10、无线传感器网络中延长寿命与可靠数据传输的研究

无线传感器网络中延长寿命与可靠数据传输的研究

1. 引言

在无线传感器网络(WSN)中,延长网络寿命和确保数据可靠传输是两个关键目标。为了延长网络寿命,有两种主要方法:一是增加网络密度,二是部署多个接收器(sink)来接收目标区域收集的数据。然而,这些方法也带来了一些问题,如碰撞和拥塞,这会影响网络的可靠性。

2. 相关工作
  • 重传和冗余技术 :许多协议使用重传和冗余技术来恢复丢失的数据包。这些技术根据最终用户的需求,采用逐跳(hop-by-hop)或端到端(end-to-end)的方法来确保数据的可靠性。
  • iACK 技术和信任模型 :采用 iACK 技术来了解数据包的传递情况,并利用传感器的广播特性,在数据包丢失时通过其他邻居节点重新路由。同时,引入信任模型来增强网络的可靠性。信任值范围从 -1 到 +1,-1 表示完全不可信,0 表示中等/可接受的信任,+1 表示完全可信。
3. 系统模型
3.1 假设
  • 节点随机部署,确保所有传感器节点至少能连接到一个接收器。
  • 传感器能量有限,且初始能量相同。
  • 接收器能量无限,可与外界通信。
  • 传感器通过欧几里得距离了解邻居节点信息。
  • 所有节点具备支持 iACK 技术的能力。
  • 所有节点的信任值初始化为 0。
3.2 网络模型

网络被建模为图 G(V, E),其中

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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