多传感器网络:什么是无线传感器网络

2021/11/04 08:25 · 传感器知识资讯 ·  · 多传感器网络:什么是无线传感器网络已关闭评论
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多传感器网络:什么是无线传感器网络无线传感器的无线传输功能,常见的无线传输网络有RFID、ZigBee、红外、蓝牙、GPRS、4G、2G、Wi-Fi、NB-IoT。与传统有线网络相比,无线传感器网络技术具有很明显的优势特点,主要的要求有:低能耗、低成

多传感器网络:什么是无线传感器网络  第1张

传感器网络:什么是无线传感器网络

无线传感器的无线传输功能,常见的无线传输网络有RFID、ZigBee、红外、蓝牙、GPRS、4G、2G、Wi-Fi、NB-IoT。
与传统有线网络相比,无线传感器网络技术具有很明显的优势特点,主要的要求有: 低能耗、低成本、通用性、网络拓扑、安全、实时性、以数据为中心等。

无线传感器网络是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络。目的是协作地探测、处理和传输网络覆盖区域内感知对象的监测信息,并报告给用户。
传感器网络的通信体系结构包括哪些层次?物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络,它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信,因此网络设置灵活,设备位置可以随时更改,还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。
WSN的发展得益于微机电系统(Micro-Electro-Mechanism System, MEMS)、片上系统(System on Chip, SoC)、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速发展。
WSN广泛应用于军事、智能交通、环境监控、医疗卫生等多个领域。
传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能。它与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。

多传感器网络:多个3D智能传感器组网的多传感器网络介绍

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多传感器网
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多传感器网(multsensor network)是指由多个传感器组成的,并根据各传感器的观测信息在一定准则下进行分析,综合以完成所需的估计和决策任务的传感器系统。
中文名
多传感器网
外文名
multsensor network
学 科
航空工程
领 域
工程技术
目录
1
简介
2
环境
3
多传感器网优点
4
信息融合优点
多传感器网简介
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语音
多传感器网(multsensor network)是指由多个传感器组成的,并根据各传感器的观测信息在一定准则下进行分析,综合以完成所需的估计和决策任务的传感器系统
[1]

多传感器网环境
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语音
多传感器网的产生和发展首先是由于实际问题的需要,例如在现代战争中需要对整个战场的形式或某一具体目标的位置和状态进行全面评估,这时采用单个的传感器技术已不能满足要求其次也得益于科学技术的发展,特别是信息融合技术的发展。信息触合就是对多传感器获取的信息,自动进行分析和综合的处理过程,因此信息融合与多传感器网是紧密联系在一起的。组成多传感器则的各个传感器可以是同一类型的、也可以是不同类型的
[1]

多传感器网多传感器网优点
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相对于单个传感器来说,多传感器网的主要优点是:(1)扩展了系统的空间覆盖范围;扩展了系统的时间覆益范围;(2)增加了系统的信息利用率;(3)提高了合成信息的可信度和精度,降低了可测信息的模糊度;(4)改进了对目标的检测与识别性能提高了系统工作的可靠性;(5)所提供的多种信息,通过优化处理,使所欲获取不确定度降为最低。多传感器系统是信息融台的基础、名源信息是融合的加工现象,协调优化是信息融合的核心
[1]

多传感器网信息融合优点
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信息融合具有以下优点:(1)扩展了系统的测量空间和时闭覆盖范围。(2)增加了系统的信息利用率,提出了合成信息的信息准确度,以系统的性能降低了系统的投资。多传感器信息融合技术,包括对各种有用信息的采集,传输,综合、滤波、相关和合成,以便辅助人们对观测信息进行探测、跟踪与识别。(3)并进行劣势/环境的判定。规则和诊断。这对在战场上及时准确获取各种有用的信息.对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评估,以及实施战术,战略辅助决策和对作战部队的指挥控制是极其重要的。多传感器信息融合分为数据层融合
[2]

词条图册
更多图册
参考资料
1.

徐向华, 周彪, 万健. 多传感器网络中的分布式故障检测算法[J]. 传感技术学报, 2010, 23(4):595-601.
2.

何学文, 郑乐平, 孙汗,等. 无线传感器网络簇内多传感器数据融合算法[J]. 传感器与微系统, 2014, 33(1):147-149.

多传感器网络:无线传感器网络多目标跟踪

最早的无线传感器网络系统跟踪实验是美国DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)的SensIT项目中一些跟踪方法实现。现在的许多跟踪应用方案依然处于研究阶段。由于传感器节点存在很多硬件资源的限制,还经常遭受外界环境的影响,无线链路易受到干扰,网络拓扑结构动态变化,而传感器网络的活动目标跟踪应用具有很强的实时性要求,因此,许多传统的跟踪算法并不适用于传感器网络。活动目标跟踪在雷达领域研究多年,成果很多经典的活动目标跟踪是单传感器跟踪系统,发展了如最近邻法(NN)、集合论描述法、广义相关法、经典分配法、多假设法、概率数据关联(PDA)法、联合数据互联(JPDA)法、交互多模型(IMM)法等数据互联算法。而2O世纪7O年代兴起了多传感器信息融合技术,对多个传感器数据进行多级别、多方面、多层次的处理,产生了新的有意义的信息。集中式多传感器综合跟踪算法是在单传感器系统的基础上直接发展起来的,如多传感器联合概率数据互联法(MSJPDA)和广义S一维分配算法;分布式多传感器航迹关联算法主要有基于统计的方法(如加权法、独立序贯法、经典分配法、最近邻法(NN)、K-NN法等)和基于模糊数学的方法(模糊双门限航迹关联算法、基于模糊综合函数的航迹关联算法)。对于WSN来说,因为其单个节点能力有限,必须多个节点联合进行目标跟踪,而且没有强大的中心处理器,显然单传感器和集中式多传感器跟踪算法都不适合;而分布式跟踪算法的概念是传感器有自己的信息融合中心,与我们WSN的分布式有一定的区别,他不会考虑融合节点的能力,计算复杂。虽然上述方法具有比较高的精度,但在WSN中无法实现或效率不高。

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