随着21世纪的到来，特别是近年来现代高科技和信息技术正在由智能大厦走向智能化住宅小区，进而走进家庭。人们对家居生活环境的要求也越来越高，并将注意力越来越多的放在了生活环境的安全性、舒适性和便利性上。 家居无线监控问题是当今国际建筑智能化领域的前沿性研究课题。无线传感网络的出现克服了家庭中布线的烦琐，充分体现了智能家居系统的灵活、方便、高效。本项目研究开发了基于ZigBee技术和Internet技术的智能家居监控系统，将Internet的远程监控与ZigBee短距离控制相结合，实现系统的家居无线控制和数据采集，避免了综合布线，可扩展性好。 本文首先进行系统总体设计，结合底层ZigBee无线传感网络的特点和系统总体网络监控的要求，将该系统设计分为四部分：无线传输模块、数据处理模块、以太网传输模块、上位机显示界面。然后对ZigBee协议标准做了全面地研究分析，同时给出了基于CC2430的无线传输模块的软硬件设计和星型网络搭建，并给出了测试结果。接着设计了基于TMS320F2812的数据处理模块，给出了硬件电路和外围辅助电路设计方案，并为其移植了实时操作系统μc/OS-Ⅱ。本设计完成了基于RTL8019AS的以太网传输模块设计和系统的以太网通信程序的设计，实现了从底层ZigBee无线传感网络的数据采集最终到监控机的数据传输并测试成功。最后在VC++6．0环境下，应用Windows Sockets套件接口开发显示界面对底层采集的数据分类显示。 整个智能家居监控系统能够对家用电器的完成开关量的控制，还能够对三 表（水表、电表、燃气表）进行无线抄表，最重要的是可监测来自家庭安防传感器（火警、煤气泄露）的数据，以备物业等部门监控。通过测试后，证实了设计方案的正确性，结果满足系统设计要求，该设计具有一定的新颖性和实用性。关键词：智能家居，ZigBee，数据处理，μC/OS-Ⅱ，Windows Sockets
上传时间： 2013-06-28
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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
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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
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随着计算机和网络技术应用的扩展，电能的远程自动监测、计算与收费的方案逐步被采用，能源计量仪表的数据自动抄收及远传系统的建设成为智能化住宅的基本配置之一。 本文针对校园的学生宿舍的电表收费进行了探讨，到目前为止、按照收费方式电子式电能表可以分为：接触式和非接触式的IC卡预付费电表、复费率电表、和分时预付费的复费率电表。针对这几种电表的抄表方式也各不相同，预付费电表主要是应用IC卡充值的方法付费、而复费率的电表主要是采用人工抄表和布线抄表的方法、而分时预付费复费率的电表主要是使用IC卡充值之后，利用实时时钟在用电峰谷时对存储在电表能的金额进行扣除。文中设计的自动抄表系统可以实现对上述三种电表的抄录工作，尤其是针对校园学生宿舍等应用场所具用重要的意义。 文章提出了整体的方案设计，三级网络分别应用了无线传输和网络传输的方案，解决了远程电能计量计费系统的由集中器和采集器(采集终端)以及通信信道与抄表软件组成的部分即：集中器到抄表中心的上行信道、集中器至采集器(采集终端)或水电气表间的下行信道。在整体设计思路介绍之后，文章花主要篇幅分章节介绍了复费率电能计量仪表、基于arm和uclinux的无线收发集中控制器的软硬件，上位机的主控界面的设计。其中电能表的开发分块介绍了软硬件的各个部分，集中控制器由于嵌入了实时操作系统uclinux，着重讲述了基于操作系统的应用程序的开发，主站界面介绍了简单的测试程序。然后通过测试的结果说明了课题设计的系统实现了数据的基本采集和控制的情况，最后本文总结了研究的成果，并提出了改进的方向。
上传时间： 2013-07-04
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针对果园环境远程实时监测的需求，设计了MCU芯片MSP430F149、射频芯片nRF2401及各种传感器接入电路构成的具有多种果园环境信息监测的无线传感网络节点。该节点系统采集果园微气象信息（包括温度、湿度、光照强度等），通过节点之间的无线通信，以多跳的方式传给上位监控机，可实现果园环境信息的远距离实时监测。
上传时间： 2014-11-12
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文中给出了一种基于无线传感器网络的监测与报警系统的设计。该系统利用无线通信模块进行数据传输，以实现组网的灵活性；采用CRC校验法保证传输的可靠性；采用查询驱动的智能化模块管理方式来降低能耗。实际应用表明，该系统特别适合于大面积、复杂环境下的数据采集与监测。
上传时间： 2013-10-17
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设计并实现精准农业无线传感器网路，用于监测农作物生长环境。用高性能、超低功耗单片机MSP430F149设计温湿度和光照强度传感器节点；用高性能32位ARM处理器LM3S6918设计汇聚节点，采用无线射频器件CC1000实现数据的无线收发；针对汇聚节点能量不限的特点，改进传统MAC协议，提出并实现了一种新的MAC层通信协议。实验证明，该网络具有生命周期长、稳定性好的优点，可以满足精准农业的环境监测要求。
上传时间： 2013-11-25
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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： 2014-12-29
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无线传感器网络的迭代算法
上传时间： 2013-11-16
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无线传感网络存在关键区域节点能量消耗过快，节点能量供应有限以及通信链路拥塞等问题，容易造成节点故障和路由破坏。为减小上述问题对网络传输造成的影响，提出一种基于Q学习的无线传感网络自愈算法，通过引入Q学习的反馈机制，动态感知网络的状态信息，当故障发生时，自适应地选择恢复路径，保证数据实时顺利传输。仿真结果表明，该算法降低了错误选择故障或拥塞路径的概率，在故障感知、故障恢复和延长网络寿命等方面，表现出了良好的性能。
上传时间： 2013-10-26
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