Ⅰ 無線感測器網路中相鄰兩個節點的距離與通信半徑有什麼關系是不是距離太近會有很大幹擾而導致無法通信
節點間距離不能小於R/4,確實是信號干擾的問題,物理學上不是有波形疊加導致信號衰減的么。
而不能超過R(R為通信半徑,常常把通信半徑與感測半徑等同,實際上不是的,感測半徑依賴於監控的應用對精度的要求,而通信半斤依賴於節點的通信物理特性),這個事實很明顯,超出R了,當然無法通信。
具體關於節點間距離的理論依據,找本書看看吧,或者下幾篇論文,這里不方便寫公式。
無線感測器網路的基礎理論和技術,有本書介紹得還比較詳細《無線感測器網路協議與體系結構》電子工業出版社,你找找。
Ⅱ 無線感測器網路的特點有哪些
無線感測器網路除了具有無線網路的移動性、斷接性等共同特徵以外,還具有很多其他鮮明的特點。
1)感測節點體積小,成本低,計算能力有限。
2)感測節點數量大、易失效,具有自適應性。
3)通信半徑小,帶寬很低。
4)電源能量是網路壽命的關鍵。
5)數據管理與處理是感測器網路的核心技術。
Ⅲ 無線感測器網路中的部署問題,200分!!追加!!
無線感測器網路(wirelesssensornetwork,WSN)是綜合了感測器技術、嵌入式計算機技術、分布式信息處理技術和無線通信技術,能夠協作地實時監測、感知和採集網路分布區域內的各種環境或監測對象的信息,並對這些數據進行處理,獲得詳盡而准確的信息。傳送到需要這些信息的用戶。它是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點組成,通過無線通信方式形成一個多跳的自組織的網路系統。感測器、感知對象和觀察者構成了感測器網路的三要素。
無線感測器網路作為當今信息領域新的研究熱點,涉及到許多學科交叉的研究領域,要解決的關鍵技術很多,比如:網路拓撲控制、網路協議、網路安全、時間同步、定位技術、數據融合、數據管理、無線通信技術等方面,同時還要考慮感測器的電源和節能等問題。
所謂部署問題,就是在一定的區域內,通過適當的策略布置感測器節點以滿足某種特定的需求。優化節點數目和節點分布形式,高效利用有限的感測器網路資源,最大程度地降低網路能耗,均是節點部署時應注意的問題。
目前的研究主要集中在網路的覆蓋問題、連通問題和能耗問題3個方面。
基於節點部署方式的覆蓋:1)確定性覆蓋2)自組織覆蓋
基於網格的覆蓋:1)方形網格2)菱形網格
被監測目標狀態的覆蓋:1)靜態目標覆蓋2)動態目標覆蓋
連通問題可描述為在感測器節點能量有限,感知、通信和計算能力受限的情況下,採用一定的策略(通常設計有效的演算法)在目標區域中部署感測器節點,使得網路中的各個活躍節點之間能夠通過一跳或多跳方式進行通信。連通問題涉及到節點通信距離和通信范圍的概念。連通問題分為兩類:純連通與路由連通。
覆蓋中的節能對於覆蓋問題,通常採用節點集輪換機制來調度節點的活躍/休眠時間。連通中的節能針對連通問題,也可採用節點集輪換機制與調整節點通信距離的方法。而文獻中涉及最多的主要是從節約網路能量和平衡節點剩餘能量的角度進行路由協議的研究。
Ⅳ 感測器網路中常見的時間同步機制有哪些它們有什麼特點
一、感測器網路中常見的時間同步機制有:
1、感測器節點通常需要彼此協作,去完成復雜的監測和感知任務數據融合是協作操作的典型例子,不同的節點採集的數據最終融合形成了一個有意義的結果。
2、感測器網路的一些節能方案是利用時間同步來實現的。
二、特點:
1、感測節點體積小,成本低,計算能力有限。
2、感測節點數量大、易失效,具有自適應性。
3、通信半徑小,帶寬很低。
4、電源能量是網路壽命的關鍵。
5、數據管理與處理是感測器網路的核心技術。
感測器網路
