导读:本文包含了事件驱动型无线传感器网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线传感器网络,事件驱动型应用,按需感知,能量采集
事件驱动型无线传感器网络论文文献综述
刘野[1]（2018）在《面向事件驱动型应用的无线传感器网络关键技术研究》一文中研究指出事件驱动型应用是无线传感器网络的核心应用场景之一,在工业控制、结构健康和生态环境等领域发挥重要作用。本文以铁路桥梁结构健康为具体场景,对事件驱动型无线传感器网络进行研究。该领域关键技术包含高性能结构健康监测传感器、传感器微型化、嵌入式网络系统、集成电路和事件行为建模等。本文从嵌入式网络系统方向开展研究工作。首先,影响铁路桥梁结构健康的行驶列车具有随机性和稀少性特点,与传感器节点能量限制和感知模块高功耗因素共同决定了事件驱动型无线传感器网络面临低功耗感知技术挑战。其次,桥梁上并非时刻都有列车经过,事件稀少性导致网络长期空闲。加之传感器通信模块高能耗因素共同决定了低功耗通信技术挑战。第叁,列车到达桥梁时网络流量突发性及数据多样化决定了事件驱动型无线传感器网络面临高可靠数据传输技术挑战。针对以上叁方面技术挑战,本文主要研究工作和贡献如下:(1)提出一种具有按需感知与通信的传感器节点。在传统无线传感器节点基础上增加按需连接单元,此单元具有被动事件感知功能和电源控制功能。被动事件感知用于零功耗实时监测感兴趣事件的存在性。电源控制负责只有在感兴趣事件到来时激活节点进行感知和通信。空闲时段电源断开连接避免能量浪费。所提出的新型节点完全消除传感器无用环境采样与收发机的冗余唤醒,从而大幅度降低感知能耗和无线通信能耗。(2)设计适用于铁路桥梁结构健康应用的按需监测电路。在所提出的新型节点基础上,进行具体电路设计研究。利用无源器件构建振动探测器,进行实时的列车感知。同时对列车振动进行能量采集,将其转化为电能激活传感器节点进行按需桥梁状态采样。研究设计无源自适应关闭控制电路,满足不同节点采样与通信的多样化需求。建立理论能耗分析模型并与相关设计方案进行对比,结果表明所提出的方案在性能上有较大改善。(3)改进传统分布式拥塞避免媒体接入控制。基于队列长度进行载波侦听多路访问的竞争窗自适应调节,并结合随机前导间隔机制,实现铁路桥梁结构健康监测应用中高数据量节点的优先传输,从而缓解网络拥塞;基于缓存限制的批量传输机制避免接收节点缓存溢出,保证通信可靠性。通过以上机制,实现列车到来时突发流量的分布式拥塞避免接入控制。(4)设计基于跨层优化的时域频域复用调度机制。建立基于组合数学理论和概率论的频时域理论模型,定量分析突发流量情况下节点个体及全局网络拥塞状况,以及多跳数据传输延时。在此理论基础上,结合动态跳频技术和分布式最佳组合算法,实现频域范围内拥塞避免。利用跨层信息和时分复用技术,实现时域范围内的资源优化及低延时多跳数据传输。最终实现多跳节点的高可靠数据传输。(本文来源于《东南大学》期刊2018-06-01）
王枫[2]（2018）在《事件驱动型无线传感器网络面向可靠传输的分簇路由研究》一文中研究指出无线传感器网络由于低成本、自组织、大规模、易部署等优良特性使其在环境监测、精准农业、智慧医疗、智能交通、目标跟踪等众多领域有着广泛的应用。由于存在网络应用环境恶劣、监测数据量大、节点失效以及网络突发拥塞等原因,导致监测数据在网络中的传输可靠性得不到保证。本文以事件驱动型分簇结构的无线传感器网络为研究对象深入分析了影响数据传输可靠性的两类问题,即监测数据可靠上传和网络节点拥塞,并提出了相应解决方案。(1)针对采集数据上传可靠性问题,采用区分服务的思想,先区分出普通数据与紧急数据,对普通数据簇首将选取最优单条链路进行上传,对紧急数据则按照紧急程度的不同通过提高簇间传输链路的数量来保证其上传的可靠性。另外在划分数据阈值时采用k-means算法调整不同情景下的阈值设定,并提出了一种基于黎曼判决准则的紧急事件检测方法以实现监测事件的准确感知。(2)针对网络突发拥塞问题,首先建立GM(1,1)灰色模型分析流经各簇首的当前流量,预测簇首未来的拥塞程度,并在NSS采集方案下以调整簇内节点数据采集频率的方法减小簇首的数据传输压力,从而达到控制网络拥塞的目的。仿真实验表明,在数据可靠上传方面,当链路通信质量极低时本文提出的新算法的传输可靠性比传统LEACH协议有明显提升,且并没有增加过多的开销。在网络拥塞控制策略方面,采用的GM(1,1)预测模型有较好的流量预测精度,对即将到来的网络拥塞能够提前处置,且在网络繁忙时能够有效缓解链路压力,比CODA算法有更好的稳定性和能耗特性。(本文来源于《安徽理工大学》期刊2018-05-31）
