导读:本文包含了无线地下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:Zigbee,无线传感器,智能停车场
无线地下传感器网络论文文献综述
陈立奇[1]（2018）在《基于Zigbee无线传感器网络在地下智能停车场中的应用》一文中研究指出本文基于Zigbee无线传感器网络技术,提出一种能够用于地下智能停车场的服务管理系统,以此探讨Zigbee无线传感器网络在地下智能停车场中的应用。为此,本文首先对Zigbee无线传感器网络进行了简要的介绍,并对基于Zigbee无线传感器网络在地下智能停车场中的系统设计进行了分析,同时分析了基于Zigbee无线传感器网络在地下智能停车场中的相关功能。(本文来源于《山东农业工程学院学报》期刊2018年12期）
万雪芬,崔剑,杨义,蒋学芹,Sardar,Muhammad,SOHAIL[2]（2018）在《地下LoRa无线传感器网络的传输测试系统研究》一文中研究指出【目的】以智能手机为核心,研制成本低、使用简单的面向LoRa地下无线数据传输的测试系统。【方法】该测试系统由安装了测试用的App智能手机和与之匹配的地下测试节点组成。利用该系统进行场景测试,测定影响土壤中LoRa无线数据传输效果的因素并讨论对应的数据传输方法。【结果】测试结果表明,该系统运行可靠、使用方便灵活,LoRa低功耗广域网技术亦可以较为可靠地满足土壤介质中的无线传感器网络数据传输需求。【结论】本系统可为未来地下LoRa无线传感器网络的工程应用提供相应的测试手段。(本文来源于《华南农业大学学报》期刊2018年03期）
周芳[3]（2017）在《基于MI技术无线地下传感器网络信道模型在NS2中实现》一文中研究指出无线地下传感器网络(WUSN)是将大部分传感器节点埋置在地下,以无线电方式通信的传感器网络。目前无线地下传感器网络是一个新兴市场和有前途的研究领域,具有广泛的应用场景。典型应用包括土壤状态监测、地震和滑坡预测、运动场草坪管理、地下基础设施监测、边境巡逻、入侵检测等。由于传输介质包括土壤、岩石和沙,传统的电磁波、声波在地下传输时存在动态信道条件、天线尺寸设计、多路径损耗问题。磁感应通信系统通过发送线圈和接收线圈产生的磁感耦合作用进行信号传输,不同于电磁波通信技术,即使在严峻的土壤环境中也可以发挥稳定的作用。由于大部分节点分布在地下,对地下传感器网络研究时,实际部署耗费人力、财力,因此仿真成为研究无线地下传感器网络的重要手段。但是目前仿真软件不存在磁感应通信模块,因此本文借助NS2仿真工具拓展适合磁感应的通信模型。本文采用磁感应技术实现地下无线传感器网络信号的传输,分析土壤结构和电路原件建立地下磁感应信道模型,对信号传输衰减模型,耦合产生的磁通系数,给出了详细的推导和计算过程。从土壤介电性、导磁性、工作频率、线圈缠绕匝数、天线角度等方面分析影响磁感应技术通信的特征条件。为了更好地进行地下磁感应通信研究,本文借助NS2作为网络仿真通信平台,添加磁感应传输衰减信道模型和代码库,对地下磁感应网络通信进行研究。最后文章对添加的磁感应通信模型的可靠性进行了验证,在此基础上进行网络通信实验仿真,分析了路径损耗与工作频率、节点间距离、线圈匝数、线圈半径、放置角度等因素的关系,分析网络吞吐率和节点通信时延等网络性能指标的变化规律。(本文来源于《天津大学》期刊2017-12-01）
许珏[4]（2016）在《NS2仿真平台上无线地下传感器网络信道模型的扩展与实现》一文中研究指出无线地下传感器网络是以无线电波传播进行信息交换作为通信方式的传感器网络,它的大部分传感器节点位于地下土壤中,以土壤作为传播媒介。作为无线传感器网络的新领域,无线地传感器网络有广阔的应用前景,但是它的研究大多数还在停留在理论阶段,需要进行大量的实验验证。为了减少部署实验所耗费的资源,采用网络仿真平台进行仿真研究则成为重要的研究手段。到目前为止,没有一个现有的网络仿真平台完全对应地下信道模块。为了更好地进行无线地下传感器网络的仿真研究,研究上层协议和网络系统性能,需要建立一个更接近真实地下环境的仿真平台。本文以NS2上以双径模型为基础、迭加多径瑞利衰落的地下信道模型的实现为基础,采集土壤介质中电磁信号传播的所有成分,扩展地下-地下无线通信信道,引入3W模型,在通信中考虑了主导远场通信的侧面波对通信的影响,给出了详细的推导过程和计算方法。在此基础上,进一步引入混合拓扑结构的地下-地上信道模型以及地上-地下信道模型,对于衰减模型进行了详细的推导和计算,实现了地上与地下节点之间的通信。通过NS2平台进行模型实现,在实现的模型上进行一系列的仿真,研究信道的电磁波传播特性,分析在地下土壤媒介通信的影响因素。对仿真结果与理论计算值进行了比较,并分析了信道拓扑以及环境条件对无线地下传感器网络性能的影响,验证了模型的可用性,为无线地下传感器网络的进一步研究提供了参考及工具。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）
