無線感測網路演算法模擬

A. 在無線感測器網路中，如何根據接收信號的強度來判斷發送者的距離有具體的計算公式么

基於RSSI的定位
RSSI測量，一般利用信號傳播的經驗模型與理論模型。
對於經驗模型，在實際定位前，先選取若干測試點，記錄在這些點各基站收到的信號強度，建立各個點上的位置和信號強度關系的離線資料庫(x，y，ss1，ss2，ss3)。在實際定位時，根據測得的信號強度(ss1′，ss2′，ss3′)和資料庫中記錄的信號強度進行比較，信號強度均方差最小的那個點的坐標作為節點的坐標。
對於理論模型，常採用無線電傳播路徑損耗模型進行分析。常用的傳播路徑損耗模型有：自由空間傳播模型、對數距離路徑損耗模型、哈它模型、對數一常態分布模型等。自由空間無線電傳播路徑損耗模型為：

式中，d為距信源的距離，單位為km；f為頻率，單位為MHz；k為路徑衰減因子。其他的模型模擬現實環境，但與現實環境還是有一定的差距。比如對數一常態分布模型，其路徑損耗的計算公式為：

式中，Xσ是平均值為O的高斯分布隨機變數，其標准差范圍為4～10；k的范圍在2～5之間。取d=1，代入式(1)可得，LOSS，即PL(d0)的值。此時各未知節點接收錨節點信號時的信號強度為：

RSSI=發射功率+天線增益一路徑損耗(PL(d))
2．2 基於RSSI的三角形質心定位演算法的數學模型
不論哪種模型，計算出的接收信號強度總與實際情況下有誤差，因為實際環境的復雜性，換算出的錨節點到未知節點的距離d總是大於實際兩節點間的距離。如圖1所示，錨節點A，B，C，未知節點D，根據RSSI模型計算出的節點A和D的距離為rA；節點B和D的距離為rB；節點C和D的距離為rC。分別以A，B，C為圓心；rA，rB，rC為半徑畫圓，可得交疊區域。這里的三角形質心定位演算法的基本思想是：計算三圓交疊區域的3個特徵點的坐標，以這三個點為三角形的頂點，未知點即為三角形質心，如圖2所示，特徵點為E，F，G，特徵點E點的計算方法為：

同理，可計算出F，G，此時未知點的坐標為由模擬得，在圖2中，實際點為D；三角形質心演算法出的估計點為M；三邊測量法算出的估計點為N。可知，三角形質心演算法的准確度更高。

3 基於RSSI的三角形質心演算法過程
3．1 步驟
(1)錨節點周期性向周圍廣播信息，信息中包括自身節點ID及坐標。普通節點收到該信息後，對同一錨節點的RSSI取均值。
(2)當普通節點收集到一定數量的錨節點信息時，不再接收新信息。普通節點根據RSSI從強到弱對錨節點排序，並建立RSSI值與節點到錨節點距離的映射。建立3個集合。
錨節點集合：

(3)選取RSSI值大的前幾個錨節點進行自身定位計算。
在B_set：中優先選擇RSSI值大的信標節點組合成下面的錨節點集合，這是提高定位精度的關鍵。

對錨節點集合，依次根據(3)式算出3個交點的坐標，最後由質心演算法，得出未知節點坐標。
(4)對求出的未知節點坐標集合取平均，得未知節點坐標。
3．2 誤差定義
定義定位誤差為ER，假設得到的未知節點的坐標為(xm，ym)，其真實位置為(x，y)，則定位誤差ER為：

4 仿 真
利用Matlab模擬工具模擬三角形質心演算法，考察該演算法的性能。假設在100 m×100 m的正方形區域內，36個錨節點均勻分布，未知節點70個，分別用三邊測量法和三角形質心定位演算法進行模擬，模擬結果如圖3所示。由圖3可知，三角形質心演算法比三邊測量法，定位精度更高，當測距誤差變大時，用三角形質心演算法得出的平均定位誤差比用三邊測量法得出的小得多。

5 結 語
在此提出了將RSSI方法和三角形質心定位演算法相結合的方法，通過模擬實驗，將該演算法和三邊測量演算法相比較，證明了該演算法的優越性。下一步將研究在錨節點數量不同時的平均定位誤差。

B. 急 急 急 求一篇關於《通信網路模擬研究》的論文

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題目：基於無線感測器網路模擬平台的研究
一、引言

感測器網路（WSN）日新月異,各種網路方案和協議日趨復雜,網路規模日趨龐大,對網路研究人員而言,掌握網路模擬的重要性是不言而喻的。WSN模擬能夠在一個可控制的環境里研究WSN應用,包括操作系統和網路協議棧,能夠模擬數量眾多的節點,能夠觀察由不可預測的干擾和雜訊引起的難以琢磨的節點間的相互作用,獲取節點間詳細的細節,從而提高節點投放後的網路成功率,減少投放後的網路維護工作。目前無線感測器網路使用的模擬工具主要有NS2、TinyOS、OPNET、OMNET++等等。其中TinyOS是專門針對無線感測器網路的特點而研究開發的。

二、無線感測器網路模擬簡介

在感測器網路中,單個感測器節點有兩個很突出的特點。一個特點是它的並發性很密集;另一個特點是感測器節點模塊化程度很高.上述這些特點使得無線感測器網路模擬需要解決可擴展性與模擬效率、分布與非同步特性、動態性、綜合模擬平台等等問題。

三、無線感測器網路常用模擬工具

無線感測器網路常用模擬工具有NS2、OPNET、OMNET++、TinyOS,下面我們簡要介紹它們各自的性能和特點。

3.1 NS2
NS是一種可擴展、以配置和可編程的時間驅動的模擬工具,它是由REAL模擬器發展而來.在NS的設計中,使用C++和OTCL兩種程序設計語言, C++是一種相對運行速度較快但是轉換比較慢的語言,所以C++語言被用來實現網路協議, 編寫NS底層的模擬引擎; OTCL是運行速度較慢,但可以快速轉換的腳本語言,正好和C++互補,所以OTCL語言被用來配置模擬中各種參數,建立模擬的整體結構, OTCL的腳本通過調用引擎中各類屬性、方法,定義網路的拓撲,配置源節點、目的節點建立鏈接,產生所有事件的時間表,運行並跟蹤模擬結果,還可以對結果進行相應的統計處理或制圖.NS可以提供有線網路、無線網路中鏈路層及其上層精確到數據包的一系列行為模擬。NS中的許多協議都和真實代碼十分接近,其真實性和可靠性是非常高的。

3.2 OPNET
OPNET是在MIT研究成果的基礎上由MIL3公司開發的網路模擬軟體產品。 OPNET的主要特點包括以下幾個方面:(1)採用面向對象的技術,對象的屬性可以任意配置,每一對象屬於相應行為和功能的類,可以通過定義新的類來滿足不同的系統要求; (2)OPNET提供了各種通信網路和信息系統的處理構件和模塊;(3) OPNET採用圖形化界面建模,為使用者提供三層(網路層、節點層、進程層)建模機制來描述現實的系統;(4) OPNET在過程層次中使用有限狀態機來對其它協議和過程進行建模,用戶模型及OPNET內置模型將會自動生成C語言實現可執行的高效、高離散事件的模擬流程;(5) OPNET內建了很多性能分析器,它會自動採集模擬過程的結果數據;(6)OPNET幾乎預定義了所有常用的業務模型,如均勻分布、泊松分布、歐蘭分等。

3.3 OMNET++
OMNET++是面向對象的離散事件模擬工具,為基於進程式和事件驅動兩種方式的模擬提供了支持。 OMNET++採用混合式的建模方式,同時使用了OMNET++特有的ned(Network Discription,網路描述)語言和C++進行建模。OMNET++主要由六個部分組成:模擬內核庫、網路描述語言的編譯器、圖形化的網路編譯器、模擬程序的圖形化用戶介面、模擬程序的命令行用戶介面和圖形化的向量輸出工具。OMNET++的主要模型拓撲描述語言NED,採用它可以完成一個網路模型的描述。 網路描述包括下列組件:輸入申明、信道定義、系統模塊定義、簡單模塊和復合模塊定義。使用NED描述網路,產生.NED文件,該文件不能直接被C++編譯器使用,需要首先採用OMNET++提供的編譯工具NEDC將.NED文件編譯成.cpp文件。最後,使用C++編譯器將這些文件與用戶和自己設計的簡單模塊程序連接成可執行程序。

3.4 TinyOS
TinyOS是專門針對感測器研發出的操作系統。在TinyOS上編程序使用的語言為nesC(C language for network embedded systems) 語言。

nesC語言是由C語言擴展而來的,意在把組件化/模塊化思想和TinyOS基於事件驅動的執行模型結合起來。 nesC 組件有Mole(模塊)和Configuration（連接配置文件）兩種。在模塊中主要實現代碼的編制,在連接配置文件中主要是將各個組件和模塊連接起來成為一個整體。