綜合了感測器技術、嵌入式計算技術、現代網路及無線通信技術、分布式信息處理技術等,能夠通過各類集成化的微型感測器協作地實時監測、感知和採集各種環境或監測對象的信息,通過嵌入式系統對信息進行處理,並通過隨機自組織無線通信網路以多跳中繼方式將所感知信息傳送到用戶終端。從而真正實現「無處不在的計算」理念。
Ⅳ 在無線感測器網路中,如何根據接收信號的強度來判斷發送者的距離有具體的計算公式么
基於RSSI的定位
RSSI測量,一般利用信號傳播的經驗模型與理論模型。
對於經驗模型,在實際定位前,先選取若干測試點,記錄在這些點各基站收到的信號強度,建立各個點上的位置和信號強度關系的離線資料庫(x,y,ss1,ss2,ss3)。在實際定位時,根據測得的信號強度(ss1′,ss2′,ss3′)和資料庫中記錄的信號強度進行比較,信號強度均方差最小的那個點的坐標作為節點的坐標。
對於理論模型,常採用無線電傳播路徑損耗模型進行分析。常用的傳播路徑損耗模型有:自由空間傳播模型、對數距離路徑損耗模型、哈它模型、對數一常態分布模型等。自由空間無線電傳播路徑損耗模型為:
式中,d為距信源的距離,單位為km;f為頻率,單位為MHz;k為路徑衰減因子。其他的模型模擬現實環境,但與現實環境還是有一定的差距。比如對數一常態分布模型,其路徑損耗的計算公式為:
式中,Xσ是平均值為O的高斯分布隨機變數,其標准差范圍為4~10;k的范圍在2~5之間。取d=1,代入式(1)可得,LOSS,即PL(d0)的值。此時各未知節點接收錨節點信號時的信號強度為:
RSSI=發射功率+天線增益一路徑損耗(PL(d))
2.2 基於RSSI的三角形質心定位演算法的數學模型
不論哪種模型,計算出的接收信號強度總與實際情況下有誤差,因為實際環境的復雜性,換算出的錨節點到未知節點的距離d總是大於實際兩節點間的距離。如圖1所示,錨節點A,B,C,未知節點D,根據RSSI模型計算出的節點A和D的距離為rA;節點B和D的距離為rB;節點C和D的距離為rC。分別以A,B,C為圓心;rA,rB,rC為半徑畫圓,可得交疊區域。這里的三角形質心定位演算法的基本思想是:計算三圓交疊區域的3個特徵點的坐標,以這三個點為三角形的頂點,未知點即為三角形質心,如圖2所示,特徵點為E,F,G,特徵點E點的計算方法為:
同理,可計算出F,G,此時未知點的坐標為由模擬得,在圖2中,實際點為D;三角形質心演算法出的估計點為M;三邊測量法算出的估計點為N。可知,三角形質心演算法的准確度更高。
3 基於RSSI的三角形質心演算法過程
3.1 步驟
(1)錨節點周期性向周圍廣播信息,信息中包括自身節點ID及坐標。普通節點收到該信息後,對同一錨節點的RSSI取均值。
(2)當普通節點收集到一定數量的錨節點信息時,不再接收新信息。普通節點根據RSSI從強到弱對錨節點排序,並建立RSSI值與節點到錨節點距離的映射。建立3個集合。
錨節點集合:
(3)選取RSSI值大的前幾個錨節點進行自身定位計算。
在B_set:中優先選擇RSSI值大的信標節點組合成下面的錨節點集合,這是提高定位精度的關鍵。
對錨節點集合,依次根據(3)式算出3個交點的坐標,最後由質心演算法,得出未知節點坐標。
(4)對求出的未知節點坐標集合取平均,得未知節點坐標。
3.2 誤差定義
定義定位誤差為ER,假設得到的未知節點的坐標為(xm,ym),其真實位置為(x,y),則定位誤差ER為:
4 仿 真
利用Matlab模擬工具模擬三角形質心演算法,考察該演算法的性能。假設在100 m×100 m的正方形區域內,36個錨節點均勻分布,未知節點70個,分別用三邊測量法和三角形質心定位演算法進行模擬,模擬結果如圖3所示。由圖3可知,三角形質心演算法比三邊測量法,定位精度更高,當測距誤差變大時,用三角形質心演算法得出的平均定位誤差比用三邊測量法得出的小得多。
