3、提升无线传感器网络效率:覆盖与能源利用技术

提升无线传感器网络效率:覆盖与能源利用技术

1. 无线传感器网络概述

无线传感器网络由大量传感节点组成,这些节点数量从少到多不等,可在众多领域执行不同任务。如今,无线传感器网络正在兴起,其应用范围广泛,涵盖从本地监测到军事监视等多个领域。传感器节点在对数据进行感知和处理后,会从其他多个节点收集信息。不过,传感器网络也存在一些问题,主要集中在覆盖范围和电源备份方面。

这些节点的设置方式可根据安装场景分为有计划部署和无计划部署。在难以进入的区域,如战场或灾难救援行动中,由于存在风险,只能进行无计划或随机部署。

2. 无线传感器网络面临的问题

2.1 工作寿命短

传感器由电池供电,在监测目标的过程中电量会逐渐耗尽,导致工作寿命较短。

2.2 电池问题

传感器在与网络中的其他节点通信时会消耗电量,最终导致电量耗尽。而且,传感器的尺寸和成本因素限制了电池电量的提升。

2.3 安装问题

有计划部署时,可以根据网络需求安装和修改传感器,但在无计划或随机的区域,很难将传感器安装到精确的位置。虽然可以使用飞机在野外部署传感器,但在战场区域有时这种方法并不可行。

2.4 覆盖问题

在某些情况下,传感器在网络中是随机部署的,之后可能难以确定节点的确切位置,并且在节点出现故障时难以更换。这会影响覆盖性能,导致节点上的信息丢失。

2.5 目标移动问题

对于动态目标,传感器有时可能无法响应以捕获与目标相关的信息,目标的移动性有时无法被传感器揭示或追踪,这就产生了目标移动问题。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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