0 8 ) 30 1
摘要 : 针对室 内无线传播模型具有多径传播效应的特性 和无线传感器 网络协议栈 的特 点 , 出了一种 改进 的室 内无线传 感 提 器网络仿 真方法。方法使 用阴影模 型模 拟室 内无线传播模 型的多径传播效应 , 结合常用 的无线传感器网络节点 芯片 的性 能 参数预测出无线信号在室 内的实际传 输距离 , 在 N 2中以该 无线信 道模 型为基础 , 并 S 以无线传感器 网络协议栈为标准 , 立 建 了一个改进 的室 内无线传感器网络仿 真模型。仿真模 型的测试结果表 明该 模型在数据 包投递率及 网络剩余能量 的 比率 上
与实际室 内无线传感器网络的性能相似。证明建立的模型能为室内无线传 感器 网络的实际布 网和应用提供可靠 的依据 。
关键词 : 网络仿真 ; 无线传感器网络 ; 模型 阴影
中图 分 类 号 :P 9 . T 3 19 文献 标 识 码 : A
I p o e n o i ee sSe s r Ne wo k i ulto M o e m r v d I do r W r ls n o t r s S m a in d l
ABS TRACT: o sd rn h p t r n mi ef c f i d o iee s p o a ai n mo e n h rt c l sa k"f C n ie i g mu i ah t s t f to n o r w r l s r p g t d la d t e p o o o t c b a e o wi ls e s rn t o k ,ti a e rp s d a mp o e n o rwi ls e s r n t r s smu ai n meh d r e ss n o ew r s h s p p rp o o e n i r v d i d o r e s s n o ewo k i lt t o .T e e e o h p o o e t o s d s a o i g mo e o smu ae t e mu i ah ef c fid o r l s i k n r d ce h n r p s d meh d u e h d w n d lt i lt h h p t f t o rwi e sl ,a d p e itd te i - e o n e n d o c u lta s s in d s n e a c r i g t h a a tr f o o ra t a r n mis it c c o d n o te p r me es o mmo r ls e s rc i o a c n wi e s s n o hp.I as e l e n i e t lo r ai d a m— i l t n mo e n NS a e n t e i d o swi ls r p g t n mo e a d rv d i d o iee s s n o e w r s smu ai d l 2 b s d o h n o r r e sp o a ai d l n o i e o wi ls e s rn t o k rt c lsa k r e ss n o ew r sp o o o tc .T e smu a in rs l h w t a h si d o r ls e s rn t r s smua e h i lt e u t s o h tti n o rwi e ss n o ewo k i l — o s e l n mo e a i l rp r r n ewi h cu l n o rw r l s e s rn t o k o a k t eiey r t n e i ・ i d lh sa smi e o ma c t t ea t a d o iee ss n o ew r n p c e l r a o a d r sd o a f h i d v i u le e g ai .T e p o o e n o rwi ls e s rn t r s smu a in mo e a f r d p n a l e ee c sf r a n r r t y o h r p s d i d o r e s s n o ewo k i lt d lc n of e e d b e r fr n e o e o e d s n n n o rw rl s e s rn t r s e i ig id o i e s s n o ewo k . g e
L a - u , ANG Ka g l g HE Ja IXio h i F n — i , in n
( o eeo Ifr t nS i c n ni eig Wu a n esyo cec n eh ooy Wu a u e 4 0 8 ,C ia C l g f no i c nea dE g er , hnU i r t f ineadT cnlg , hnH bi 30 1 hn ) l ma o e n n v i S