TinyOS程序採用的是模塊化設計,所以它的程序核心往往都很小,能夠突破感測器存儲資源少的限制,這能夠讓TinyOS很有效的運行在無線感測器網路上並去執行相應的管理工作等。TinyOS的特點主要體現在以下幾個方面:

(1)組件化編程(Componented-Based Architecture)。TinyOS的組件通常可以分為以下三類:硬體抽象組件、合成組件、高層次的軟體組件;硬體抽象組件將物理硬體映射到TinyOS組件模型.合成硬體組件模擬高級硬體的行為.高層次軟體模塊完成控制、路由以及數據傳輸等。}

(2)事件驅動模式(Event-Driven Architecture)。事件驅動分為硬體驅動和軟體事件驅動。硬體事件驅動也就是由一個硬體發出中斷,然後進入中斷處理函數。而軟體驅動則是通過singal關鍵字發出一個事件。

(3)任務和事件並發模式(Tasks And Events Concurrency Model)。任務用在對於時間要求不是很高的應用中,任務之間是平等的,即在執行時是按順序先後來的,而不能相互搶占,TinyOS對任務是按簡單的FIFO隊列進行處理的。事件用在對於時間的要求很嚴格的應用中,而且它可以佔先優於任務和其他事件執行。

(4)分段執行(Split-Phase Operations)。在TinyOS中由於tasks 之間不能互相佔先執行,所以TinyOS沒有提供任何阻塞操作,為了讓一個耗時較長的操作盡快完成,一般來說都是將對這個操作的需求和這個操作的完成分開來實現,以便獲得較高的執行效率。

(5) 輕量級線程(lightweight thread)。輕量級線程(task, 即TinyOS中的任務)按FIFO方式進行調度,輕量級線程之間不允許搶占;而硬體處理線程(在TinyOS中,稱為硬體處理器),即中斷處理線程可以打斷用戶的輕量級線程和低優先順序的中斷處理線程,對硬體中斷進行快速處理響應。

(6) 主動通信消息(active message)。每一個消息都維護一個應用層和處理器。當目標節點收到這個消息後,就會把消息中的數據作為參數,並傳遞給應用層的處理器進行處理。應用層的處理器一般完成消息數據的解包操作、計算處理或發送響應消息等工作。

TinyOS操作系統中常用的模擬平台主要是TOSSIM和Avrora

（1）TOSSIM(TinyOS simulation)是一個支持基於TinyOS的應用在PC機上運行的模擬器.TOSSIM運行和感測器硬體相同的代碼,模擬編譯器能直接從TinyOS應用的組件表中編譯生成模擬程序。

（2）Avrora是一種專門為Atmel和Mica2節點上以AVR單片機語言編寫的程序提供模擬分析的工具。它的主要特點如下：1) 為AVR單片機提供了cycle accurate級的模擬,使靜態程序可以准確的運行。它可以模擬片上(chip-on)設備驅動程序,並為片外(off-chip)程序提供了有規則的介面;2)可以添加監測代碼來報告模擬程序運行的性能,或者可以在模擬結束後收集統計數據,並產生報告;3)提供了一套基本的監控器來剖析程序,這有助於分析程序的執行模式和資源使用等等;4)Avrora可以用gdb調試程序;5) Avrora可以為程序提供一個程序流圖,通過這個流程圖可以清楚的表示機器代碼程序的結構和組織;6) Avrora中提供了分析能量消耗的工具,並且可以設置設備的帶電大小;7) Avrora可以用來限製程序的最大堆棧空間,它會提供一些關於目前程序中的最大的堆棧結構,和一些關於空間和時間消耗的信息報告。

3.5性能比較

TinyOS 用行為建模,可以模擬跨層協議;模擬程序移植到節點上,不需要二次編碼。
通過對上述幾種模擬軟體的分析比較,我們可以清楚的看到各個模擬軟體的特點、適用范圍,我們可以根據研究需要選擇適合的模擬軟體,使得我們的學習研究可以事半功倍。

結束語

網路模擬技術為通信網路規劃和優化提供了一種科學高效的方法。網路模擬在國內是近幾年才發展起來的,但在國外網路模擬技術已經相當成熟,我們應該大膽地借鑒國外先進技術,促進國內網路模擬技術迅速發展。

參考文獻
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集群虛擬伺服器的模擬建模研究

來源：電子技術應用 作者：楊建華 金笛 李燁 寧宇

摘要：闡述了集群虛擬伺服器的工作原理和三種負載均衡方式，通過實例討論了虛擬伺服器的模擬和建模方法，創建了測試和模擬系統性能的輸入和系統模型，並依據Q—Q圖和累積分布函數校驗了其概率分布。

關鍵詞：集群虛擬伺服器負載均衡模擬建模概率分布

隨著互聯網訪問量和數據流量的快速增長，新的應用層出不窮。盡管Intemel伺服器處理能力和計算強度相應增大，但業務量的發展超出了先前的估計，以至過去按最優配置建設的伺服器系統也無法承擔。在此情況下，如果放棄現有設備單純將硬體升級，會造成現有資源的浪費。因此，當前和未來的網路服務不僅要提供更豐富的內容、更好的交互性、更高的安全性，還要能承受更高的訪問量，這就需要網路服務具有更高性能、更大可用性、良好可擴展性和卓越的性價比。於是，集群虛擬伺服器技術和負載均衡機制應運而生。

集群虛擬伺服器可以將一些真實伺服器集中在一起，組成一個可擴展、高可用性和高可靠性的統一體。負載均衡建立在現有網路結構之上，提供了一種廉價、有效和透明的方法建立伺服器集群系統，擴展網路設備和伺服器的帶寬，增加吞吐量，加強網路數據處理能力。提高網路的靈活性和可用性。使用負載均衡機制．大量的並發訪問或數據流量就可以分配到多台節點設備上分別處理。系統處理能力得到大幅度提高，大大減少用戶等待應答的時間。

實際應用中，虛擬伺服器包含的真實伺服器越多，整體伺服器的性能指標(如應答延遲、吞吐率等)越高，但價格也越高。在集群中通道或其他部分也可能會進入飽和狀態。因此，有必要根據實際應用設計虛擬伺服器的模擬模型，依據實際系統的測量數據確定隨機變數的概率分布類型和參數，通過分位點一分位點圖即Q-Q圖(Quaantile-Quantile Plot)和累積分布函數(Cumulative Distribution Functions)等方法校驗應答或傳播延遲等性能指標的概率分布，通過模擬軟體和工具(如Automod)事先分析伺服器的運行狀態和性能特點，使得集群系統的整體性能穩定，提高虛擬伺服器設計的客觀性和設計的可靠性，降低伺服器建設的投資風險。

1 集群虛擬伺服器的體系結構

一般而言，首先需要在集群虛擬伺服器上建立互聯網協議偽裝(Internet Protocol Masquerading)機制，即IP偽裝，接下來創立IP埠轉發機制，然後給出在真實伺服器上的相關設置。圖1為集群虛擬伺服器的通用體系結構。集群虛擬伺服器通常包括：真實伺服器(RealServers)和負載均衡器(Load Balmlcer)。

由於虛擬伺服器的網路地址轉換方式是基於IP偽裝的，因此對後台真實伺服器的操作系統沒有特別要求，可以是windows操作系統，也可以是Lmux或其他操作系統。

負載均衡器是伺服器集群系統的惟一入口點。當客戶請求到達時，均衡器會根據真實伺服器負載情況和設定的調度演算法從真實伺服器中選出一個伺服器，再將該請求轉發到選出的伺服器，並記錄該調度。當這個請求的其他報文到達後，該報文也會被轉發到前面已經選出的伺服器。因為所有的操作都在操作系統核心空間中完成，調度開銷很小，所以負載均衡器具有很高的吞吐率。整個伺服器集群的結構對客戶是透明的，客戶看到的是單一的虛擬伺服器。

負載均衡集群的實現方案有多種，其中一種是Linux虛擬伺服器LVS(Linux Virtual Server)方案。LVS實現負載均衡的技術有三種：網路地址轉換(Network Address Translation)、直接路由(Direct Routing)和IP隧道(IP Yunneling)。

網路地址轉換按照IETF標准，允許一個整體機構以一個公用IP地址出現在Inlemet上。通過網路地址轉換，負載均衡器重寫請求報文的目標地址，根據預設的調度演算法，將請求分派給後端的真實伺服器；真實伺服器的應答報文通過均衡器時，報文的源地址被重寫，把內部私有網路地址翻譯成合法網路IP地址，再返回給客戶，完成整個負載調度過程。

直接路由的應答連接調度和管理與網路地址轉換的調度和管理相同，但它的報文是直接轉發給真實伺服器。在直接路由應答中，均衡器不修改、也不封裝IP報文．而是將數據幀的媒體接入控制MAC(Medium Aceess Control)地址改為選出伺服器的MAC地址，再將修改後的數據幀在區域網上發送。因為數據幀的MAC地址是選出的伺服器，所以伺服器肯定可以收到該數據幀，從中獲得該IP報文。當伺服器發現報文的目標地址在本地的網路設備時，伺服器處理該報文，然後根據路由表應答報文，直接返回給客戶。

