该文档为面向5G的光纤无线融合通信技术讲解资料，讲解的还不错，感兴趣的可以下载看看…………………………
上传时间： 2021-10-29
上传用户：fliang
针对无线传感器网络的节点能量有限，且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题，提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇，并根据节点的传输范围，将每个簇中的节点均匀分布，每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据，从而形成传输数据的最短路径；并根据集中式TDMA（时分多址）调度模型，运用基于微粒群的Pareto优化方法，使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最优。仿真结果表明，上述算法不但可以最大化网络的生存时间，还可以有效的降低数据融合时间，减少网络延时。
上传时间： 2014-12-28
上传用户：看到了没有
无线传感器网络QoS保证技术 无线传感器网络数据融合技术 无线传感器网络安全机制
上传时间： 2016-05-26
上传用户：从此走出阴霾
无线传感器自组织成簇的基本思想是通过簇首对簇内节点间的相关信息融合及转发机制减少数据的传输量和距离，从而降低通信能量，达到网络节能的目的。
上传时间： 2016-10-21
上传用户：王小奇
摘要：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成，它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大，如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中，一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据，用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景，结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发，在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上，提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法，该算法通过对采集数据进行处理和分析，以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中传统的决策级数据融合算法，如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法，总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求，进步明确理想算法应达到的目标。（2）提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法：该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准，这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据，得到相对更加准确的数据，第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理，得到被测对象当前状态的描述，为决策提供支持（3）结合实测数据仿真本文所提出的算法，结果证明与传统的融合算法相比，可以更加准确的描述被测对象状态
标签： 无线传感器
上传时间： 2022-03-17
上传用户：joshau007
无线传感器网络是一项融合计算机技术、半导体技术、通信技术、传感器技术等的新兴技术，它在军事、工业、农业、建筑、医疗、交通等各个领域均有广阔的应用前景。无线传感器网络中包含众多关键技术，因此需要一种功能强大的节点支持网络的正常运行，为用户提供多功能的服务。 目前无线传感器网络节点的硬件平台绝大部分是基于单片机实现的，它们具有有限的存储和处理能力，只能完成简单的传感器数据采集、处理和转发功能。有少部分硬件平台采用32位的处理器，但是这些平台的价格昂贵或者灵活性较差，不利于无线传感器网络的实验研究及应用的拓展。 基于上述研究现状，本文设计并实现一个基于32位ARM处理器和Linux操作系统的无线传感器网络节点。该节点具有强大的存储、处理能力，而且成本和功耗较低，能够配合不同类型的传感器节点使用，便于二次开发，对于无线传感器网络各种理论和算法的验证及实现各种应用有重大意义。论文主要分为三部分： 1、无线传感器网络节点硬件设计：在分析现有硬件平台缺点的基础上，设计本文的无线传感器网络节点硬件结构，进行硬件选型并分析各个模块的结构和硬件原理，搭建好硬件平台。 2、无线传感器网络节点软件实现：根据设计的无线传感器网络节点硬件结构分析软件应包含的内容及层次结构。由于Linux支持多种体系结构、开源等优点，因此本文选择其作为无线传感器网络节点的操作系统，并分层次地实现基于Linux的整个软件系统，包括引导程序、内核、根文件系统、驱动程序。 3、无线传感器网络节点的应用：在1、2部分完成的基本功能上需要扩充具体的应用程序才能将该节点应用到实际环境中。这部分首先分析本文所实现的节点的几种典型应用场景，然后在该节点上实现几种常用的服务程序，最后设计并实现质心定位应用案例，展示了在此节点上可方便地实现功能扩充和特定应用开发，同时也说明了该节点强大的功能。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：wmwai1314
