中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP21129)
- 作品数:10 被引量:93H指数:5
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- 无线体域网节能策略综述被引量:15
- 2013年
- 作为无线传感器网络的一个重要分支,无线体域网因其便携、可移动的特点受到各个领域的广泛关注。然而,节点难以得到充电或替换使得能耗问题日益凸显。针对节点能量受限问题,在简要介绍无线体域网结构和特点的基础上,结合已有的研究,分别从物理层、MAC层和网络层等方面分析并总结了已有的节能策略。最后,根据应用需求,提出了几点研究设想。
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- 关键词:生命周期节能策略
- 无线体域网中能量高效且可靠的自适应路由协议被引量:3
- 2013年
- 针对无线体域网中因通信链路时变而带来的能量浪费问题,该文提出一种能量高效且可靠的自适应路由协议。该协议在数据传播模型的基础上引入了无线链路质量的计算方法,并将各个链路质量作为隐马尔可夫模型(HMM)的状态观测值进行训练,以此得出最优的路由路径。仿真结果表明,该协议相比于基于预测的安全可靠路由(PSR)协议等已有的预测路由协议,降低了网络的数据丢包率和时延,延长了网络节点的生命周期。
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- 关键词:自适应
- 行为识别中基于GA优化的加速度特征选择方法被引量:5
- 2016年
- 在基于加速度信号的人体行为识别中,LDA是较常用的特征降维方法之一,然而LDA并不直接以训练误差作为目标函数,无法保证获得训练误差最小的投影空间。针对这一情况,采用基于GA优化的LDA进行特征选择。提取加速度信号特征,利用PCA方法解决"小样本问题",通过GA调整LDA中类间离散度矩阵的特征值矢量,使获得的投影空间训练误差最小。采用SVM对7种日常行为进行分类。实验结果表明,与单独采用PCA和采用PCA+LDA方法相比,基于GA优化的LDA算法在保证较高识别率的同时能有效降低特征维数并减小分类误差,最终测试样本的识别率可达95.96%。
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- 关键词:加速度传感器
- WSN中一种改进的DCCP拥塞控制机制被引量:2
- 2015年
- 由于WSN具有链路质量差、数据冗余度高和"多对一"汇聚等特性,使得传统TCP协议的应用受到了挑战。为此,基于数据报传输协议(DCCP)提出一种改进的拥塞控制机制IM_DCCP。IM_DCCP根据误码丢包率来区分链路误码和网络拥塞引发的丢包,同时引入信道繁忙比率来协作进行网络拥塞检测,并针对不同的拥塞等级选择正确的窗口调节策略实施拥塞控制。NS2仿真表明,所提出的机制与其他机制比较,公平性较好,且能有效的降低丢包率、提高网络吞吐量性能。
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- 关键词:无线传感器网络拥塞控制误码率
- 无线传感器网络能量均衡的非均匀分簇算法被引量:30
- 2013年
- 无线传感器网络节点随机分布,针对均匀分簇容易造成网络中能耗不均的问题,提出一种能量均衡的非均匀分簇算法EBUCA(Energy-Balanced Unequal Clstering Algorithm)。该算法在簇头选举阶段,根据节点的剩余能量、节点所在区域稀疏程度来保证簇头的均匀分布;同时结合各簇头所在区域的节点密度与距sink节点的距离来构造大小不等的簇半径,使节点所在区域密度大或距离基站较近的簇半径较小,平衡了簇内和簇间的通信能耗。仿真结果表明与LEACH、DBCP、EEUC算法相比,EBUCA算法能够有效地均衡节点能耗,延长网络生命周期。
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- 关键词:节点密度能耗均衡非均匀分簇生命周期
- 时延受限的移动sink数据收集算法被引量:7
- 2014年
- 在实时性要求比较高的应用中,时延要求限制了sink的移动速率与移动轨迹,sink的移动速率限制了节点与sink的通信时间,因此很难兼顾时延要求与数据收集效率。提出一种时延受限的移动sink数据收集算法MSDC,在低能耗缓存区内找到一条sink的最优移动轨迹,在有限的时间限制内利用sink的移动性来提升传感器网络的数据收集性能。仿真结果表明,与已有算法比较,该方案能够提高网络数据采集量,降低能耗,延长网络生命周期。
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- 关键词:时延受限
- 基于查询的无线传感器网络多源单汇路由算法被引量:3
- 2013年
- 针对定向扩散巨大的能量开销以及在路径加强时存在的链路冗余等问题,提出了一种基于查询的无线传感器网络多源单汇路由算法。该算法通过网络分簇来减少平面泛洪所带来的能量消耗,根据邻居节点的优先级来选择下一跳节点,建立多条源节点到Sink节点的路径,并在路径交叉处进行数据融合。仿真结果表明,该算法在节点能耗均衡性、能量有效性、数据包的传输量等方面具有明显的优势,有效地延长了网络生命周期。
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- 关键词:生命周期
- 一种基于加速度传感器的人体跌倒识别方法被引量:19
- 2013年
- 为了减少老年人因跌倒而造成的伤害,及时有效地识别跌倒行为,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置,采集人在运动时的加速度变化数据;然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型(HMM),利用老年人活动状态相对较少的特点,从测量数据与HMM的匹配程度寻找"疑似"跌倒行为;最后计算短暂时间内的身体倾角,检测人体躺卧姿态,完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒,解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题,提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明,该方法在有效识别跌倒行为的同时,提高了正确率。
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- 关键词:三轴加速度传感器隐马尔科夫模型
- 加速度数据特征在人体行为识别中的应用研究被引量:6
- 2014年
- 为提高基于加速度传感器的人体行为识别率,提出2种新的加速度数据特征。一种通过计算加速度矢量与重力方向夹角的小波能量来揭示加速度方向变化的本质,从时频分析的角度区分不同行为;另一种提取加速度数据重排后的关键点连线斜率,突出数据的差异和分布特点。将上述2种特征与常用的6种特征相结合,训练基于支持向量机的多类分类器,对7种日常行为进行识别。检测结果表明,独立检测法和留一交叉检测法对7种行为的平均识别率分别可达92.70%和95.08%。
- 卢先领王洪斌王莹莹徐仙
- 关键词:加速度传感器数据特征支持向量机
- 基于模糊逻辑算法的无线医疗体域网MAC协议研究被引量:4
- 2013年
- 针对无线医疗体域网的能量受限问题,提出了一种利用模糊逻辑控制理论来减少单个节点射频装置工作频次的MAC协议——FL-MAC。该协议通过模糊逻辑算法过滤掉网络中需要发送的正常生理信息,减少数据流量,保证时隙的引入,确保对突发事件的及时处理。仿真结果表明,该协议相比于ASCEMAC和DQBAN-MAC等模糊逻辑协议,延长了网络节点的生命周期,降低了整个网络的时延。
- 卢先领彭能明徐保国