IP隧道是將一個IP報文封裝在另一個IP報文中的技術。該技術可以使目標為某個口地址的數據報文被封裝和轉發到另一個IP地址。用戶利用IP隧道技術將請求報文封裝轉發給後端伺服器，應答報文能從後端伺服器直接返回給客戶。這樣做，負載均衡器只負責調度請求，而應答直接返回給客戶，不需要再處理應答包，將極大地提高整個集群系統的吞吐量並有效降低負載均衡器的負載。IP隧道技術要求所有的伺服器必須支持IP Yunnehng或lP.封裝(Encapsulation)協議。

2 集群虛擬伺服器報文延遲的確定

通過一個裝有5台真實伺服器並使用網路地址轉換技術實現Linux虛擬伺服器的實際系統，可以得到有關請求和應答報文的時戳(Time Stamp)文件n根據這些文件．能夠計算出集群虛擬伺服器的模擬和建模所需數據。

為了確定隨機變數分布類型和參數，應該統計下列延遲：(1)從客戶到負載均衡器的傳播延遲(Transport Delay)；(2)負載均衡器的應答延遲(Response Delay)；(3)從負載均衡器到真實伺服器的傳播延遲；(4)真實伺服器的應答延遲；(5)從真實伺服器到負載均衡器的傳播延遲；f61負載均衡器對真實伺服器的應答延遲；(7)從負載均衡器到客戶的傳播延遲。

在實際系統產生的時戳文件中，問接地描述了上述各延遲時間。文件包含的內容如下：

當一個服務請求到達集群虛擬伺服器系統時，即產生帶有惟一序列號的同步請求報文(Synchronized Request Package)，將該報文轉發到某一真實伺服器，同時建立該伺服器與客戶端的連接，每個這樣的連接都帶有惟一的埠號；該伺服器處理通過該連接的確認請求報文(Acknowledgement Request Package)，直到伺服器收到結束請求報文(Finished Request Package)。對每一種類型的請求報文，系統都給予一個相應的應答報文。因此，在不同的報文時戳文件中，如果兩條記錄具有相同的埠號、報文類型和序列號，則它們是同一個請求或應答報文，對相關的時戳相減即可得到集群虛擬伺服器系統的模擬和建模所需的延遲數據。通過所編寫的C++程序即可計算這些延遲。

3 系統模擬模型

上述的集群虛擬伺服器實際系統的模擬模型如圖2所示，在負載均衡器、各通道、5台真實伺服器中通過或處理的均為請求或應答報文。

4 隨機變數模型的確定

對具有隨機變數的集群虛擬伺服器進行模擬，必須確定其隨機變數的概率分布，以便在模擬模型中對這些分布進行取樣，得到所需的隨機變數。

4.1 實際虛擬伺服器的延遲數據概況

在實際虛擬伺服器的負載均衡器、各通道和5台真實伺服器中，對請求和應答報文都有一定的延遲。部分報文延遲的統計數據如表1所示。

由表l中的數據可見，報文延遲的中位數與均值差異較大，所以其概率分布不對稱；變異系數不等於l，導致概率分布不會是指數分布，而可能是γ分布或其他分布。

4．2 隨機變數的概率分布

圖3為第一台真實伺服器到負載均衡器之間的通道報文傳播延遲直方圖，其中t為報文延遲時間，h(t)為報文延遲區間數。由圖3可知，通道內的報文傳播延遲數據近似服從γ分布或對數正態分布。

描述γ分布需要兩個參數：形狀(Shape)參數α和比例(Scahj)參數口，這兩個參數與均值M、方差V之間的關系是非線性的：

描述對數正態分布也需要形狀參數σ和比例參數μ，這兩個參數與均值M、方差V之問的關系也是非線性的：

式(1)～(4)都可以通過最大似然估計MLE(Maximum Likelihood Estimator)方法或最速下降法(Steepest Descent Method)求出。表2給出了甩這兩種方法求出的從第一台真實伺服器到負載均衡器之間通道內的報文延遲概率分布參數。

使用累積分布函數和Q-Q圖可以校驗並進一步確定上述通道內報文傳播延遲的概率分布。取用表2中的參數，可以得到γ分布的累積分布函數，如圖4所示，其中t為報文延遲時間，F(t)為報文延遲的累積分布函數。為作比較，實驗分布也畫在該圖中。γ分布和對數正態分布的Q-Q圖如圖5所示。

由圖4和圖5可以看出，γ分布較好地擬合了該通道內的報文傳播延遲數據分布。其他通道報文延遲直方圖也有類似形狀。經計算和分析，這些通道的報文傳播延遲概率分布也近似服從γ分布。

根據表1中的數據以及相關的直方圖都難以確定在負載均衡器和真實伺服器中報文延遲的理論分布。因此，採用實驗分布作為其模型。

5 模型模擬

在建立了圖1所示的集群虛擬伺服器的系統模擬模型並確定了其隨機變數的分布特性後，可以採用由美國布魯克斯自動化公司(Brooks Automation)開發的模擬軟體Automod輸入該模型，並通過在Automod環境中編程進行集群虛擬伺服器的模擬和分析。

在Automod的模擬過程中，可以直接利用軟體提供的資源(Resource)作為各種報文數據處理的單元；系統各部分的報文排隊活動可以直接通過排隊(Queue)實現；建立一個負載產生器，等效為在Inlemtet上使用虛擬伺服器的客戶。

通過採用Automod的屬性變數(Attribute Variable)可以解決負載均衡器的雙方向報文處理功能的問題。負載均衡器使用輪轉調度演算法(Round Robin Scheling)，即假設所有真實伺服器的處理性能均相同，依次將請求調度到不同的伺服器。

驗證模擬模型可以分別在實際虛擬伺服器系統和Automod的模擬模型中從以下兩方面進行對比：(1)在負載均衡器、各個真實伺服器和通道中排隊的應答或傳播報文數量；(2)真實伺服器及負載均衡器的cPU利用率。例如，當使用實際的應答或傳播報文延遲數據時，在Automod的模擬模型中，如果設置一個較低的資源量，則在模擬過程中就會發現大部分的負載都被堵在真實伺服器的排隊中，即真實伺服器處理報文的能力過低，無法與實際系統的狀況相比；如果設置一個較高的資源量，則意味著伺服器的並行處理能力增加，真實伺服器的利用率提高，負載就很少或不會滯留在真實伺服器的排隊中。因此，在Automod中可以根據實際情況調整模擬模型的資源量大小。

如果在Automod中增加負載產生器的負載產生率，就等效為用戶訪問量增加，通過觀察排隊中的負載滯留比例，就可以發現系統的最大處理報文的能力以及系統各部分應答報文可能出現瓶頸之處。例如，將負載產生率增加一倍，雖然系統仍然可以處理所有的報文，但各台真實伺服器的平均利用率將達80％左右。顯然，這時系統應答報文的「瓶頸」為真實伺服器，有必要在系統中增添一台新的真實伺服器。

通過一個包括5台真實伺服器的實際虛擬伺服器系統。收集並計算了模擬和建模的樣板數據。依據系統報文延遲的中位數、均值、變異系數和直方圖等，確定了系統隨機變數的概率分布；採用最大似然估計方法和最速下降法，得到了通道概率分布的具體參數；根據Q-Q圖和累積分布函數進一步校驗並最終確定通道的概率分布形式。使用Automod軟體進行了模擬建模和編程，藉助模擬結果可以發現虛擬伺服器的最大處理能力和可能的「瓶頸」之處。通過及時定位系統「瓶頸」，可以有的放矢地進一步研究和改進系統，有效提高系統性能。所採用的模擬方法也可以用於其他領域的模擬建模或分析中。

在模擬模型中，負載均衡方式和調度演算法還需要進一步增加，以便於比較不同的虛擬伺服器系統。樣本數據也需要進一步擴充，以避免報文延遲的自相關性。

C. 專題推薦 - 農業感測器與物聯網專題

本專題我共整理了10篇文章，來自中國農業科學院農業質量標准與檢測技術研究所、南京農業大學、英國林肯大學、華南農業大學、江南大學、國家農業智能裝備工程技術研究中心、浙江大學、中國科學院、吉林農業大學、西北農林 科技 大學、國家信息農業工程技術中心等單位。

文章包含農產品質量安全納米感測器、太陽能殺蟲燈、分簇路由演算法、農田物聯網混合多跳路由演算法、水產養殖溶解氧感測器研製、土壤養分近場遙測方法、農機遠程智能管理平台、水肥濃度智能感知與精準配比、果園多機器人通信等內容，供大家閱讀、參考。

專題--農業感測器與物聯網

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龍, 唐智勇. 農產品質量安全納米感測應用研究分析與展望[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 1-10.

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知網閱讀

[2]楊星, 舒磊, 黃凱, 李凱亮, 霍志強, 王彥飛, 王心怡, 盧巧玲, 張亞成. 太陽能殺蟲燈物聯網故障診斷特徵分析及潛在挑戰[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 11-27.