谢承翰,陆赛杰,李云骥,彭力[3]（2017）在《无线传感器网络中含未知输入的事件驱动状态估计器设计》一文中研究指出近年来,随着传感器和无线网络技术的发展,基于无线传感器的新型网络化应用也应运而生。然而,无线传感器耗能过多成为制约其发展的瓶颈。因此,研究其节点数据传输节能问题有着巨大的实际意义,针对一种含未知输入的离散随机系统,结合事件驱动机制设计估计器以实现远程状态估计。相应的远程估计器满足了无偏和最小方差特性,随后,基于所提出的事件驱动策略判定何时发送数据,从而减少数据传输。此外,通过推导一类系统性能指标的上界详细推导了时间驱动策略的形式和参数,最后,通过数据仿真实验来验证所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《通信学报》期刊2017年S1期）
朱明[4]（2016）在《事件驱动的无线传感器网络实时MAC协议研究》一文中研究指出无线传感器网络(Wisreless Senasor Netwsorks,WSaNs)主要是由大我量廉我价的、微我小的,低功我率的传我感器节我点,以自组织和多跳的方式构成的无线网络组成,其中包括一个或多个计算中心。节点通过无线通信方式将采集、处理后的数据经由网络发送给观察者,被广泛应用在各方面,诸如:国防军事、环境监测、目标跟踪、反恐救灾、医疗卫生等等。其中很多应我用和人类的生我命安全密切相我关,因此对WSNs的实时性要求也越来越高。在无我线传我感器网我络体我系结我构中,媒介访我问控我制(mwedium accaess control,MaAC)协我议处于网络协议底层,控制着无线信道使用方式和节点共享网络媒体接入,负责为节点分配信道资源,决定着网络吞吐量、时延、生存寿命等性能,可见MAC协议是实现无线传感器网络实时性传输的基础。因此,本文设计并实现了一个动态的事件驱动无线传感器网络实时MAC协议DEDR-MAC(Dynamic Event-Driven Real-time MAC),主要工作包括:第一,本文提出了一种动态的事件驱动无线传感器网络实时MAC协议DEDR-MAC,该协议基于预约机制的思想,设计和实现了预约时隙分配算法和调度时隙动态调整算法。预约时隙分配算法根据当前网络的拓扑构建预约计划,用于节我点发我送预约请求,实现调度阶段时隙的预留,该算法构建的预约计划尽量让不冲突的传输能够并行发我送,减我少预约请求的传我输延时并且避我免了数据冲我突。调度时隙动态调整算法根据已有预约事件的信息,选择优先级最高的事件传输,有效降低了数据包的碰撞,动态调整调度阶段的时隙数目,减少节点的空闲监听时间,令空闲节点能够最大程度地处于睡眠状态,降低节点的能量消耗,保证了事件传输的实时性和完整性。第二,本文采用NS2对DEDR-MAC协议进行了模拟。在简单介绍了NS2的原理和实现机制后,结合事件驱动无线传感器网络的固有特性,从节点之间的传输公平性、实时性、吞吐量和能量有效性四个方面分析和评价了DEDR-MAC协议的性能,并和典型的无线传感器网络协议进行了性能对比。实验结果表明,DEDR-MAC协议支持优先事件传输、降低了传输延时、具有较好的节点公平性、在降低能耗的情况下改进了信道的利用效率。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2016-06-01）
朱旻如,郭剑[5]（2016）在《事件驱动无线传感器网络中有效节点的选择方法》一文中研究指出事件驱动的无线传感器网络需要对事件状态做出合理的判断以进行处理,本文研究如何选取少量节点参与通信,以较低的能耗代价获取事件状态。文中提出的NSS(Node Supported Selection)算法,首先利用节点之间的空间相关性将事件感知空间划分为若干相关单元,再依据节点支持度选取代表节点参与数据传输。仿真结果表明,该算法只需小比例的节点数就能保证感知精度,且具有较好的可扩展性,能满足多样的应用需求。(本文来源于《信息记录材料》期刊2016年02期）
