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无线传感器网络：有关最新发展和潜在协同作用的调查
抽象无线传感器网络（WSN）已成为未来最有前途的技术之一。这是通过技术的进步和小型，廉价和智能传感器的可用性来实现的，从而产生了成本效率且易于部署的WSN。但是，研究人员必须采取各种挑战，以促进现实世界中WSN技术的广泛部署。在本调查中，我们概述了无线传感器网络及其应用领域，包括为了进一步推动技术应解决的挑战。然后，我们回顾了WSN的最新技术和测试床。最后，我们确定了几个未来需要研究的开放研究问题。我们的调查与现有调查不同，因为我们专注于无线传感器网络技术的最新发展。我们回顾了领先的研究项目，标准和技术以及平台。此外，我们重点介绍了WSN研究中最近的一种现象，该现象是探索传感器网络与其他技术之间的协同作用，并解释这如何帮助传感器网络实现其全部潜力。本文打算通过对最近的发展进行全面调查来帮助新的研究人员进入WSN领域。
无线传感器网络中的机器学习
抽象无线传感器网络（WSN）由于能够从物理世界中收集和传输数据，因此在各个领域都受到了极大的关注。将机器学习技术集成到WSN中，为从收集的数据中提取有价值的见解开辟了新的机会，并实现了智能决策。本文对机器学习在WSN中的应用进行了全面审查，并讨论了与实施相关的挑战。我们介绍了该领域最先进的研究的调查，强调了机器学习算法在WSN中的多种应用，并解决了研究人员遇到的关键挑战和局限性。此外，我们讨论了在WSN中利用机器学习的潜在未来方向，以进一步增强其能力并应对新兴挑战。本文旨在为有兴趣了解WSN机器学习的应用，挑战和未来前景的研究人员和从业人员提供宝贵的资源。关键词：无线传感器网络，数据，评论，机器学习，挑战，研究人员。
延长无线传感器网络的使用寿命
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 已在很大程度上整合了所有领域，包括军事和民用领域。它们的主要限制是能源资源非常有限。由于成本高昂，充电或更换电池通常很复杂或不可能。这些自主系统的新能源管理技术方法的开发已确定了两种战略性的能源管理分类类别。第一类“软件”旨在开发路由协议算法，使传输更智能、更节能。第二类“硬件”更侧重于新的能源回收技术，引起了学者和工业家的关注，因为它们带来了一种具有延长寿命性能的新型能源存储方式。此外，这一类别还启发了支持 WSN 管理的应用程序（例如实时进程）的新方法。在本文中，我们回顾了当前使用 WSN (EHTS-WSN) 的能量收集技术和策略的不同来源及其各种应用领域。我们的评论为 WSN 中的能量收集目的提供了当前分析和未来前景。因此，我们建议需要确保结合 WSN 的“软件”和“硬件”设计的折衷，以优化能耗并延长网络的寿命。
医疗保健中的传感器网络和数据管理
环境变量或给定系统描述符的测量。WSN 可以是分布式的，例如监测特定地理区域空气质量的 WSN；也可以是本地化的，例如个人健康监测传感器网络 [1]。过去，WSN 面临的主要挑战是硬件限制和有限的能源资源。现在，主要问题涉及捕获、处理、存储、同步和管理来自大型动态 WSN 的多个数据流的能力，以及在需要时能够实时响应的能力 [2]。数据积累速度正在加快。根据普遍估计，数据总量每两年翻一番，甚至更快。预计 2020 年推出的 5G 移动基础设施将见证数据容量和使用量的快速扩展（表 I）[3]。
现场环境中无线传感器网络节点的多源能量收集系统
摘要 —本文介绍了适用于自供电无线传感器网络 (WSN) 节点的硬件平台的设计、实现和特性。其主要设计目标是设计一个混合能量收集系统，以延长 WSN 节点在现场环境中部署后的使用寿命。除了实现最佳组件（微控制器、传感器、射频 (RF) 收发器等）以实现最低功耗外，还需要考虑能源，而不是频繁充电或更换电池。因此，该平台采用了多源能量收集模块，从周围环境中收集能量，包括风能、太阳辐射和热能。该平台还包括一个通过超级电容器、RF 收发器模块和主微控制器模块的能量存储模块。实验结果表明，经过适当集成的 WSN 节点系统将储备足够的能量，并满足现场环境中无电池的 WSN 节点的长期供电需求。实验结果和九天的经验测量表明，平均每日发电量为7805.09 J，远远超过WSN节点的能量消耗（约2972.88 J）。
飞机设计中的无线传感器网络...
