18、多跳反向散射传感器网格:原理与设计解读

多跳反向散射传感器网格:原理与设计解读

在无线通信技术不断发展的今天,多跳反向散射传感器网络因其在大规模数据采集和传输方面的潜力,受到了广泛关注。本文将详细介绍一种新型的多跳反向散射传感器网格——DecRel,探讨其相关背景、设计原理以及性能评估。

相关技术背景
  • 反向散射传感器
    • RFID系统 :传统的反向散射系统,广泛应用于各种领域。例如,带有温度传感器的RFID系统可用于检测粮仓环境,带有震动检测传感器的RFID系统可与物流管理系统结合,减少运输过程中的不必要损失。然而,RFID系统存在局限性,需要特殊的阅读器发送特定频率的射频信号到无源标签,且为保证测量精度,在特定检测环境中每十米需部署一个阅读器,日常维护成本高。
    • 环境反向散射技术 :能将现有无线信号转化为电源和通信介质,目前已探索了环境中各种可用的射频信号,如电视、蜂窝、Wi-Fi等。例如,配备血糖传感器的智能隐形眼镜可利用蓝牙和Wi-Fi信号通过反向散射通信实时发送患者的血糖信息,视频流反向散射技术可通过无电池无线摄像头实现高清视频流传输。
  • 多标签反向散射网络 :传统的RFID系统通常包括阅读器、天线和多个标签,多个标签可反向散射信号与读写器进行通信和数据传输。现有的多标签反向散射系统还可由蓝牙和ZigBee刺激,如FreeRider,它可通过MAC协议为多个标签的同时传输分配时隙,基于蓝牙和ZigBee反向散射标签,可与智能手机通信并实现广泛的跟踪功能。为进一步扩大
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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