随着计算机网络的广泛应用以及嵌入式技术、图像技术的不断进步，视频监控领域进入了一个快速发展的时期。基于嵌入式技术的视频监控技术作为一种先进的、廉价的视频监控技术，为视频监控设备的开发提供了一种全新解决方案。近年来，采用无线网络技术的视频监控系统由于其更低廉的价格、更灵活的部署方式受到广大视频监控用户的青睐，逐渐成为视频监控技术的发展方向之一。 运动目标检测算法是一种在视频图像检测中经常使用的算法，主要用来发现视频中的运动物体。在视频监控系统中引入运动目标检测算法可使监控系统具备简单的智能功能，即在有运动物体进入监控区域时才传输视频并录像。常用的运动目标检测算法包括帧间差分法和背景差法等。 论文在融合嵌入式技术、运动目标检测技术的基础上，结合视频监控系统在室内及小型办公场所应用的实际需求，提出了一种基于嵌入式技术的无线智能视频监控系统解决方案。该方案的视频监控端采用三星公司基于ARM体系结构的芯片S3C2440A作为处理器，在使用该处理器的硬件板上构建了嵌入式Linux操作系统作为应用程序开发的平台。在视频监控系统的视频监控端应用程序开发中，论文分析了帧间差分法和背景差法的优缺点，并在此基础上实现了两种算法的融合，完成了在视频采集的同时实现对运动物体的检测。系统的PC视频接收端应用程序使用C＃语言编写，程序开发中使用了网络编程技术，在Windows操作系统下实现了视频接收、录像及录像播放功能。 实验结果表明，论文设计圆满地完成了功能要求，对基于嵌入式平台的监控系统设计具有很大的参考价值。
上传时间： 2013-06-11
上传用户：asdkin
随着计算机技术的发展，嵌入式系统已成为计算机领域的一个重要组成部分，并成为近年来新兴的研究热点。ARM9TDMI是一种高效、低功耗的RISK处理器，以该内核为核心的S3C2410X是一款基于以太网应用的高性价比16/32位微控制器，非常适合嵌入式产品。文本提出并研究了基于ARM-Linux的嵌入式产品平台，完成了系统的硬件和软件设计、实现了操作系统的裁减和移植。并且系统充分利用ARM处理器高性能、低功耗、低成本的优点，扩展平台通用接口，为今后开发基于该平台的应用系统提供了捷径。 Linux由于其代码开放性以及强大的网络功能等特点，在许多的嵌入式网络设备中有着广泛应用，与其他的嵌入式操作系统相比，具有着更多的优势。因此本课题将其作为硬件平台的操作系统，并在这个系统中实现Linux的一些基本操作。论文中介绍的硬件和软件平台也可以为实际应用提供很好的开发起点。 USB作为一种总线技术，已经得到快速的普及和应用，本文实现了Linux操作系统下USB驱动程序的编程设计；此外，本文将嵌入式技术与无线通信技术结合起来，实现了基于ARM-9处理器的无线通信平台的开发。 归纳起来本课题具体工作如下： 1)调研了国内外嵌入式系统开发的现状和发展趋势。并且详细论述了基于ARM-9处理器的硬件结构、嵌入式操作系统以及开发流程。 2)详细研究了Linux在ARM-9硬件平台上的移植。包括移植环境的建立、BootLoader的制作、Linux的裁减和移植、根文件的制作等。 3)详细分析并开发了Linux下USB驱动，包括主机控制器驱动以及设备驱动等内容。 4)基于ARM-9嵌入式微处理器，利用其性价比高，功能丰富，接口完善，可扩展性强等优点将移动通信技术与嵌入式系统融合在一起。实现基于ARM-9处理器的无线通信平台的开发。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lwt123
本系统融合了传感器技术、物联网技术、3G通信技术，针对目前城市建筑照明管理方式单一、非智能化、布线复杂及维护困难的现状，提出了基于物联网技术的建筑照明智能无线控制方案。方案按照分层软硬件设计思想，采用终端层、电控柜主节点层和服务器层的三层结构进行设计，将ZigBee技术、2.5G/3G通信技术与Internet Web技术可靠的融合到整个系统开发过程。系统在有效网络编址基础上，提供1/2、1/3等控制模式和按地球经纬度控制模式，实现了节能。
上传时间： 2014-12-28
上传用户：xy@1314
设计了一款基于三网融合的数字家庭媒体中心。采用SMP8644 做高清解码与系统控制，配备UTI 机卡分离的有线数字电视（DVB-C）接收模块、e 家佳家庭子网控制模块、CBHD 蓝光光头机芯和前端处理模块以及一些外围接口，通过SATA 接口可内置或外挂大容量硬盘，通过10/100 Mbit/s 以太网卡和WiFi 无线网卡，可以上网连接固定网站，并实现与数字家庭子网中的计算机、移动媒体终端及其他设备互连，实现资源共享。通过外接CVBS 摄像头和传声器，可扩展支持视频通话。通过UART 接口外接TD-SCDMA 模块，可进行3G 数据通信。对构成的硬件、软件系统做了简要介绍。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：xinyuzhiqiwuwu
