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一種基于安全威脅等級(jí)的自適應(yīng)遺傳算法
摘 要：在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，加密和認(rèn)證是維護(hù)節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)之間通信安全的常用手段。但由于電池容量和計(jì)算開(kāi)銷等方面的局限性，僅通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加密和認(rèn)證還無(wú)法將安全威脅等級(jí)維持在同一級(jí)別，不足以應(yīng)對(duì)威脅等級(jí)不斷變化的情形。文中提出了一種基于威脅等級(jí)來(lái)調(diào)整安全屬性的遺傳算法，它根據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)感知到的威脅等級(jí)，通過(guò)認(rèn)證和加密的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)安全屬性的自適應(yīng)調(diào)整，改善了現(xiàn)有的安全防范方式。仿真表明，這種新方法使威脅等級(jí)和安全屬性相匹配，既提高了通信的安全性，也改善了傳感器節(jié)點(diǎn)的能效。
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智慧城市建設(shè)中智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)概述
摘 要：智慧城市建設(shè)是未來(lái)城市的發(fā)展方向，文中研究了智能交通系統(tǒng)中已經(jīng)存在的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，包括傳感器技術(shù)，能量有效的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和為停車場(chǎng)監(jiān)控、交通監(jiān)控、交通控制設(shè)計(jì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。提出了在交通建模和建立交通控制方面應(yīng)用WSNs的新方法及關(guān)鍵技術(shù)。
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WSN中錨節(jié)點(diǎn)部署方式對(duì)DV-Hop定位精度的研究
摘 要：針對(duì)WSN中錨節(jié)點(diǎn)部署方式對(duì)DV-Hop定位所產(chǎn)生的誤差問(wèn)題進(jìn)行了研究。通過(guò)對(duì)錨節(jié)點(diǎn)以隨機(jī)、正方形、均勻、交叉等不同部署方式對(duì)定位誤差所產(chǎn)生的影響進(jìn)行了仿真、比較和分析，若錨節(jié)點(diǎn)以正方形或均勻的方式部署，其對(duì)DV-Hop定位所產(chǎn)生的誤差要比隨機(jī)部署方式更小。
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RFID與WSN融合模型的研究與優(yōu)化設(shè)計(jì)
摘 要：目前存在四種典型的RFID與WSN融合模型，它們?cè)诰邆淙诤蟽?yōu)點(diǎn)的同時(shí)，均存在一定問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題提出優(yōu)化模型，并基于優(yōu)化模型設(shè)計(jì)出一種動(dòng)態(tài)構(gòu)建的新型RFID-WSN融合系統(tǒng)。系統(tǒng)由一種新型融合節(jié)點(diǎn)組成，此節(jié)點(diǎn)基于WSN的網(wǎng)絡(luò)模型和RFID協(xié)議融合設(shè)計(jì)而成，可以在WSN節(jié)點(diǎn)、RFID閱讀器、RFID標(biāo)簽之間動(dòng)態(tài)切換角色。通過(guò)設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)構(gòu)建機(jī)制來(lái)組織和管理這些融合節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在RFID與WSN之間的動(dòng)態(tài)切換和自適應(yīng)構(gòu)建。新型融合系統(tǒng)解決了四種典型模型存在的問(wèn)題，具有更優(yōu)的特性和更靈活的應(yīng)用，但缺點(diǎn)是不支持被動(dòng)式RFID。
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智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)故障處理分析
摘 要：為了解決無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)故障難以實(shí)地監(jiān)測(cè)的問(wèn)題，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真提取匯聚節(jié)點(diǎn)處單位時(shí)間接收數(shù)據(jù)包的數(shù)量，使用Matlab對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。進(jìn)一步觀察其在頻域上的波動(dòng)變化，可明顯觀察到有故障節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)與無(wú)故障節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的流量處理信息的區(qū)別，通過(guò)此方法可以檢測(cè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中是否存在故障節(jié)點(diǎn)。
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高職院校物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)訓(xùn)室建設(shè)探索
摘要:物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是通過(guò)多通道通信技術(shù)的信息傳感設(shè)備進(jìn)行信息采集，同時(shí)采用網(wǎng)絡(luò)終端來(lái)按約定的協(xié)議實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、物與物的全面互聯(lián)的一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。其主要特征是通過(guò)射頻識(shí)別、傳感器等方式獲取物理世界的各種信息，然后結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行信息的傳送與交互，最后采用智能計(jì)算技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行分析處理，從而提高對(duì)物質(zhì)世界的感知能力，實(shí)現(xiàn)智能化的決策和控制。為此,文中介紹了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的節(jié)點(diǎn)架構(gòu)和基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的數(shù)據(jù)查詢，最后對(duì)高職學(xué)院的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)工作進(jìn)行了分析和探索。
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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在智能交通中的應(yīng)用