5 結 語
在此提出了將RSSI方法和三角形質心定位演算法相結合的方法,通過模擬實驗,將該演算法和三邊測量演算法相比較,證明了該演算法的優越性。下一步將研究在錨節點數量不同時的平均定位誤差。
Ⅵ 無線感測器網路通信協議的目錄
第1章 無線感測器網路概述
1.1 引言
1.2 無線感測器網路介紹
1.2.1 無線感測器網路體系結構
1.2.2 無線感測器網路的特點和關鍵技術
1.2.3 無線感測器網路的應用
1.3 無線感測器網路路由演算法
1.3.1 無線感測器網路路由演算法研究的主要思路
1.3.2 無線感測器網路路由演算法的分類
1.3.3 無線感測器網路QoS路由演算法研究的基本思想
1.3.4 無線感測器網路QoS路由演算法研究的分類
1.3.5 平面路由的主流演算法
1.3.6 分簇路由的主流演算法
1.4 ZigBee技術
1.4.1 ZigBee技術的特點
1.4.2 ZigBee協議框架
1.4.3 ZigBee的網路拓撲結構
1.5 無線感測器安全研究
1.5.1 無線感測器網路的安全需求
1.5.2 無線感測器網路安全的研究進展
1.5.3 無線感測器網路安全的研究方向
1.6 水下感測器網路
1.7 無線感測器網路定位
1.7.1 存在的問題
1.7.2 性能評價
1.7.3 基於測距的定位方法
1.7.4 非測距定位演算法
1.7.5 移動節點定位
第2章 無線感測器網路的分布式能量有效非均勻成簇演算法
2.1 引言
2.2 相關研究工作
2.2.1 單跳成簇演算法
2.2.2 多跳成簇演算法
2.3 DEEUC成簇路由演算法
2.3.1 網路模型
2.3.2 DEEUC成簇演算法
2.3.3 候選簇頭的產生
2.3.4 估計平均能量
2.3.5 最終簇頭的產生
2.3.6 平衡簇頭區節點能量
2.3.7 演算法分析
2.4 模擬和分析
2.5 結論及下一步工作
參考文獻
第3章 無線感測器網路分簇多跳能量均衡路由演算法
3.1 無線傳輸能量模型
3.2 無線感測器網路路由策略研究
3.2.1 平面路由
3.2.2 單跳分簇路由演算法研究
3.2.3 多跳層次路由演算法研究
3.3 LEACH-L演算法
3.3.1 LEACH-L的改進思路
3.3.2 LEACH-L演算法模型
3.3.3 LEACH-L描述
3.4 LEACH-L的分析
3.5 實驗模擬
3.5.1 評價參數
3.5.2 模擬環境
3.5.3 模擬結果
3.6 總結及未來的工作
3.6.1 總結
3.6.2 未來的工作
參考文獻
第4章 基於生成樹的無線感測器網路分簇通信協議
4.1 引言
4.2 無線傳輸能量模型
4.3 基於時間延遲機制的分簇演算法(CHTD)
4.3.1 CHTD的改進思路
4.3.2 CHTD簇頭的產生
4.3.3 CHTD簇頭數目的確定
4.3.4 CHTD最優簇半徑
4.3.5 CHTD描述
4.3.6 CHTD的特性
4.4 CHTD簇數據傳輸研究
4.4.1 引言
4.4.2 改進的CHTD演算法(CHTD-M)
4.4.3 CHTD-M的分析
4.5 模擬分析
4.5.1 生命周期
4.5.2 接收數據包量
4.5.3 能量消耗
4.5.4 負載均衡
4.6 總結及未來的工作
4.6.1 總結
4.6.2 未來的工作
參考文獻
第5章 基於自適應蟻群系統的感測器網路QoS路由演算法
5.1 引言
5.2 蟻群演算法
5.3 APAS演算法的信息素自適應機制
5.4 APAS演算法的揮發系數自適應機制
5.5 APAS演算法的QoS改進參數