朱明,周乐,汪亚亚,冒苏敏[6]（2016）在《事件驱动的无线传感器网络MAC协议研究》一文中研究指出在无线传感器网络中,MAC(medium access control)协议控制着无线信道使用方式和节点共享网络媒体接入,负责为节点的信道资源分配,是保证网络高效通信的重要协议,直接影响网络的整体性能。MAC协议是无线传感器网络领域中的一个广泛研究的问题,然而现有的协议较少是针对保证消息的实时性而设计的。文章结合事件驱动无线传感器网络的特性阐述了事件驱动的无线传感器网络的特点以及设计MAC协议将面临的挑战,对现有的无线传感器网络MAC协议进行了分类,并对现有的具有代表性的MAC协议做了简单的介绍,最后探讨了将来的研究方向。(本文来源于《信息通信》期刊2016年03期）
刘韬,李天瑞,谭颖[7]（2015）在《事件驱动型无线传感器网络最小时延路由协议》一文中研究指出针对事件驱动型无线传感器网络对时延性能的要求,提出了一种最小时延路由(MDR)协议。该协议利用RTS/CTS消息机制建立路由,避免了复杂的路由算法所带来计算开销,并在此基础上通过控制节点的下一跳可达区域的子区域的数量和对应的后退窗口时间长度来最小化节点的感应数据包到达汇聚节点的时延。实验结果表明:所提路由协议有效提高了事件驱动型传感器网络的时延性能。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2015年03期）
何钧雷[8]（2015）在《一种事件驱动型无线传感器网络数据抓取策略》一文中研究指出在事件驱动型无线传感器网络数据抓取中,为了提高ERS算法的效率,对其加以改进,得出一种基于轨迹搜索的事件驱动型数据抓取策略,即通过搜索Sink节点所留轨迹,取代搜索单个Sink节点,以提升搜索成功概率,提高搜索效率,降低数据抓取功耗。在30×30的网格中对所提策略进行仿真,结果显示,当选取合适的点迹信息时效阈值时,相对于原ERS算法,改进后的算法能减小27%的延时,功耗可降低32%。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2015年02期）
石文铎,陈俊英,包天悦,万江文[9]（2015）在《事件驱动的无线传感器网络嵌入式操作系统研究》一文中研究指出相比于一般的嵌入式系统,无线传感器网络节点对操作系统的能量利用率、实时性和多任务并发等方面提出了更高的要求,针对这些特点,提出了基于事件驱动的无线传感器网络嵌入式实时操作系统;采用分层结构的设计思想,构建内存管理、事件管理和任务管理等模块化的操作系统组件,利用内存控制块动态链表,实现简易高效的内存管理;基于事件驱动和任务优先级,实现系统低功耗和抢占式的任务调度;实验结果表明,系统功耗低,响应速度快,实时性好。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2015年01期）
冷金鹏[10]（2014）在《基于局部事件驱动的无线传感器网络定位算法的研究》一文中研究指出无线传感器网络作为一门正在崛起的技术,并且正在日益受到人们的关注。近几年来,它正在不断改变着人类的生活,并被列为21世纪改变世界的10大技术之一。这也得益于它具有良好的应用前景,例如智能家居、道路交通监测、森林预防火灾等。它的工作方式很简单:在一个监控区域内随机地部署很多传感器节点(普通节点和汇聚节点),这些节点协同完成任务。在传感器网络应用中,节点的位置信息是极其重要的,监测活动需要根据节点的位置信息来判断事件发生的位置,因此,节点携带没有位置坐标的信息是没有意义的。最近,一种新型的定位算法-基于无控事件定位算法,在原来的事件驱动定位模型基础上,很大程度上解放了事件发射设备,大量的随机事件以及高密度的节点可以使得算法精确度较高,定位效率也有所提高。但是这种算法的实际应用还是存在一定的局限性,因为要求每次的事件扫描必须覆盖到所有节点,这会对事件发射器有一定的约束,为了能够做到彻底解放事件发射器,本文在以无控直线事件为驱动的定位算法(DLSE,Sensor Node Driven Localization With Straight-line Events)的基础上,接下来的内容本文提出了基于局部直线事件驱动定位的一种改进策略(LCSLE,Sensor node Driven Localization with Constrained Straight-line Events),这种策略可以做到完全解放事件发射装备。