摘要：航空工业面临着降低运营和维护成本的诸多挑战。降低这些成本的可能方法之一是引入无线传感器网络 (WSN)。WSN 已经在安全关键和非安全关键分布式系统中找到了各种应用。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。使用市场上可用的组件特别关注 WSN 的设计问题。关键词：无线传感器网络、飞机结构健康监测、微机电系统、基于状态的维护、传感器节点 介绍 飞机的重量直接影响运营成本。目前，飞机重量减轻一磅意味着每架飞机每年可节省 100 美元。航空工业在减重方面进行了许多创新。多年来，复合材料、混合材料和先进铝合金在机身中的占比大幅增加，实现了显著的重量优势。然而，由于保守的设计理念仍然盛行，复合材料、混合材料和先进铝合金的全部潜力（如材料允许量的大幅减少）尚未实现。必须提高对这些先进材料的疲劳、裂纹/分层识别/增长和损伤容限特性的评估信心。这将有助于减少当前飞机结构设计中的保守性，从而实现细长的飞机机身结构。在过去十年中，无线传感器网络 (WSN) 已成功应用于许多工程领域，例如：结构健康监测 (SHM)、工业应用、环境监测、交通管制、健康应用等。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。
海洋环境监测的研究进步
海洋环境监测系统对研究人员具有重要意义，因为海洋是自然资源的仓库。理解和评估海洋的环境条件至关重要。在过去的几十年中，已经进行了几项研究，这些研究使用了复杂的信息和通信技术来确保海洋生态系统。无线传感器网络（WSN）是监视海洋环境的有前途的技术，它带来了巨大的好处，例如提高准确性和实时观察结果。传感器技术的进步，例如微电机电系统（MEMS），集成系统，分布式处理，无线通信和无线传感器应用程序，有助于WSN的开发。本文介绍了WSN的利用，并分析了通过WSN进行海洋环境监测的先前和现有项目的工作和技术，还包括用于监视各种海洋参数的MEMS传感器技术，例如海浪监测，水电导率，温度，温度，海洋深度。
Lakshmi Surya Latike博士，M.Vani 2，M.Neha 2，N.Spoorthi 2（2024）。强大且安全的框架，用于增强物联网网络安全性来对抗WORMH
无线传感器网络（WSN）在过去几十年中已经显着发展，成为监视和控制各种应用程序的重要组成部分，例如环境传感，医疗保健和工业自动化。传统上，WSN依靠静态路由协议，这些协议不能很好地适应网络条件的变化，从而导致了诸如交通拥堵，能源效率低下和整体网络绩效之类的问题。这些系统使用固定的路由路径进行数据传输，通常会导致网络上的负载分布不平衡，从而降低了传感器的寿命和性能。传统WSN系统的主要缺点是他们无法处理流量或网络条件的动态变化，例如节点故障，能量耗尽或环境破坏。这会导致效率低下的路由，不必要的数据重传和增加功耗。此外，大多数常规的WSN不能很好地支持可扩展性，因此很难随着网络的增长而保持最佳性能。此外，传统的路由方法通常依赖于单个路径，如果路径变得不可用或拥挤，则增加数据丢失的风险。该系统解决的问题是需要一种更适应性和高效的路由机制，该机制可以处理网络中的动态变化，同时确保负载平衡和容错性。这项研究的动机是提高WSN的可靠性，能源效率和可扩展性，尤其是在传统方法无法有效执行的大规模网络的背景下。所提出的系统旨在将软件定义的网络（SDN）与WSN集成，以启用动态负载平衡和多路径路由。SDN允许对路由路径进行集中控制和实时适应，提供提高的灵活性，更好的交通管理和增强的容错性。通过动态调整路线并平衡整个网络的负载，该系统试图克服传统方法的局限性，并确保在各种WSN应用程序中的最佳性能。
1. Dragoljub VUJIC 飞机设计和结构健康监测中的无线传感器网络
1. 塞尔维亚贝尔格莱德军事技术学院 摘要：航空工业面临着降低运营和维护成本的诸多挑战。降低这些成本的可能方法之一是引入无线传感器网络 (WSN)。WSN 已经在安全关键和非安全关键分布式系统中找到了多种应用。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。特别关注了使用市场上现有组件的 WSN 设计问题。 关键词：无线传感器网络、飞机结构健康监测、微机电系统、基于状态的维护、传感器节点 介绍 飞机的重量直接影响运营成本。目前，飞机重量减轻一磅意味着每架飞机每年可节省 100 美元。航空工业在减轻重量方面进行了许多创新。多年来，机身中复合材料、混合材料和先进铝合金的比例大幅增加，实现了显著的重量效益。然而，由于保守的设计理念仍然盛行，复合材料、混合材料和先进铝合金的全部潜力尚未实现，因为材料允许量大幅减少。必须提高对这些先进材料的疲劳、裂纹/分层识别/增长和损伤容限特性的评估信心。这将有助于减少当前飞机结构设计中的保守性，从而实现细长的飞机机身结构。在过去十年中，无线传感器网络 (WSN) 已成功应用于许多工程领域，例如：结构健康监测 (SHM)、工业应用、环境监测、交通控制、健康应用等。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。
智能建筑的节能无线传感器网络
摘要：无线传感器网络 (WSN) 的设计需要满足几个设计要求。其中最重要的就是优化电池寿命，这与传感器寿命紧密相关。终端用户通常避免更换传感器的电池，尤其是在智能农业和智能建筑等大规模部署场景中。为了优化电池寿命，无线传感器设计人员需要描绘和优化传感器分层架构不同级别的活动组件，主要是 (1) 在应用层生成和处理的数据集数量、(2) 操作系统 (OS) 的大小和架构、(3) 网络层协议，以及 (4) 电子元件的架构和工作循环技术。本文回顾了不同的相关技术，并研究了它们如何在传感器架构的每一层（例如硬件、操作系统、应用程序和网络层）优化能耗。本文旨在让研究人员在设计 WSN 节点时意识到各种优化机会。据我们所知，文献中还没有其他研究在智能节能建筑（SEEB）的背景下对 WSN 的能量优化进行回顾，也没有从前面列出的四个角度来帮助设计和实施用于 SEEB 的最佳 WSN。