10、无线物联网与智慧城市中的网状网络及软件定义无线电应用

无线物联网与智慧城市中的网状网络及软件定义无线电应用

1. 无线网状网络(WMN)架构与应用

无线网状网络(WMN)在物联网和智慧城市领域展现出巨大的应用潜力。一种基于B.A.T.M.A.N.协议的WMN架构被提出,它支持非B.A.T.M.A.N.外部移动客户端的集成,以实现无缝的物联网移动传感。

该架构的网状骨干网允许外部不了解网状网络的客户端以透明的方式连接并向Wi-Fi客户端发送收集的数据,通过多跳方法扩展了普通Wi-Fi的覆盖范围。在室内环境中使用由六个物联网节点组成的初步设置所获得的实验结果很有前景,凸显了该方法的灵活性。

这种以网状网络为导向的架构适用于多种物联网应用场景,以下是一些具体的应用场景:
- 智能农业与农村地区监测 :物联网技术在农业领域引起了广泛关注,可用于实时数据收集和驱动。农民可以根据从农田感测到的数据(如土壤温度和湿度、风速、土壤湿度、pH值等)做出明智的决策。由于农村地区地理范围广且存在自然障碍物,部署WMN是提供连接性的最佳解决方案。为了降低基础设施成本,可以使用移动节点(如无人机)定期进行环境数据收集和监控活动,作为移动外部客户端加入网状网络。其他可能的移动节点还包括拖拉机、动物等需要监测的实体。
- 智能工业与智能基础设施 :对于那些地理位置偏远、存在障碍物的大型工业环境,无法依赖蜂窝网络、标准Wi-Fi连接或替代的长距离低数据速率无线协议(如LoRa和LoRaWAN)。部署所提出的WMN网络可以通过固定节点(如与机器相连的传感器)和移动节点(如在制造工厂和环境中移动的工业车辆)在不同制造区域进行数据收集。从这些监测活动中构建的数据集可用于执行基

【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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