摘要：針對(duì)目前中國(guó)的交叉路口多、車流量大、交通混亂等現(xiàn)象，闡述了基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能交通系統(tǒng)的基本原理。結(jié)合國(guó)內(nèi)外將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于智能交通網(wǎng)系統(tǒng)的已有研究應(yīng)用情況，指出了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于智能交通中的交通信息采集、交通信息傳輸、交通控制和誘導(dǎo)等方面的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，以便為進(jìn)一步研究并拓展無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在智能交通中的應(yīng)用提供參考。
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基于移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法
摘要：節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的重要支撐技術(shù)之一，為了提高定位算法的準(zhǔn)確性，提出了一種基于移動(dòng)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的兩步定位算法。該算法利用一個(gè)移動(dòng)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)遍歷整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，并周期，性地廣播包含自身當(dāng)前位置的信息。而傳感器節(jié)點(diǎn)的自身定位過(guò)程則可用基于無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)的目標(biāo)跟蹤方法實(shí)現(xiàn)。由于所用的目標(biāo)狀態(tài)模型和量測(cè)模型有一定的不確定，性，所以先選取不共線的3個(gè)擁有RSSI測(cè)距能力的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)信息，利用Euclidean定位法提高濾波的初始位置精度，從而改善定位效果。通過(guò)仿真、分析和比較該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)在多種移動(dòng)軌跡情況下的定位誤差，這種兩步定位法可以改善對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)軌跡的特殊要求的限制，能取得較好的定位精度，而且更適合于實(shí)際情況。
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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞谋O(jiān)控與維護(hù)
摘要：以ZigBee協(xié)議為基礎(chǔ)，提出了一種新的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的監(jiān)控和維護(hù)方法。創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了基于葉子節(jié)點(diǎn)的通訊模式，該模式運(yùn)用協(xié)議棧自有運(yùn)行流程來(lái)獲取節(jié)點(diǎn)的加入或丟失信息、實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞谋O(jiān)控，并通過(guò)設(shè)計(jì)一種基于關(guān)聯(lián)表的鏈表式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞木S護(hù)。經(jīng)過(guò)在實(shí)際辦公環(huán)境監(jiān)控平臺(tái)上驗(yàn)證表明，該方法數(shù)據(jù)傳輸量小，資源占用少，操作簡(jiǎn)便，具有較強(qiáng)的應(yīng)用推廣價(jià)值。
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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)器的設(shè)計(jì)
摘要：介紹了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)器的工作原理和重要作用，提出了一種以32位ARM處理器LPC2148為核心的數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)器的設(shè)計(jì)方案，詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)器的軟件設(shè)計(jì)、通信協(xié)議設(shè)計(jì)以及GPRS通信方式。該設(shè)計(jì)方案實(shí)時(shí)性強(qiáng)，穩(wěn)定可靠。
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基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)毀傷效果情報(bào)搜集
摘要：為了適應(yīng)當(dāng)今信息化戰(zhàn)爭(zhēng)越來(lái)越注重戰(zhàn)場(chǎng)感知能力，滿足高準(zhǔn)確性、高可靠性和高時(shí)效性獲得戰(zhàn)場(chǎng)信息的要求，分析了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，闡述了戰(zhàn)場(chǎng)打擊中目標(biāo)毀傷效果情報(bào)搜集的概念、重要性和方法，探討了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)毀傷效果情報(bào)搜集中的應(yīng)用方法。
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數(shù)字煤礦中的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用研究
摘 要：研究了煤礦物聯(lián)網(wǎng)方案，充分利用現(xiàn)有資源條件，總體規(guī)劃將現(xiàn)有煤礦系統(tǒng)的信息孤島進(jìn)行整合，并利用已有的硬件設(shè)施來(lái)降低系統(tǒng)應(yīng)用成本。同時(shí)將煤礦安全生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)看作有機(jī)的整體，用全局眼光設(shè)計(jì)規(guī)劃一體化的信息系統(tǒng)。充分利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)煤礦的智能化控制，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，控制生產(chǎn)成本，降低安全事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。
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基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)糧倉(cāng)監(jiān)控系統(tǒng)研究
摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)糧倉(cāng)監(jiān)控系統(tǒng)采用有線方式會(huì)面臨網(wǎng)絡(luò)布線困難、面積大等問(wèn)題，采用短距離無(wú)線通信方式可對(duì)糧倉(cāng)的溫度、濕度、糧食的水分含量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。該系統(tǒng)采用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)，遵循ZigBee協(xié)議。系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)采集、設(shè)備控制、報(bào)警設(shè)置、Internet遠(yuǎn)程監(jiān)控等方法，可使糧倉(cāng)管理人員通過(guò)Internet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢，并對(duì)異常情況作相應(yīng)處理，從而大大提高了監(jiān)測(cè)效率，降低了系統(tǒng)成本。
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基于WSN的稻田養(yǎng)魚(yú)基地環(huán)境監(jiān)測(cè)平臺(tái)研究與設(shè)計(jì)
摘 要：通過(guò)系統(tǒng)硬件、軟件以及通信協(xié)議的設(shè)計(jì)，在稻田養(yǎng)魚(yú)基地架構(gòu)了用于環(huán)境監(jiān)測(cè)的WSN系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)水稻和魚(yú)群生長(zhǎng)環(huán)境的自動(dòng)監(jiān)測(cè)與遠(yuǎn)程傳輸、數(shù)據(jù)采集與處理。并解決了系統(tǒng)在應(yīng)用過(guò)程中產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)通信以及網(wǎng)絡(luò)使用上存在通訊不暢通、網(wǎng)絡(luò)生命周期會(huì)提前結(jié)束等問(wèn)題，提高網(wǎng)絡(luò)通信效率并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
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基于Consensus濾波的分布式卡爾曼信息融合方法
摘 要：分布式信息融合是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)信號(hào)處理中最重要的研究課題之一。文中給出了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分 布式一致卡爾曼信息融合算法，該方法首先在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)中配置微卡爾曼濾波器，再引入一致濾 波算法用于計(jì)算節(jié)點(diǎn)平均觀測(cè)數(shù)據(jù)和平均逆協(xié)方差，然后各自執(zhí)行微卡爾曼濾波，從而得到各節(jié)點(diǎn)的分布式狀態(tài)估計(jì)。 文中用仿真結(jié)果證實(shí)了該方法的有效性和可靠性。
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基于CC2538和Contiki的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
摘 要：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中非常重要的應(yīng)用領(lǐng)域，目前受到越來(lái)越多的關(guān)注。采用TI公司的CC2538芯片和開(kāi)源物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)Contiki，配合相應(yīng)的傳感器芯片，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了可以采集溫度、濕度和照度的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，該無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署為實(shí)驗(yàn)室的檢測(cè)環(huán)境提供了更加方便精確的監(jiān)控手段。
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基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和3G/4G的遠(yuǎn)程環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究
摘 要：針對(duì)現(xiàn)有環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有線傳輸?shù)牡娜秉c(diǎn)，提出一種基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和3G/4G的遠(yuǎn)程環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)由傳感器節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)中心構(gòu)成，傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)采集到的環(huán)境信息進(jìn)行加密、編碼等處理，通過(guò)近程無(wú)線通信模塊上傳至數(shù)據(jù)中心；數(shù)據(jù)中心編碼、加密、壓縮多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)上傳的信息，通過(guò)3G/4G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)上傳至數(shù)據(jù)服務(wù)器。該系統(tǒng)具有低功耗、低成本、環(huán)保、可靠的優(yōu)點(diǎn)，可廣泛應(yīng)用于遠(yuǎn)程環(huán)境監(jiān)測(cè)。
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基于CC2430的ZigBee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
介紹了ZigBee無(wú)線傳感器網(wǎng)綣的基本組成、協(xié)議棧的結(jié)構(gòu)與原理，并將ZigBee與藍(lán)牙、Wi-Fi等無(wú)線傳輸協(xié)議進(jìn)行了比較。最后以CC234O片上系統(tǒng)為例實(shí)現(xiàn)了傳感器終端設(shè)備的ZigBee無(wú)線組網(wǎng)功能。
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支持物聯(lián)網(wǎng)的三大技術(shù)
摘要：物聯(lián)網(wǎng)不僅將滲透到智能交通、智能城市、環(huán)境保護(hù)、節(jié)能減排、公共安全、智能家居等領(lǐng)域，還將極大 推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，成為新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。介紹了支持物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的三大技術(shù)，最后以節(jié)能減排系統(tǒng)介紹了物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用。
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基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的車載節(jié)點(diǎn)定位
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