谢璐,杨玉华,单彦虎,武慧军[5]（2016）在《应用于地下无线传感器网络的磁通信电路分析》一文中研究指出针对地下无线传感器网络中通信效率低、接收点有用信号弱的现状,基于磁感应原理,以磁通信电路模型的建立为切入点,运用互感理论,推导出负载功率、路径损耗和传输效率的表达式,通过理论分析,得到路径损耗以及传输效率分别与天线参数、工作频率、通信距离的具体关系。试验仿真结果表明:通过改变工作频率和天线参数可以弥补实际通信距离的需要,提高通信质量,为地下无线传感网络的应用提供参考。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2016年08期）
刘大勇,赵春江,吴华瑞,李飞飞[6]（2015）在《农田地下无线传感器网络信号传播特性研究》一文中研究指出通过对地下无线传感器网络信号传播的实测分析,结合无线信号对数衰减模型,对测试数据进行拟合分析,提出了农田地下无线信号双径传播模型,并针对各自的衰减特点提出了应用前景分析.该模型可为地下无线传感器网络的节点部署、拓扑控制与路由优化等提供理论基础.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2015年06期）
郁晓庆,韩文霆,吴普特,张增林[7]（2015）在《土壤不同频率无线地下传感器网络信号传播特性试验》一文中研究指出为探究土壤环境中无线地下传感器网络节点部署要求、信号传输及其应用环境的特性,分别以240、433和868 MHz为载波频率,研究了无线信道下地上至地下、地下至地上和地下至地下3种通信方式中无线射频信号的传播特性和节点埋藏深度、水平节点间距离以及土壤含水率等影响因素之间的关系,获得了接收信号强度、误码率等数据,并进行了统计分析。试验结果表明,节点埋藏深度和土壤含水率对AG-UG和UG-AG通信中RSSI和BER影响的24种模型拟合优度,R2最大为0.997,最小为0.910。水平节点间距离和土壤含水率对UG-UG通信中RSSI和BER影响的12种模型拟合优度,R2最大为0.971,最小为0.866。此外,建立了433 MHz频率下RSSI变化的叁维曲面,可直观反映土壤环境下无线信号的传播特性,并采用SPSS软件对模型进行了验证。AG-UG和UG-AG通信中,拟合优度R2最小为0.954,最大为0.998,均方根误差RMSE在0.729~3.198 d Bm之间。UG-UG通信中,拟合优度R2最小为0.854,最大为0.960。均方根误差RMSE在3.238~6.553 d Bm之间。验证试验结果表明,该模型可以较好地预测不同条件通信中的接收信号强度,为土壤环境中无线地下传感器网络的部署和系统的建立提供了技术支持。(本文来源于《农业机械学报》期刊2015年04期）
张增林[8]（2015）在《农田土壤水分无线地下传感器监测网络关键技术研究》一文中研究指出无线地下传感器网络(Wireless Underground Sensor Networks,WUSN)是将大部分无线传感器节点布设在地下,地面上仅出现少数用于为公共通信网络提供信息交换的无线网关节点的传感器网络。本文以农田土壤水分无线地下传感器监测网络系统的节点、信号传输特性、通信协议及拓扑控制和节点定位算法等为研究对象,通过理论建模分析、计算机模拟仿真等,对WUSN的信号传输理论和网络系统技术进行了研究和初探,设计开发了WUSN节点,研究并揭示了433MHz电磁波在农田土壤中的通信特性,提出了WUSN通信协议,研究并建立了节点定位与部署算法。论文取得以下初步研究结果:(1)开发了一种基于433MHz频率的微功耗WUSN节点设计了无线地下传感器网络节点的软硬件系统,依据农田土壤含水率、电磁波传输特性和节点性能,提出了无线地下传感器网络节点的设计要求,结合计算机仿真,论证并设计了节点电路系统,开发了由433MHz射频模块、MSP430、XR61-TDR2等主要硬件组成的无线地下传感器网络节点。(2)研究并揭示了433MHz频率WUSN电磁波在农田土壤中传输的基本特性WUSN节点频率在433MHz时,研究了节点埋藏深度、水平节点间距离和土壤含水率对通信的综合影响,得出了节点埋藏深度、水平节点间距离和土壤含水率与通信接收信号强度和误码率的叁维关系,建立了电磁波在土壤中传输的基本特性。