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng. Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27.

摘要： 太陽能殺蟲燈物聯網（SIL-IoTs）是一種基於農業場景與物聯網技術的新型物理農業蟲害防治工具，通過無線傳輸太陽能殺蟲燈組件狀態數據，用戶可後台實時查看太陽能殺蟲燈運行狀態，具有殺蟲計數、蟲害區域定位、輔助農情監測等功能。但隨著SIL-IoTs快速發展與廣泛應用，故障診斷難和維護難等矛盾日益突出。基於此，本研究首先闡述了SIL-IoTs的結構和研究現狀，分析了故障診斷的重要性，指出了故障診斷是保障其可靠性的主要手段。接著介紹了目前太陽能殺蟲燈節點自身存在的故障及其在無線感測網路（WSNs）中的體現，並進一步對WSNs中的故障進行分類，包括基於行為、基於時間、基於組件以及基於影響區域的故障四類。隨後討論了統計方法、概率方法、層次路由方法、機器學習方法、拓撲控制方法和移動基站方法等目前主要使用的WSNs故障診斷方法。此外，還探討了SIL-IoTs故障診斷策略，將故障診斷從行為上分為主動型診斷與被動型診斷策略，從監測類型上分為連續診斷、定期診斷、直接診斷與間接診斷策略，從設備上分為集中式、分布式與混合式策略。在以上故障診斷方法與策略的基礎上，介紹了後台數據異常、部分節點通信異常、整個網路通信異常和未診斷出異常但實際存在異常四種故障現象下適用的WSNs故障診斷調試工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最後，強調了SIL-IoTs的特性對故障診斷帶來的潛在挑戰，包括部署環境復雜、節點任務沖突、連續性區域節點無法傳輸數據和多種故障診斷失效等情形，並針對這些潛在挑戰指出了合理的研究方向。由於SIL-IoTs為農業物聯網中典型應用，因此本研究可擴展至其它農業物聯網中，並為這些農業物聯網的故障診斷提供參考。

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[3]汪進鴻, 韓宇星. 用於作物表型信息邊緣計算採集的認知無線感測器網路分簇路由演算法[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 28-47.

WANG Jinhong, HAN Yuxing. Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47.

摘要： 隨著無線終端數量的快速增長和多媒體圖像等高帶寬傳輸業務需求的增加，農業物聯網相關領域可預見地會出現無線頻譜資源緊缺問題。針對基於傳統物聯網的作物表型信息採集系統中存在由於節點密集部署導致數據傳輸過程容易出現頻譜競爭、數據擁堵的現象以及固定電池的網路由於能耗不均衡引起監測周期縮減等諸多問題，本研究建立了一個認知無線感測器網路（CRSN）作物表型信息採集模型，並針對模型提出一種引入邊緣計算機制的動態頻譜和能耗均衡（DSEB）的事件驅動分簇路由演算法。演算法包括：（1）動態頻譜感知分簇，採用層次聚類演算法結合頻譜感知獲取的可用信道、節點間的距離、剩餘能量和鄰居節點度為相似度對被監控區域內的節點進行聚類分簇並選取簇頭，構建分簇拓撲的過程對各分簇大小的均衡性引入獎勵和懲罰因子，提升網路各分簇平均頻譜利用率；（2）融入邊緣計算的事件觸發數據路由，根據構建的分簇拓撲結構，將待檢測各區域變化異常表型信息觸發事件以簇內匯聚和簇間中繼交替迭代方式轉發至匯聚節點，簇內匯聚包括直傳和簇內中繼，簇間中繼包括主網關節點和次網關節點-主網關節點兩種情況；（3）基於頻譜變化和通信服務質量（QoS）的自適應重新分簇：基於主用戶行為變化引起的可用信道改變，或分簇效果不佳對通信服務質量產生的干擾，觸發CRSN進行自適應重新分簇。此外，本研究還提出了一種新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假設sink為中心），即在網關或簇頭節點選取計算式中引入與節點到sink的距離成正比的權重系數。演算法模擬結果表明，與採用K-medoid分簇和能量感知的事件驅動分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN節點數為定值的前提下，基於DSEB的分簇路由演算法在網路生存期與能效等方面均具有一定的改進；在主用戶節點數為定值時，所提演算法比其它兩種演算法具有更高頻譜利用率。

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[4]顧浩, 王志強, 吳昊, 蔣永年, 郭亞. 基於熒光法的溶解氧感測器研製及試驗[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 48-58.

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya. A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58.

摘要：溶解氧含量的測量對水產養殖具有極其重要的意義，但目前中國市面上的溶解氧感測器存在價格昂貴、不能持續在線測量及更新部件維護困難等問題，難以在水產養殖物聯網中大規模推廣和發揮作用。本研究基於熒光淬滅原理，利用水中溶解氧濃度與熒光信號相位差的關系進行低成本、易維護溶解氧感測器的研發。首先利用自製備溶氧敏感膜，經激發光照射後產生紅色熒光，該熒光壽命可由溶解氧濃度調節；然後利用光信號敏感器件設計光電轉化電路實現光信號感知；再以STM32F103微處理器作為主控晶元，編寫下位機程序實現激發光脈沖產生，利用相敏檢波原理以及快速傅里葉變換（FFT）計算激發光與參照光的相位差，進而轉化為溶解氧濃度，實現溶解氧的測量。熒光探測部分與系統主控部分採用分離式設計思想，利用屏蔽排線直接插拔連接，便於感測器探測頭的拆卸、更換、維護以及實現遠距離在線測量。經測試，本溶解氧感測器的測量范圍是0~20 mg/L，響應延遲小於2 s，溶氧敏感膜使用壽命約1年，可以實時不間斷地對溶解氧濃度進行測量。同時，本感測器具有測量方便、製作成本低、體積小等特點，為中國水產養殖低成本溶解氧感測器的研發與市場化奠定了良好的基礎。

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[5]矯雷子, 董大明, 趙賢德, 田宏武. 基於調制近紅外反射光譜的土壤養分近場遙測方法研究[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 59-66.

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu. Near-field telemetry detection of soil nutrient based on molated near-infrared reflectance spectrum[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66.

摘要： 土壤養分作為農業生產的重要指標，含量過少會降低農作物產量，過多則會造成環境污染。因此，快速、准確檢測土壤養分對於精準施肥和提高作物產量具有重要意義。基於取樣和化學分析的傳統方法能夠全面准確地檢測土壤養分，但檢測過程中土壤的取樣及預處理過程繁瑣、操作復雜、費時費力，不能實現土壤養分的原位快速檢測。本研究基於調制近紅外光譜，提出了一種土壤養分主動式近場遙測方法，可有效避免土壤反射自然光的干擾。該方法使用波長范圍1260~1610 nm的8通道窄帶激光二極體作為近紅外光源，通過測量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤養分中氮（N）關於土壤反射率的計量模型，實現了N的快速檢測。在74組已知N含量的土壤樣品中，選取54組作為訓練集，20組作為預測集。基於一般線性模型，對訓練集中土壤N含量與土壤反射率的定量化參數進行訓練，篩選顯著波段後的計量模型R2達到0.97。基於建立的計量模型，預測集中土壤N含量預測值與參考值的決定系數R2達到0.9，結果表明該方法具有土壤養分現場快速檢測的能力。

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[6]朱登勝, 方慧, 胡韶明, 王文權, 周延鎖, 王紅艷, 劉飛, 何勇. 農機遠程智能管理平台研發及其應用[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 67-81.

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong. Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81.

摘要： 本研究針對農機管理實時數據少、農機實時作業監管困難、服務信息不對稱等問題，首先提出專業化遠程管理平台設計時應具有五大原則：專業化、標准化、雲平台、模塊化以及開放性。基於這些原則，本研究設計了基於大田作業智能感測技術、物聯網技術、定位技術、遙感技術和地理信息系統的可定製化的通用農機遠程智能管理平台。平台分別為各級政府管理部門、農機合作社、農機手、農戶設計並實現了基於WebGIS 的農機信息庫及農機位置服務、農機作業實時監測與管理、農田基礎信息管理、田間作物基本信息管理、農機調度管理、農機補貼管理、農機作業訂單管理等多個實用模塊。研究著重分析了在當前的技術背景下，平台部分關鍵技術的實現方法，包括採用低精度GNSS定位系統前提下的作業面積的計算方法、GNSS定位數據處理過程中的數據問題分析、農機調度演算法、作業感測器信息的集成等，並提出了以地塊為核心的管理平台建設思路；同時提出農機作業管理平台將逐步從簡單作業管理轉向大田農機綜合管理。本平台對同類型管理平台的研發具有一定的參考與借鑒作用。

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[7]金洲, 張俊卿, 郭紅燕, 胡宜敏, 陳翔宇, 黃河, 王紅艷. 水肥濃度智能感知與精準配比系統研製與試驗[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 82-93.

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan. Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93.