5.6 APAS演算法的信息素分發機制
5.7 APAS演算法的定向廣播機制
5.8 模擬實驗及結果分析
5.8.1 模擬環境
5.8.2 模擬結果及分析
5.9 總結及未來的工作
5.9.1 總結
5.9.2 未來的工作
參考文獻
第6章 無線感測器網路簇頭選擇演算法
6.1 引言
6.2 LEACH NEW演算法
6.2.1 網路模型
6.2.2 LEACH NEW簇頭選擇機制
6.2.3 簇的生成
6.2.4 簇頭間多跳路徑的建立
6.3 模擬實現
6.4 結論及未來的工作
參考文獻
第7章 水下無線感測網路中基於向量的低延遲轉發協議
7.1 引言
7.2 相關工作
7.3 網路模型
7.3.1 問題的數學描述
7.3.2 網路模型
7.4 基於向量的低延遲轉發協議
7.4.1 基於向量轉發協議的分析
7.4.2 基於向量的低延遲轉發演算法
7.5 模擬實驗
7.5.1 模擬環境
7.5.2 模擬分析
7.6 總結
參考文獻
第8章 無線感測器網路數據融合演算法研究
8.1 引言
8.2 節能路由演算法
8.2.1 平面式路由演算法
8.2.2 層狀式路由演算法
8.3 數據融合模型
8.3.1 數據融合系統
8.3.2 LEACH簇頭選擇演算法
8.3.3 簇內融合路徑
8.3.4 環境設定和能耗公式
8.4 數據融合模擬
8.4.1 模擬分析
8.4.2 模擬結果分析
8.5 結論
參考文獻
第9章 無線感測器網路相關技術
9.1 超寬頻技術
9.1.1 系統結構的實現比較簡單
9.1.2 空間傳輸容量大
9.1.3 多徑分辨能力強
9.1.4 安全性高
9.1.5 定位精確
9.2 物聯網技術
9.2.1 物聯網原理
9.2.2 物聯網的背景與前景
9.3 雲計算技術
9.3.1 SaaS軟體即服務
9.3.2 公用/效用計算
9.3.3 雲計算領域的Web服務
9.4 認知無線電技術
9.4.1 傳統的Ad-hoc方式中無線感測器網路的不足
9.4.2 在ZigBee無線感測器網路中的應用
參考文獻
第10章 無線感測器網路應用
10.1 軍事應用
10.2 農業應用
10.3 環保監測
10.4 建築應用
10.5 醫療監護
10.6 工業應用
10.6.1 工業安全
10.6.2 先進製造
10.6.3 交通控制管理
10.6.4 倉儲物流管理
10.7 空間、海洋探索
10.8 智能家居應用
Ⅶ 誰能給我解釋一下紅外、藍牙、ZigBee、wifi他們的區別及具體的應用場合
紅外、藍牙、ZigBee、wifi的區別:
紅外:是一種點對點的傳輸方式,無線,不能離的太遠,要對准方向,且中間不能有障礙物也就是不能穿牆而過,幾乎無法控制信息傳輸的進度。
紅外、藍牙、ZigBee、wifi的應用場合:
紅外:在橡膠,塑料,纖維,膠黏劑,等高分子材料製品表面成分分析、無損檢測得到廣泛的應用。
藍牙:在手機、耳機、PAD、數碼相機和數碼攝影機等設備上都有應用。
ZigBee:主要適合用於自動控制和遠程式控制制領域,可以嵌入各種設備。
wifi:網路節點
Ⅷ 在無線感測器網路中,感測器節點的感知半徑和通信半徑分別是什麼。哪位大俠幫忙解答,感激不盡!!
首先你要明確一下你指的是什麼感測器節點。在一般的感測器架構上,通信半徑是受其發送功率影響的,並有多個功率級,不同功率級上的通信半徑也是不一樣的。而感知能力是另外一個晶元,比如聲音感測器可以感知聲音,它的感知半徑就是收到的信號的RSS大於其固有雜訊的最大距離。這和通信半徑沒什麼直接關系。
通信半徑也因感測器的不同而有所差異,同時還受到sensor field 的部署環境影響。一般來說,從幾十米到200米左右吧。