(3)研究并提出了无线地下传感器网络的路由协议和拓扑控制算法采用433MHz电磁波作为WUSN信号载体,经过对能量路由协议、数据中心路由协议和逻辑分层路由协议叁种路由机制的研究和分析,研究并提出了无线地下传感器网络系统的分簇路由协议;研究了无线地下传感器网络的拓扑算法,提出了基于GAF算法和改进的GAF算法相混合的拓扑控制算法,实现了无线地下传感器网络系统通信负载的平衡。(4)研究并确定了无线地下传感器网络的节点定位算法根据WUSN的覆盖和连通性,分析了基于距离的定位算法和距离无关的定位算法,经过算法的研究、优化和验证,提出并确定了基于距离的RSSI定位算法和最大相似估算法相混合的节点定位算法。(5)验证了无线地下传感器网络单元测试系统在农田内搭建起具有四个地下传感器节点、单簇头的平面层次型无线地下传感器网络验证单元,利用该单元系统测试农田土壤含水率,与通过烘干法测量各个WUSN地下传感器节点周围的土壤含水率数据对比,结果基本相符。农田土壤水分无线地下传感器监测网络是一个较新的研究方向,关于其节点设计、网络通信协议、拓扑控制算法及节点部署与定位等可供研究的内容很多,本文主要对WUSN的关键技术进行了探索性初步研究,WUSN网络系统的整体构建技术还未形成,今后需要在关键技术、支撑理论和硬件设计等方面做更深层次的研究工作。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2015-01-01）
MARY,OPOKUA,ANSONG[9]（2014）在《基于复杂系统模型的地下采矿无线传感器网络中的优化混合神经网络》一文中研究指出地下采矿是全球最危险的工作之一,在过去的二十年,在诸如火灾、落石、洪水、有毒气体等重大事故中均有重大人员伤亡和巨大的生命和财产损失。生命的伤亡和财产的巨大损失破坏了社会的稳定和可持续发展。政府、采矿业、工程师、科学家和计算机专家提出的各种有效的措施正在缓解情况。这些措施包括用以预测安全和采取救援措施的地下挖掘模型,以便在危险的时候通过监测来帮助跟踪和营救矿工。然而,大部分用以分析疏散问题和沟通的先进计算机模型通常运算起来非常耗时的。例如,包含额外的平方运算但获得了全球公认的高斯径向基模型,随着网络规模变大,将比其他没有平方运算的模型更需要时间。本文侧重于优化路由或传输路径(R),事故地点被构建为纯粹的随机事件,通过建立神经网络模型对特定岩层信息来估算信息链没有损坏的概率。这样,当真正的事故发生时,机器人通过存储记忆的复杂关系的神经网络,运用实时看到的岩层信息就能够立刻预测信息链没有损坏概率。如果预测结果是积极的,机器人等待接收救援信号；否则,它将进入更深岩层,重复这个过程。文章第二部分通过改进已有文献中S函数和紧凑R函数方法,给出了用绝对值运算代替平方运算来减少高斯模型运算负担的新模型,进而降低计算成本和提高运行效率。最后,基于这一模型引入一系列混合神经网络。为了减少学习过程中的错误以及分析其他优化参数,采用了对混合神经网络中的转移函数引入了线性和非线性加权等措施。大脑具有由神经系统控制的故障识别功能和自愈合机制；本文试图考虑到两个神经功能共同参导时混合模型有效性,尤其为地下矿难救援行动提出了一个独特的模型,来进一步减少大脑的工作。本文研究合理性在于将目前的研究焦点从小世界网络的系统分析转移到数以百万计节点的网络,这将要求计算机具有高处理能力并且要进行相当长的时间运行。因此,对大量的传感器信息处理的快速计算算法的需要已经成为当务之急,更不用说基本数据有可能在事故中可能被毁掉。此外,简单的模仿人类大脑的神经网络,可以演示以前需要人类专家来参与的快速学习和准确处理分类属性问题。尽管这些工具显然无法取代人类专家,但他们为问题诊断和决策支持提供了依据。自适应变异粒子群优化(A MPSO)f(?)编码的遗传算法用于更新基础转移函数,这使得修正后的函数可以加快训练过程,提高神经网络的学习精度。从基本模型获得的结果表明,CRBF模型在各参数(平均迭代次数、收敛时间、标准方差误差和计算时间)表现更优；在采用PSO算法训练的模型中,最优误差分别为CRBF模型(0.0111)、ZRBF(0.0140) S函数模型(0.0157)、高斯算法(0.0120),而采用遗传算法训练的模型中,CRBF, SBF, ZRBF和GRBF的最优误差值分别是0.012923,0.0126,0.012183,0.12291。相对于目标的最优误差0.01而言,在采用PSO算法和遗传算法训练负余弦中非线性加权混合模型中合模型中,最佳的优化误差分别为0.009和0.01109；其次是在采用PSO算法和遗传算法训练线性混合模型中,最优误差是0.0103,在非线性负余弦加权g-比例混合模型中,最优误差是0.011。