摘要： 為解決農場當地當時的復合肥料精準化配料問題，本研究將水肥一體化智能灌溉施肥系統作為研究對象，構建了水肥濃度智能感知與精準配比系統。首先提出現場在線水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用數據分析演算法從感測器實時監測的一系列濃度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基於上述模型設計水肥濃度智能感知與精準配比系統的框架結構，闡述系統工作原理；並通過三種水體模擬在線配肥驗證了該系統原位指導水肥濃度配比的有效性，同時評價了水體電導率對水肥配比濃度的干擾。試驗結果表明，正則化條件下二階的多項式擬合曲線是表達溶液電導率與水肥濃度的變化關系最優的模型，相關系數R2均大於0.999，由此模型可得出用戶關心的復合肥各指標濃度。三種水體模擬在線配肥結果表明，水體會干擾電導率導致無法准確反演水肥配比的濃度，相對偏差值超過了0.1。因此，本研究提出的在線水肥智能感知與精準配比系統實現了消除當地水體電導率對水肥配比准確性的干擾，通過模型計算實現復合肥精準化配比，並得出各指標濃度。該系統結構簡單，配比精準，易與現有水肥一體機或者人工配肥系統結合使用，可廣泛應用於設施農業栽培、果園栽培和大田經濟作物栽培等環境下的精準智能施肥。

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[8]孫浩然, 孫琳, 畢春光, 於合龍. 基於粒子群與模擬退火協同優化的農田物聯網混合多跳路由演算法[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(3): 98-107.

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong. Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107.

摘要： 農業無線感測器網路對農田土壤、環境和作物生長的多源異構信息的獲取起關鍵作用。針對感測器在農田中非均勻分布且受到能量制約等問題，本研究提出了一種基於粒子群和模擬退火協同優化的農田物聯網混合多跳路由演算法（PSMR）。首先，通過節點剩餘能量和節點度加權選擇簇首，採用成簇結構實現異構網路高效動態組網。然後通過簇首間多跳數據結構解決簇首遠距離傳輸能耗過高問題，利用粒子群與模擬退火協同優化方法提高演算法收斂速度，實現sink節點加速採集簇首中的聚合數據。對演算法的模擬試驗結果表明，PSMR演算法與基於能量有效負載均衡的多路徑路由策略方法（EMR）相比，無線感測器網路生命周期提升了57%；與貪婪外圍無狀態路由演算法（GPSR-A）相比，在相同的網路生命周期內，第1個死亡感測器節點推遲了兩輪，剩餘能量標准差減少了0.04 J，具有良好的網路能耗均衡性。本研究提出的PSMR演算法通過簇首間多跳降低遠端簇首額外能耗，提高了不同距離簇首的能耗均衡性能，為實現大規模農田復雜環境的長時間、高效、穩定地數據採集監測提供了技術基礎，可提高農業物聯網的資源利用效率。

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[9]毛文菊, 劉恆, 王東飛, 楊福增, 劉志傑. 面向果園多機器人通信的AODV路由協議改進設計與測試[J]. 智慧農業(中英文), 2021, 3(1): 96-108.

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie. Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108.

摘要： 針對多機器人在果園中作業時的通信需求，本研究基於Wi-Fi信號在桃園內接收強度預測模型，提出了一種引入優先節點和路徑信號強度閾值的改進無線自組網按需平面距離向量路由協議（AODV-SP）。對AODV-SP報文進行設計，並利用NS2模擬軟體對比了無線自組網按需平面距離向量路由協議（AODV）和AODV-SP在發起頻率、路由開銷、平均端到端時延及分組投遞率4個方面的性能。模擬試驗結果表明，本研究提出的AODV-SP路由協議在發起頻率、路由開銷、平均端到端時延及分組投遞率4個方面的性能均優於AODV協議，其中節點的移動速度為5 m/s時，AODV-SP的路由發起頻率和路由開銷較AODV分別降低了3.65%和7.09%，節點的移動速度為8 m/s時，AODV-SP的分組投遞率提高了0.59%，平均端到端時延降低了13.09%。為進一步驗證AODV-SP協議的性能，在實驗室環境中搭建了基於領航-跟隨法的小型多機器人無線通信物理平台並將AODV-SP在此平台應用，並進行了靜態丟包率和動態測試。測試結果表明，節點相距25 m時靜態丟包率為0，距離100 m時丟包率為21.01%；動態行駛時能使機器人維持鏈狀拓撲結構。本研究可為果園多機器人在實際環境中通信系統的搭建提供參考。

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[10]黃凱, 舒磊, 李凱亮, 楊星, 朱艷, 汪小旵, 蘇勤. 太陽能殺蟲燈物聯網節點的防盜防破壞設計及展望[J]. 智慧農業(中英文), 2021, 3(1): 129-143.

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin. Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143.

摘要： 太陽能殺蟲燈在有效控制蟲害的同時，可減少農葯施葯量。隨著其部署數量的增加，被盜被破壞的報道也越來越多，嚴重影響了蟲害防治效果並造成了較大的經濟損失。為有效地解決太陽能殺蟲燈物聯網節點被盜被破壞問題，本研究以太陽能殺蟲燈物聯網為應用場景，對太陽能殺蟲燈硬體進行改造設計以獲取更多的感測信息；提出了太陽能殺蟲燈輔助設備——無人機殺蟲燈，用以被盜被破壞出現後的部署、追蹤和巡檢等應急應用。通過上述硬體層面的改造設計和增加輔助設備，可以獲取更為全面的信息以判斷太陽能殺蟲燈物聯網節點被盜被破壞情況。但考慮到被盜被破壞發生時間短，僅改造硬體層面還不足以實現快速准確判斷。因此，本研究進一步從內部硬體、軟體演算法和外形結構設計三個層面，探討了設備防盜防破壞的優化設計、設備防盜防破壞判斷規則的建立、設備被盜被破壞的快速准確判斷、設備被盜被破壞的應急措施、設備被盜被破壞的預測與防控，以及優化計算以降低網路數據傳輸負荷六個關鍵研究問題，並對設備防盜防破壞技術在太陽能殺蟲燈物聯網場景中的應用進行了展望。

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D. 無線感測器網路移動節點定位演算法有哪些比較新的理論方法

大致有這幾種種演算法：信號強度、收信角度、收信時間和收信時間差。還有特殊一點的位置指紋演算法。
1、信號強度是指距離和信號強度之間有一定的函數關系，通過接收到的信號強度可以推算出距離。這種方法受到的干擾太大，誤差非常大。
2、收信角度是指兩個蜂窩狀接收裝置可以分辨出信號的來源，做兩條射線，交點即為位置。精度一般。
3、收信時間法是指從發送到接收是有時間差的，發送的時候信號中包含時間信息，接收的時候對照接收時間，做差即可。由於電磁波速度快，所以對於時間校準的要求很高。
4、收信時間差法是指移動點接收來自兩個基站的不同信號，可以測量前後兩次接收到信號的時間差。根據雙曲線定義：到兩定點距離差為定值的點在雙曲線上。那麼再來兩個基站，所做雙曲線的交點，就是所求點的距離。這種方法是上述幾種精度最高的。
5、位置指紋演算法。是指在待測區域內布置指紋狀一層層的節點，這樣在這樣的網中放置一個待測節點，那麼待測節點的位置可以通過插值法計算出。精度也比較高，不過需要布置比較節點。（摘自中國物聯網校企聯盟第二十一期線上活動）
希望有所幫助！ 求採納~
-中國物聯網校企聯盟技術部

E. 無線感測器網路研究什麼，和ZigBee什麼關系關於無線感測器網路，有研究路由算發，研究拓樸控制的

無線感測器網路是指的基於無線傳輸的方式組成的網路，那麼能夠實現無線傳輸的方式就有多種包括：zigbee、WiFi等方式。其中zigbee是在無線感測器網路中選用最多的，其最大的特點是功耗低、傳輸距離較遠、安全性較高（128bit加密）。
CC2530隻是能夠實現zigbee傳輸的一個晶元，它是TI（德州儀器）的一種晶元。其他晶元公司也有基於zigbee的晶元，比如freescale等。
目前網路上基於zigbee的無線感測器使用的較多的方案是TI的CC2530\CC2430等晶元。晶元只是研究無線感測器的一個載體。

