35 resultados para Wireless sensor nodes
Resumo:
特殊环境中的事件区域检测是无线传感器网络的一种重要应用.由于传感器的错误会导致事件区域检测的不准确,所以相关的容错算法成为近年来的研究热点.已有研究工作都仅考虑了事件的空间相关性,通过相邻传感器之间的数据交换实现容错.文中从事件的空间相关性和时间相关性入手,提出了一种以局部检测为主的分布式事件区域检测算法.该算法通过检验传感器本地采样值构成的时间序列与事件随机过程统计特征的符合程度实现容错.算法分析的结果表明,该算法可以减少传感器之间的数据交换,从而有效地利用传感器的能量.模拟实验表明,当有10%的传感器发生错误时,该算法可以检测到93%的事件区域和88%的错误传感器.
Resumo:
针对现有时间同步协议在能耗和通信负载方面存在的不足,提出了一种周期同步和自动校准相结合的时间同步算法SLTS.该算法的周期同步采用预告消息机制来实现,而自动校准则是在周期同步的间歇期间,各节点根据晶体振荡器的频率特性来修正自己的逻辑时间,尽可能与标准时间保持一致,从而延长周期同步的时间间隔.实验结果表明SLTS算法可以在保证用户精度需求的前提下大幅降低同步算法的执行频率,在能耗和通信负载方面具有较好的性能.
Resumo:
从无线传感器网络(WSN)环境数值监测应用的实际需求出发,提出了一种应用于该类场景中的等值线绘制(CMBC)算法.CMBC算法基于图形学中常用的贝塞尔(Bezier)曲线理论,通过选择部分节点提供信息给网关节点绘制等值线.此方法有效解决了监测应用场景中对最终监测精度的需求与大量报告节点所引发的高流量负载和网络能耗之间的矛盾.仿真结果表明,CMBC算法和已有研究工作相比能够使用更少的汇报节点完成高精度等值线的绘制,因此CMBC算法能够节省节点的能量,延长网络的生存期.
Resumo:
融合延迟分配策略是影响数据融合效率的重要因素之一,而数据融合的目的是减少数据冗余,降低网络能量消耗,延长网络生存时间.提出了一种面向网络生存时间的延迟分配算法,该算法直接以网络生存时间为优化目标,根据对网络生存时间的贡献分配传输延迟;通过理论推导证明了该算法的有效性;引入动态规划方程,给出了该算法的具体实现;最后通过仿真实验给出了各参数对网络生存时间的影响关系.
Resumo:
传感器节点的部署直接关系到水下传感器网络的成本和性能。考虑到传感器节点间具有很强的协同能力,该文提出一种基于检测融合的部署策略。采用Neyman-Pearson准则融合单元网格内所有传感器节点的检测信息,实现正方形和正三角形两种单元网格的高效覆盖,进而分别给出针对两种单元网格的监测区域网格划分方法,从而确定监测区域需要的传感器节点数量以及放置的具体位置。通过仿真实验验证了该部署策略的有效性。结果表明,与不采用检测融合时相比,降低了传感器节点冗余度。使用相同数量的传感器节点,新的部署策略能够在保证一定感知质量的基础之上获得更大的覆盖范围。
Resumo:
在基于动态联盟机制的无线传感器网络协同任务分配研究中,为了解决多目标追踪带来的联盟间的资源竞争问题,本文采用分布式约束满足算法解决多动态联盟间的协同问题.根据无线传感器网络多目标追踪的应用需求,建立了基于动态联盟机制的协同任务分配的分布式约束满足模型,并采用分布式随机算法求解满足约束条件的动态联盟集合,实现多动态联盟间的协同.仿真结果表明,分布式约束满足算法有效地解决了多目标追踪中多个动态联盟间的资源竞争问题,能够有效降低系统的能量消耗。