本文在LCSLE算法中首先提出节点序列差异度的概念,通过不断优化节点序列,建立最优的有效序列集。该策略有效降低了DLSE的计算复杂度,提高了定位效率。此外,在局部空间下的节点定位,原有算法已不能满足定位精确度的需求,于是本文在基于无控环形事件扫描定位策略(LWPE,Sensor Node Localization With Wave Propagation Events)的基础上,在第四章提出了局部空间内事件驱动定位算法(AELA,an asymmetric event-driven localization algorithm),以曲率作为核心思想,在局部空间内安置两个事件发射器和两个锚节点即可完成定位,分叁种情况讨论了各自的定位方法,定位精度较高,实验结果也表明AELA算法十分稳定。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2014-12-01）
事件驱动型无线传感器网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
无线传感器网络由于低成本、自组织、大规模、易部署等优良特性使其在环境监测、精准农业、智慧医疗、智能交通、目标跟踪等众多领域有着广泛的应用。由于存在网络应用环境恶劣、监测数据量大、节点失效以及网络突发拥塞等原因,导致监测数据在网络中的传输可靠性得不到保证。本文以事件驱动型分簇结构的无线传感器网络为研究对象深入分析了影响数据传输可靠性的两类问题,即监测数据可靠上传和网络节点拥塞,并提出了相应解决方案。(1)针对采集数据上传可靠性问题,采用区分服务的思想,先区分出普通数据与紧急数据,对普通数据簇首将选取最优单条链路进行上传,对紧急数据则按照紧急程度的不同通过提高簇间传输链路的数量来保证其上传的可靠性。另外在划分数据阈值时采用k-means算法调整不同情景下的阈值设定,并提出了一种基于黎曼判决准则的紧急事件检测方法以实现监测事件的准确感知。(2)针对网络突发拥塞问题,首先建立GM(1,1)灰色模型分析流经各簇首的当前流量,预测簇首未来的拥塞程度,并在NSS采集方案下以调整簇内节点数据采集频率的方法减小簇首的数据传输压力,从而达到控制网络拥塞的目的。仿真实验表明,在数据可靠上传方面,当链路通信质量极低时本文提出的新算法的传输可靠性比传统LEACH协议有明显提升,且并没有增加过多的开销。在网络拥塞控制策略方面,采用的GM(1,1)预测模型有较好的流量预测精度,对即将到来的网络拥塞能够提前处置,且在网络繁忙时能够有效缓解链路压力,比CODA算法有更好的稳定性和能耗特性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
事件驱动型无线传感器网络论文参考文献
[1].刘野.面向事件驱动型应用的无线传感器网络关键技术研究[D].东南大学.2018
[2].王枫.事件驱动型无线传感器网络面向可靠传输的分簇路由研究[D].安徽理工大学.2018
[3].谢承翰,陆赛杰,李云骥,彭力.无线传感器网络中含未知输入的事件驱动状态估计器设计[J].通信学报.2017
[4].朱明.事件驱动的无线传感器网络实时MAC协议研究[D].南昌航空大学.2016
[5].朱旻如,郭剑.事件驱动无线传感器网络中有效节点的选择方法[J].信息记录材料.2016
[6].朱明,周乐,汪亚亚,冒苏敏.事件驱动的无线传感器网络MAC协议研究[J].信息通信.2016
[7].刘韬,李天瑞,谭颖.事件驱动型无线传感器网络最小时延路由协议[J].传感器与微系统.2015
[8].何钧雷.一种事件驱动型无线传感器网络数据抓取策略[J].西安邮电大学学报.2015
[9].石文铎,陈俊英,包天悦,万江文.事件驱动的无线传感器网络嵌入式操作系统研究[J].计算机测量与控制.2015
[10].冷金鹏.基于局部事件驱动的无线传感器网络定位算法的研究[D].哈尔滨工程大学.2014