F. 無線感測器網路中的部署問題，200分！！追加！！

無線感測器網路(wirelesssensornetwork，WSN)是綜合了感測器技術、嵌入式計算機技術、分布式信息處理技術和無線通信技術，能夠協作地實時監測、感知和採集網路分布區域內的各種環境或監測對象的信息，並對這些數據進行處理，獲得詳盡而准確的信息。傳送到需要這些信息的用戶。它是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點組成，通過無線通信方式形成一個多跳的自組織的網路系統。感測器、感知對象和觀察者構成了感測器網路的三要素。
無線感測器網路作為當今信息領域新的研究熱點，涉及到許多學科交叉的研究領域，要解決的關鍵技術很多，比如：網路拓撲控制、網路協議、網路安全、時間同步、定位技術、數據融合、數據管理、無線通信技術等方面，同時還要考慮感測器的電源和節能等問題。
所謂部署問題，就是在一定的區域內，通過適當的策略布置感測器節點以滿足某種特定的需求。優化節點數目和節點分布形式，高效利用有限的感測器網路資源，最大程度地降低網路能耗，均是節點部署時應注意的問題。
目前的研究主要集中在網路的覆蓋問題、連通問題和能耗問題3個方面。
基於節點部署方式的覆蓋：1)確定性覆蓋2)自組織覆蓋
基於網格的覆蓋：1)方形網格2)菱形網格
被監測目標狀態的覆蓋：1)靜態目標覆蓋2)動態目標覆蓋
連通問題可描述為在感測器節點能量有限，感知、通信和計算能力受限的情況下，採用一定的策略(通常設計有效的演算法)在目標區域中部署感測器節點，使得網路中的各個活躍節點之間能夠通過一跳或多跳方式進行通信。連通問題涉及到節點通信距離和通信范圍的概念。連通問題分為兩類：純連通與路由連通。
覆蓋中的節能對於覆蓋問題，通常採用節點集輪換機制來調度節點的活躍／休眠時間。連通中的節能針對連通問題，也可採用節點集輪換機制與調整節點通信距離的方法。而文獻中涉及最多的主要是從節約網路能量和平衡節點剩餘能量的角度進行路由協議的研究。

G. 誰有無線感測器網路路由協議用MATLAB模擬的代碼及圖，急用......... 麻煩大神給我一個啊

I=randi(100,1024,768);%這里用隨機矩陣，你改自己數據
A=mat2cell(I,8*ones(128,1),8*ones(96,1));
Sum=cellfun(@mean2,A);
Edge=Sum>50;

H. 無線感測器網路中常用的網路模擬軟體平台有

無線感測器網路中常用的網路模擬軟體平台有OPNET、OMNET++、NS2、TOSSIM等。OPNET是一個強大的、面向對象的、離散事件驅動的通用網路模擬環境。作為一個全面的集成開發環境，在無線傳輸方面的建模能力涉及模擬研究的各階段，包括模型設計、模擬、數據搜集和數據分析，所有的無線特性與高層協議模型無縫連接。TinyOS是一種面向WSN的新型操作系統。TinyOS採用了輕量級線程技術、主動消息通信技術、組件化編程技術，它是一個基於事件驅動的深度嵌入式操作系統。TOSSIM是一種基於嵌入式TinyOS操作系統的WSN節點模擬環境的實現代表，源碼公開，主要應用於MICA系列的WSN節點。其模擬應用隨同TinyOS被編譯進事件驅動的模擬模擬器。OMNET++是一種開源的基於組件的模塊化的開放網路模擬平台，近年來在科學和工業領域逐漸流行。作為離散事件模擬器，其具備強大完善的圖形界面介面和可嵌入式模擬內核，運行於多個操作系統平台，可以簡便定義網路拓撲結構，具備編程、調試和跟蹤支持等功能，主要用於通信網路和分布式系統的模擬。