从结果可以看出,PSO算法模型被证明是地下矿山、隧道和其他自然(如滑坡)救援行动中的强有力的选择。遗传算法模型,特别是SBF训练良好,但在岩石渗透是有困难并且容易出错,但是在诸如地表采矿、医院和建筑物等的疏散行动中非常有效。本文分为五个章节。第1章讨论了复杂的自适应系统的背景、目标、意义,并提出模型的概念框架。第二章着重介绍一些相关文献,包括S函数和径向基函数,以及研究这些函数所用的方法。第叁章对路由路径生成提出假设,并构建了基本模型。第四章探讨了已提出模型的几种混合情况,包括线性和非线性加权混合模型及其分析。第五章对于已提出的遗传算法的路由路径进行了分析,并讨论了模型在粒子群和遗传算法中的应用趋势。最后,第六章是总结和拟进一步开展的研究工作。(本文来源于《江苏大学》期刊2014-12-01）
吴为[10]（2014）在《基于无线地下传感器网络的研究》一文中研究指出随着科学技术日新月异的发展,无线地下传感器网络的研究与应用也吸引了越来越多人的关注。无线地下传感器网络在农业、工业以及军用等方面都可以发挥重要的作用。本课题的主要目的是研究无线地下传感器网络中的地下通信信道模型,同时也分析了外界环境对通信信道的影响。为了建立并完善无线地下通信信道模型,本课题开发出了一套适合于无线地下通信环境的传感器节点设备,在确定合适的硬件设备之后进行程序设计,使该设备用于进行实地测试。在实际测试中,这套节点设备工作良好,采集到了大量测试数据,为之后的工作奠定了良好的基础。经过对现有无线地下通信信道理论模型的分析,本课题认为地面物体对于无线地下通信的影响主要来自于物体对于侧面波的衰减影响。通过针对性的实地测试以及对实际数据进行统计和分析,本课题提出了人体脚踝对于侧面波的衰减模型,并通过与实际数据进行对比验证了模型的正确性。最后,本课题提出了一种对物体的定位方法。该方法仅需要传感器节点具备检测接收到的信号强度的功能即可对监测区域内的地面物体进行定位并且追踪物体行动路径。设计出一种分层工作的休眠机制,延长了节点的工作时间。同时通过仿真对该定位方法的监测成功率以及能耗进行了分析,进一步完善了定位方法。本课题的研究成果在无线传感器网络中信道模型的建立以及物体定位方面都具有很重要的意义。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2014-12-01）
无线地下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：
【目的】以智能手机为核心,研制成本低、使用简单的面向LoRa地下无线数据传输的测试系统。【方法】该测试系统由安装了测试用的App智能手机和与之匹配的地下测试节点组成。利用该系统进行场景测试,测定影响土壤中LoRa无线数据传输效果的因素并讨论对应的数据传输方法。【结果】测试结果表明,该系统运行可靠、使用方便灵活,LoRa低功耗广域网技术亦可以较为可靠地满足土壤介质中的无线传感器网络数据传输需求。【结论】本系统可为未来地下LoRa无线传感器网络的工程应用提供相应的测试手段。
（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。
无线地下传感器网络论文参考文献
[1].陈立奇.基于Zigbee无线传感器网络在地下智能停车场中的应用[J].山东农业工程学院学报.2018
[2].万雪芬,崔剑,杨义,蒋学芹,Sardar,Muhammad,SOHAIL.地下LoRa无线传感器网络的传输测试系统研究[J].华南农业大学学报.2018
[3].周芳.基于MI技术无线地下传感器网络信道模型在NS2中实现[D].天津大学.2017
[4].许珏.NS2仿真平台上无线地下传感器网络信道模型的扩展与实现[D].天津大学.2016
[5].谢璐,杨玉华,单彦虎,武慧军.应用于地下无线传感器网络的磁通信电路分析[J].仪表技术与传感器.2016
[6].刘大勇,赵春江,吴华瑞,李飞飞.农田地下无线传感器网络信号传播特性研究[J].微电子学与计算机.2015
[7].郁晓庆,韩文霆,吴普特,张增林.土壤不同频率无线地下传感器网络信号传播特性试验[J].农业机械学报.2015
[8].张增林.农田土壤水分无线地下传感器监测网络关键技术研究[D].西北农林科技大学.2015
[9].MARY,OPOKUA,ANSONG.基于复杂系统模型的地下采矿无线传感器网络中的优化混合神经网络[D].江苏大学.2014
[10].吴为.基于无线地下传感器网络的研究[D].北京邮电大学.2014