简介:无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。
简介:风力发电机组所处的复杂环境,使得监控数据的实时传输显得至关重要。通过无线传感器网络(WSN)对风力发电机组的运行情况进行实时监测。利用WSN采集相关数据,以MCU作为核心组件进行数据的分析处理,辅以全球移动通信系统(GSM)模块、ZigBee模块进行数据的无线传输,以达到实时监测的目的。
简介:摘要:无线传感器网络技术已广泛应用于日常生活当中,其可通过传感器将物理世界和数字世界联系在一起,将物理变量采集并转化为数字变量进行传输和处理,从而实现对目标变量的监测。本文主要针对无线传感器网络的特点及应用进行综述,为进一步研究提供理论支撑。
简介:摘要:本文研究了基于光纤通信技术的高带宽数据传输优化问题。首先,分析了高带宽数据传输的需求,包括数据中心间高速连接、大规模数据传输挑战以及实时高清视频传输的优化要求。接着,讨论了光纤通信中的信号衰减与失真问题,包括信号衰减原因与影响、光纤传输中的色散效应,以及光纤通信中的噪声与干扰。为了解决这些问题,本文提出了高带宽数据传输的优化策略。这些策略包括优化传输协议与算法,如TCP和UDP的优化以及前向纠错技术的应用;光纤链路优化,包括光纤链路调制解调技术和光放大器与光波长转换器的应用;以及数据压缩与加速,涵盖数据压缩算法和压缩与解压缩硬件加速等方法。通过这些优化策略,可以有效提高高带宽数据传输的性能与可靠性,满足现代数据通信的需求。