I. 無線感測網路論文（zigbee），監測方面的

我進圖書館的萬方系統，搜索「無線感測」，有3814個論文，好多呀，我把前10篇題目復制一下，你看看要哪個？ [論文標題] 無線感測器車載自動投放裝置及控制[英文標題] Automatically Vehicular Launching Device and Control for Wireless Sensor[作者] 劉光 孫鳳池 苑晶 郭長波[作者單位] 南開大學,軟體學院,天津,300071[作者信息] 劉光、孫鳳池、苑晶、郭長波,南開大學,軟體學院,天津,300071[作者英文名] LIU Guang SUN Feng-chi YUAN Jing GUO Chang-bo[第一作者] 劉光[第一作者單位] 南開大學,軟體學院,天津,300071[作者個數] 4[刊名] 自動化與儀表[英文刊名] AUTOMATION & INSTRUMENTATION[期刊類別] TP[期刊ID] zdhyyb[核心期刊標記] H0H00[年] 2009[卷] 24[期] 09[頁碼] 36-40[欄目名稱] 計算機應用[欄目英文名] COMPUTER ALPPLIATIONS[分類號] TP368.1[關鍵詞] 無線感測器 控制器 自動投放裝置[摘要] 分析無線感測器的應用趨勢,提出了動態布置無限感測器的需要,然後設計並實現了一種無線感測器車栽自動投放裝置及其控制器.詳細介紹了該自動投放裝置的結構、控制原理、軟硬體設計、抗干擾措施.實驗證明該裝置具有運行穩定、可靠,結構簡單等優點.[PDF全文] zdhyyb/zdhy2009/0909pdf/090911.pdf[URL文摘] zdhyyb/zdhy2009/0909/090911.htm[基金項目] 國家自然科學基金項目(60605021)[論文編號] 1001-9944(2009)09-0036-05[文獻標識碼] A[記錄ID] zdhyyb200909011[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 分布式多機器人通信模擬系統[英文標題] A simulated communications system for distributed multi-robots[作者] 蔡自興 任孝平 鄒磊[作者單位] 中南大學,信息科學與工程學院,湖南,長沙,410075[作者信息] 蔡自興、任孝平、鄒磊,中南大學,信息科學與工程學院,湖南,長沙,410075[作者英文名] CAI Zi-xing REN Xiao-ping ZOU Lei[第一作者] 蔡自興[第一作者單位] 中南大學,信息科學與工程學院,湖南,長沙,410075[作者個數] 3[刊名] 智能系統學報[英文刊名] CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS[期刊類別] TP[期刊ID] xdkjyc[核心期刊標記] 00000[年] 2009[卷] 4[期] 04[頁碼] 309-313[分類號] TP393.01[關鍵詞] 多機器人系統 模擬系統 通信網路 連通覆蓋 虛擬力[摘要] 針對目前多機器人通信模擬系統較少的問題,進行了多機器人通信模擬系統的設計研究.提出的多移動機器人通信模擬系統設計方案,側重於反映通信網路的拓撲變化情況,以及多個機器人之間是如何進行通信的.模擬系統預留了機器人控制演算法的介面,便於結合機器人避碰、任務分配、連通覆蓋等進行綜合研究.多機器人覆蓋研究是目前多移動機器人和無線感測器網路中的一個研究熱點, 針對這個問題,採用了虛擬力分配策略,使得多機器人在保持連通性的同時盡可能大地覆蓋某一區域,最後以六邊形覆蓋為約束條件進行了區域覆蓋,並實現了該模擬系統的原型.實驗表明,該模擬系統能准確地模擬多機器人在保持相互通信的情況下,達到最大化的區域覆蓋.證實了基於虛擬力覆蓋策略的有效性.[PDF全文] xdkjyc/xdkj2009/0904pdf/090405.pdf[URL文摘] xdkjyc/xdkj2009/0904/090405.htm[基金項目] 國家自然科學基金資助項目(90820302,60805027);國家博士點基金資助項目(200805330005);湖南省院士基金資助項目(2009FJ4030);質檢公益行業科研專項項目(20081002).[論文編號] 1673-4785(2009)04-0309-05[文獻標識碼] A[記錄ID] xdkjyc200904005[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 基於CC2420的ZigBee犯人勞作安全管理系統[英文標題] ZigBee for Prisoner's Working Management System Based on CC2420[作者] 翁哲[作者單位] 武警工程學院通信工程系,陝西西安710086[作者信息] 翁哲,武警工程學院通信工程系,陝西西安710086[作者英文名] WENG Zhe[第一作者] 翁哲[第一作者單位] 武警工程學院通信工程系,陝西西安710086[作者個數] 1[刊名] 西安文理學院學報（自然科學版）[英文刊名] JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY OF ARTS AND SCIENCE(NATURAL SCIENCE EDITION)[期刊類別] NA[期刊ID] xajyxyxb[核心期刊標記] 00000[年] 2009[卷] 12[期] 03[頁碼] 42-45[分類號] TN914[關鍵詞] 射頻 無線通信 CC2420 PICl8[摘要] ZigBee技術是近年來通信領域中的研究熱點,具有低成本、低功耗、低速率、低復雜度的特點和高可靠性、組網簡單、靈活的優勢,被稱為無線感測器網路的國際標准.鑒於犯人外出勞作或在監區內活動無法有效監控的情況,主要介紹了一種基於Zigbee技術的射頻收發晶元CC2420和以PIC18系列單片機為控制核心的犯人勞作無線安全管理系統,對其工作原理進行了分析,給出了設計思路和軟硬體流程設計.該系統將可大大提高對犯人的管控.[PDF全文] xajyxyxb/xajy2009/0903pdf/090312.pdf[URL文摘] xajyxyxb/xajy2009/0903/090312.htm[論文編號] 1008-5564(2009)03-0042-04[文獻標識碼] A[記錄ID] xajyxyxb200903012[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 基於微粒群模型的移動感測器網路部署研究[英文標題] Deployment of Wireless Sensor Networks Mobile Nodes Based on Particle Swarm Optimization Model[作者] 戶曉玲 曾建潮[作者單位] 太原科技大學復雜系統與計算智能實驗室,山西太原,030024[作者信息] 戶曉玲、曾建潮,太原科技大學復雜系統與計算智能實驗室,山西太原,030024[作者英文名] HU Xiao-ling ZENG Jian-chao[第一作者] 戶曉玲[第一作者單位] 太原科技大學復雜系統與計算智能實驗室,山西太原,030024[作者個數] 2[刊名] 計算機技術與發展[英文刊名] COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT[期刊類別] TP[期刊ID] wjfz[核心期刊標記] 00000[年] 2009[卷] 19[期] 10[頁碼] 81-84,88[欄目名稱] 智能、演算法、系統工程[分類號] TP393[關鍵詞] 無線感測器網路 部署 微粒群演算法 覆蓋盲區[摘要] 感測器節點的部署是無線感測器網路中的很重要的問題,因為它反映了感測器網路的成本和監視能力.為了減少感測器節點部署時產生的覆蓋盲區,提高網路的覆蓋率,提出了一種新的基於微粒群模型的移動感測器節點位置優化配置演算法.該演算法根據節點的位置信息建立節點部署優化模型.利用微粒群演算法求解該優化模型,優化過程中的最優解作為節點的最終配置位置.模擬結果表明該演算法最大可能地減少了網路中的覆蓋盲區,有效改善了網路的覆蓋率.[PDF全文] wjfz/wjfz2009/0910pdf/091022.pdf[URL文摘] wjfz/wjfz2009/0910/091022.htm[基金項目] 國家自然科學基金資助項目(60674104)[論文編號] 1673-629X(2009)10-0081-04[文獻標識碼] A[記錄ID] wjfz200910022[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 無線感測器網路任務分配的粒子群優化演算法[英文標題] Research on PSO Algorithm of Task Allocation in Wireless Sensor Network[作者] 陳慶枝[作者單位] 福建莆田學院電子信息工程學系,福建,莆田,351100[作者信息] 陳慶枝,福建莆田學院電子信息工程學系,福建,莆田,351100[作者英文名] CHEN Qing-[第一作者] 陳慶枝[第一作者單位] 福建莆田學院電子信息工程學系,福建,莆田,351100[作者個數] 1[刊名] 蘇州科技學院學報(工程技術版)[英文刊名] JOURNAL OF UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY OF SUZHOU(ENGINEERING AND TECHNOLOGY)[期刊類別] TA[期刊ID] szcjhbxyxb[核心期刊標記] 00000[年] 2009[卷] 22[期] 03[頁碼] 58-61,69[分類號] TP391[關鍵詞] 無線感測器網路 任務分配 粒子群優化[摘要] 為延長網路生命周期,減少網路能量消耗和均衡網路負載,引入了離子群優化演算法,提出了一種基於離散粒子群優化的任務分配演算法.該演算法根據任務總完成時間和能量損耗,建立代價函數,實現優化任務分配策略.引人變異運算元,很好地保持了種群的多樣性並提高了演算法的全局搜索能力.模擬實驗結果表明演算法是可行的和有效的.[PDF全文] szcjhbxyxb/szcj2009/0903pdf/090315.pdf[URL文摘] szcjhbxyxb/szcj2009/0903/090315.htm[論文編號] 1672-0679(2009)03-0058-04[文獻標識碼] A[記錄ID] szcjhbxyxb200903015[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 無線感測器網路簇首生成演算法的比較研究[英文標題] Comparison of Cluster-head Selection Algorithms in Wireless Sensor Networks[作者] 萬潤澤 許芷岩[作者單位] 湖北第二師范學院計算機學院,武漢430205[作者信息] 萬潤澤、許芷岩,湖北第二師范學院計算機學院,武漢430205[作者英文名] WAN Run-ze XUN Zhi-yan[第一作者] 萬潤澤[第一作者單位] 湖北第二師范學院計算機學院,武漢430205[作者個數] 2[刊名] 湖北第二師范學院學報[英文刊名] JOURNAL OF HUBEI UNIVERSITY OF EDUCATION[期刊類別] GA[期刊ID] pxyyj-hbjyxyxb[核心期刊標記] 00000[年] 2009[卷] 26[期] 08[頁碼] 24-26[欄目名稱] 基礎理論研究[分類號] TP393[關鍵詞] 無線感測器網路 簇首生成 比較[摘要] 在無線感測器網路中,簇首節點通常具有較高的能量,負責其所在區域的內信息的處理和轉發,因此簇首的選取對於網路的生命周期至關重要.本文對幾種典型簇首生成演算法從簇首產生速度、簇的形成速度、簇的維護開銷、簇的負載均衡性和演算法的健壯性、擴展性、節能性等方面做了綜合分析.[PDF全文] pxyyj-hbjyxyxb/pxyy2009/0908pdf/090811.pdf[URL文摘] pxyyj-hbjyxyxb/pxyy2009/0908/090811.htm[基金項目] 湖北省高校中青年科技創新團隊項目(資助號:T200904);湖北第二師范學院院管課題.[論文編號] 1674-344X(2009)08-0024-03[文獻標識碼] A[記錄ID] pxyyj-hbjyxyxb200908011[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 基於ZigBee的工業環境監測網路節點的設計[英文標題] Design of the Instrial Environment Monitoring Network Node Based on ZigBee[作者] 郝憲鋒 劉廣孚[作者單位] 中國石油大學(華東)信息與控制工程學院,東營,257061[作者信息] 郝憲鋒、劉廣孚,中國石油大學(華東)信息與控制工程學院,東營,257061[作者英文名] HAO Xian-feng LIU Guang-fu[第一作者] 郝憲鋒[第一作者單位] 中國石油大學(華東)信息與控制工程學院,東營,257061[作者個數] 2[刊名] 科學技術與工程[英文刊名] SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING[期刊類別] NT[期刊ID] kxjsygc[核心期刊標記] 00H00[年] 2009[卷] 9[期] 18[頁碼] 5562-5564,5581[欄目名稱] 研究簡報[欄目英文名] Research Notes[分類號] TP393.06[關鍵詞] 環境監測 無線感測器網路 ZigBee CC2430[摘要] 介紹了Zigbee技術及網路拓撲結構,在此基礎之上構建了基於Zigbee的工業環境監測網路.以CC2430晶元為核心,設計了一種應用於工業環境監測的無線感測器網路節點,並詳細闡述了網路節點中無線通信模塊和數據採集模塊的設計.[PDF全文] kxjsygc/kxjs2009/0918pdf/091872.pdf[URL文摘] kxjsygc/kxjs2009/0918/091872.htm[論文編號] 1671-1819(2009)18-5562-04[文獻標識碼] A[記錄ID] kxjsygc200918072[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 基於虛擬柵格的無線感測器網路路由協議[英文標題] VIRTUAL GRID BASED ROUTING PROTOCOL FOR WIRELESS SENSOR NETWORK[作者] 雲春峰 王培康[作者單位] 中國科學技術大學電子工程與信息科學系,安徽,合肥,230027[作者信息] 雲春峰、王培康,中國科學技術大學電子工程與信息科學系,安徽,合肥,230027[作者英文名] Yun Chunfeng Wang Peikang[第一作者] 雲春峰[第一作者單位] 中國科學技術大學電子工程與信息科學系,安徽,合肥,230027[作者個數] 2[刊名] 計算機應用與軟體[英文刊名] COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE[期刊類別] TP[期刊ID] jsjyyyrj[核心期刊標記] H0000[年] 2009[卷] 26[期] 09[頁碼] 200-202,218[欄目名稱] 網路與通信[關鍵詞] 無線感測器網路 虛擬柵格 拓撲控制 路由協議[摘要] 提出一種基於虛擬柵格的分簇路由協議.在本協議中匯聚節點動態、隨機地建立虛擬柵格,同時形成簇結構;並依據剩餘能量以及簇的整體能量消耗選擇簇頭.本協議不但減少了控制信息和冗餘信息,而且均衡了感測器節點的能量消耗.模擬的結果表明本協議是能量有效、可擴展的無線感測器路由協議.[PDF全文] jsjyyyrj/jsjy2009/0909pdf/090964.pdf[URL文摘] jsjyyyrj/jsjy2009/0909/090964.htm[記錄ID] jsjyyyrj200909064[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 無線感測器網路距離無關定位演算法研究[英文標題] Research on Range-free Localization Algorithm in Wireless Sensor Networks[作者] 許秀蘭[作者單位] 常熟理工學院計算機科學與工程學院,江蘇,常熟,215500[作者信息] 許秀蘭,常熟理工學院計算機科學與工程學院,江蘇,常熟,215500[作者英文名] XU Xiu-lan[第一作者] 許秀蘭[第一作者單位] 常熟理工學院計算機科學與工程學院,江蘇,常熟,215500[作者個數] 1[刊名] 計算機與現代化[英文刊名] COMPUTER AND MODERNIZATION[期刊類別] TP[期刊ID] jsjyxdh[核心期刊標記] 00000[年] 2009[期] 10[頁碼] 6-9[欄目名稱] 演算法與分析與設計[欄目英文名] ANALYSIS AND DESIGN OF ALGORITHM[分類號] TP301[關鍵詞] 無線感測器網路 節點定位 距離無關定位 定位演算法 定位系統[摘要] 網路自身定位問題是無線感測器網路的基本和重要問題之一.由於range-based定位機制的局限性,無需配置測距或測角設備,硬體成本低的距離無關定位演算法被提出.根據是否有無錨節點來論述和比較現有的距離無關定位演算法,提出距離無關定位演算法需進一步研究解決的問題.[PDF全文] jsjyxdh/jsjy2009/0910pdf/091003.pdf[URL文摘] jsjyxdh/jsjy2009/0910/091003.htm[論文編號] 1006-2475(2009)10-0006-04[文獻標識碼] A[記錄ID] jsjyxdh200910003[入庫日期] 20091124------------------------------------------[論文標題] 一種無線感測器網路的路由異常檢測方案[英文標題] A Scheme for Routing Anomaly Detection in Wireless Sensor Networks[作者] 宋建華[作者單位] 湖北大學數學與計算機科學學院,湖北,武漢,430062[作者信息] 宋建華,湖北大學數學與計算機科學學院,湖北,武漢,430062[作者英文名] SONG Jian-hua[第一作者] 宋建華[第一作者單位] 湖北大學數學與計算機科學學院,湖北,武漢,430062[作者個數] 1[刊名] 湖北財經高等專科學校學報[英文刊名] JOURNAL OF HUBEI COLLEGE OF FINANCE AND ECONOMICS[期刊類別] FA[期刊ID] hbcjgdzkxxxb[核心期刊標記] 00000[年] 2009[卷] 21[期] 04[頁碼] 53-55[欄目名稱] 教育研究[分類號] TP393.08[關鍵詞] 無線感測器網路 路由攻擊 異常檢測[摘要] 路由安全問題是無線感測器網路的關鍵技術之一.本文提出了一種如何將異常檢測技術應用到無線感測器網路的路由安全中的方案.[PDF全文] hbcjgdzkxxxb/hbcj2009/0904pdf/090415.pdf[URL文摘] hbcjgdzkxxxb/hbcj2009/0904/090415.htm[基金項目] 國家自然科學基金(60603069);湖北省自然科學基金(21306ABA016);武漢大學軟體工程國家重點實驗室開放基金(SKLSE20080709).[論文編號] 1009-170X(2009)04-0053-03[文獻標識碼] A[記錄ID] hbcjgdzkxxxb200904015[入庫日期] 20091124------------------------------------------

