19、安全高效的云连接体域网(BSN)平台

安全高效的云连接体域网(BSN)平台

1. 研究背景

在当今数字化时代,体域网(BSN)作为一种新兴的技术,在医疗健康、运动监测等领域展现出巨大的应用潜力。它由低功耗传感器节点组成,能够实时监测佩戴者的身体和周围环境信息。然而,随着传感器数据量的不断增加,以及对数据隐私和安全要求的提高,如何高效地处理和传输这些数据成为了亟待解决的问题。

1.1 体域网概述

体域网(BSN)是一个由低功耗传感器节点构成的系统,用于监测佩戴者的身体和周围环境。当前,BSN 平台的研究主要集中在无线连接技术的进步、网络和数据安全范式的演变,以及在公共卫生等领域的平台应用开发。

BSN 通常由多种设备组成,这促使了多传感器数据融合系统的研究,旨在将这些传感器的功能整合到一个无缝的平台中。不过,融合方法会引入一些处理复杂性,并可能导致信息和性能的损失。

传感器可以是非侵入式的可穿戴设备,如智能手表,也可以是更具侵入性的植入式设备,用于监测内部生理信号。为了减少侵入性,植入式设备设计得尽可能小,电池容量有限,因此需要尽量减少计算开销以延长其使用寿命。

典型的 BSN 系统架构通常包含以下 2 - 4 层:
- 身体层 :可编程传感器,可穿戴或安全植入。
- 移动层 :智能手机、智能手表和平板电脑,具有交互式图形界面,用于监测和维护硬件设备。
- 边缘层 :可选的中间层,位于身体传感器和移动应用或其他设备之间。
- 云层 :适合卸载复杂计算和数据存储,通常与

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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