J. 無線感測器網路通信協議的目錄

第1章 無線感測器網路概述
1.1 引言
1.2 無線感測器網路介紹
1.2.1 無線感測器網路體系結構
1.2.2 無線感測器網路的特點和關鍵技術
1.2.3 無線感測器網路的應用
1.3 無線感測器網路路由演算法
1.3.1 無線感測器網路路由演算法研究的主要思路
1.3.2 無線感測器網路路由演算法的分類
1.3.3 無線感測器網路QoS路由演算法研究的基本思想
1.3.4 無線感測器網路QoS路由演算法研究的分類
1.3.5 平面路由的主流演算法
1.3.6 分簇路由的主流演算法
1.4 ZigBee技術
1.4.1 ZigBee技術的特點
1.4.2 ZigBee協議框架
1.4.3 ZigBee的網路拓撲結構
1.5 無線感測器安全研究
1.5.1 無線感測器網路的安全需求
1.5.2 無線感測器網路安全的研究進展
1.5.3 無線感測器網路安全的研究方向
1.6 水下感測器網路
1.7 無線感測器網路定位
1.7.1 存在的問題
1.7.2 性能評價
1.7.3 基於測距的定位方法
1.7.4 非測距定位演算法
1.7.5 移動節點定位
第2章 無線感測器網路的分布式能量有效非均勻成簇演算法
2.1 引言
2.2 相關研究工作
2.2.1 單跳成簇演算法
2.2.2 多跳成簇演算法
2.3 DEEUC成簇路由演算法
2.3.1 網路模型
2.3.2 DEEUC成簇演算法
2.3.3 候選簇頭的產生
2.3.4 估計平均能量
2.3.5 最終簇頭的產生
2.3.6 平衡簇頭區節點能量
2.3.7 演算法分析
2.4 模擬和分析
2.5 結論及下一步工作
參考文獻
第3章 無線感測器網路分簇多跳能量均衡路由演算法
3.1 無線傳輸能量模型
3.2 無線感測器網路路由策略研究
3.2.1 平面路由
3.2.2 單跳分簇路由演算法研究
3.2.3 多跳層次路由演算法研究
3.3 LEACH-L演算法
3.3.1 LEACH-L的改進思路
3.3.2 LEACH-L演算法模型
3.3.3 LEACH-L描述
3.4 LEACH-L的分析
3.5 實驗模擬
3.5.1 評價參數
3.5.2 模擬環境
3.5.3 模擬結果
3.6 總結及未來的工作
3.6.1 總結
3.6.2 未來的工作
參考文獻
第4章 基於生成樹的無線感測器網路分簇通信協議
4.1 引言
4.2 無線傳輸能量模型
4.3 基於時間延遲機制的分簇演算法（CHTD）
4.3.1 CHTD的改進思路
4.3.2 CHTD簇頭的產生
4.3.3 CHTD簇頭數目的確定
4.3.4 CHTD最優簇半徑
4.3.5 CHTD描述
4.3.6 CHTD的特性
4.4 CHTD簇數據傳輸研究
4.4.1 引言
4.4.2 改進的CHTD演算法（CHTD-M）
4.4.3 CHTD-M的分析
4.5 模擬分析
4.5.1 生命周期
4.5.2 接收數據包量
4.5.3 能量消耗
4.5.4 負載均衡
4.6 總結及未來的工作
4.6.1 總結
4.6.2 未來的工作
參考文獻
第5章 基於自適應蟻群系統的感測器網路QoS路由演算法
5.1 引言
5.2 蟻群演算法
5.3 APAS演算法的信息素自適應機制
5.4 APAS演算法的揮發系數自適應機制
5.5 APAS演算法的QoS改進參數
5.6 APAS演算法的信息素分發機制
5.7 APAS演算法的定向廣播機制
5.8 模擬實驗及結果分析
5.8.1 模擬環境
5.8.2 模擬結果及分析
5.9 總結及未來的工作
5.9.1 總結
5.9.2 未來的工作
參考文獻
第6章 無線感測器網路簇頭選擇演算法
6.1 引言
6.2 LEACH NEW演算法
6.2.1 網路模型
6.2.2 LEACH NEW簇頭選擇機制
6.2.3 簇的生成
6.2.4 簇頭間多跳路徑的建立
6.3 模擬實現
6.4 結論及未來的工作
參考文獻
第7章 水下無線感測網路中基於向量的低延遲轉發協議
7.1 引言
7.2 相關工作
7.3 網路模型
7.3.1 問題的數學描述
7.3.2 網路模型
7.4 基於向量的低延遲轉發協議
7.4.1 基於向量轉發協議的分析
7.4.2 基於向量的低延遲轉發演算法
7.5 模擬實驗
7.5.1 模擬環境
7.5.2 模擬分析
7.6 總結
參考文獻
第8章 無線感測器網路數據融合演算法研究
8.1 引言
8.2 節能路由演算法
8.2.1 平面式路由演算法
8.2.2 層狀式路由演算法
8.3 數據融合模型
8.3.1 數據融合系統
8.3.2 LEACH簇頭選擇演算法
8.3.3 簇內融合路徑
8.3.4 環境設定和能耗公式
8.4 數據融合模擬
8.4.1 模擬分析
8.4.2 模擬結果分析
8.5 結論
參考文獻
第9章 無線感測器網路相關技術
9.1 超寬頻技術
9.1.1 系統結構的實現比較簡單
9.1.2 空間傳輸容量大
9.1.3 多徑分辨能力強
9.1.4 安全性高
9.1.5 定位精確
9.2 物聯網技術
9.2.1 物聯網原理
9.2.2 物聯網的背景與前景
9.3 雲計算技術
9.3.1 SaaS軟體即服務
9.3.2 公用/效用計算
9.3.3 雲計算領域的Web服務
9.4 認知無線電技術
9.4.1 傳統的Ad-hoc方式中無線感測器網路的不足
9.4.2 在ZigBee無線感測器網路中的應用
參考文獻
第10章 無線感測器網路應用
10.1 軍事應用
10.2 農業應用
10.3 環保監測
10.4 建築應用
10.5 醫療監護
10.6 工業應用
10.6.1 工業安全
10.6.2 先進製造
10.6.3 交通控制管理
10.6.4 倉儲物流管理
10.7 空間、海洋探索
10.8 智能家居應用