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使用无线传感器网络演示测试平台进行调查
该探索性项目的第一阶段涉及研究 WSN 领域的现有工作和工业需求。通过文献综述、研讨会出席和对主要合作者的访问，确定了许多重要的测量问题。这些问题包括无线电链路质量、网络、传感器、机载处理和高级处理。研究还发现，采用这些技术存在两个主要障碍。首先，对于许多潜在用户来说，建立任何网络都需要软件和电气工程方面的专业知识，这已被证明是极其昂贵和耗时的，这表明该技术在许多方面仍处于起步阶段。其次，这种系统的输出通常尚未完全理解。需要更充分地描述 WSN 测量的准确性和可靠性，以便进行成本效益或风险分析。
基于无线传感器的下一代物联网网络...
摘要——物联网 (IoT) 代表着一项重大的技术进步，将对社会和全球经济的各个方面产生深远影响。通过将物理对象与网络连接相结合，物联网使这些对象能够收集和交换数据，这对提高效率、资源分配和生活质量具有深远的影响。由无线传感器网络 (WSN) 驱动的物联网有望改变我们与周围世界的互动方式。通过利用物联网感知、收集、传输、分析和分发数据的功能，人类可以应对一些紧迫的挑战。从弥合社会经济差距到优化资源分配和增强我们对环境的理解，物联网为更公平和可持续的未来提供了潜力。随着技术的不断发展，物联网应用的可能性将不断扩大，推动多个领域的创新和进步。本文讨论了基于 WSN 的下一代物联网网络及其挑战和应用。
项目名称：- 国家物理实验室
愿景：消防队抵达一家工业厂房，发现火势熊熊，有工人被困。当他们驶入停车场时，卡车上的笔记本电脑会自动显示建筑物的示意图，其中包含当前温度读数和每个房间人员的位置。消防队长评估情况并派他的手下进入风险最小的地点。但他能依靠通信系统的弹性来继续提供准确的信息吗？这个例子只是无线传感器网络 (WSN) 的一个潜在应用 - 传感器设备的组合，可以测量温度、声音、光线和振动等多个变量。由于没有布线，因此可以进行临时部署、多个冗余通信链路、动态路由和移动性。该项目将建立一个由数百个收发器组成的网络，以调查它们在各种极端环境中的通信性能。利用 NPL 在 EMC 和天线方面的独特设施和专业知识，NPL 将成为弹性 WSN 通信领域的全球领导者。
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切换系统和计算机网络实验室课程代码：ETE 4020房间：18讲师：P。Sinkala先生/A. Mundengo先生学期1学期2 S/N代码课程标题S/N代码课程标题1。ETE 4050光传输网络（OTN）4。EEE 4020电磁场理论2。ETE 4020开关系统和计算机网络5。ETE 4030无线杂物和传感器网络（WSN）3。 ETE 4051加密和网络安全6。 ETE 4040统一通信与视频会议4。 EMA 4021数值计算ETE 4030无线杂物和传感器网络（WSN）3。ETE 4051加密和网络安全6。ETE 4040统一通信与视频会议4。 EMA 4021数值计算ETE 4040统一通信与视频会议4。EMA 4021数值计算
低能耗唤醒无线电技术概述
物联网 (IoT) 目前已用于许多无线传感器网络 (WSN) 应用中。传统上，WSN 的能耗被视为主要问题之一。能耗主要来自传感、数据处理、通信和其他浪费的能量，例如空闲监听、碰撞和偷听。这些传感器节点通常由外部电源供电，因此使用寿命较短。幸运的是，无线能量收集 (WEH) 的不同方法已经得到改进。因此，唤醒无线电 (WuR) 成为 WEH 的补救措施，它提供有源、无源和半无源电路消耗和其他协议。例如，最常用、最令人信服和最有效的是无源 WuR，它可以通过减少不必要的空闲监听来显著增加传感器网络 (SN) 中的网络寿命。最后，本文提出了有源、半无源的最新技术，主要以无源 WuR 为中心，并涵盖了应用领域。然后，概述了与物理层、介质访问控制 (MAC) 和路由层相关的 WuR。最后，本文强调了唤醒技术在未来 IoT 应用中的潜在研究机会。
提高基于粒子滤波器的定位可靠性...
摘要— 近来，各个行业领域对使用无线传感器网络 (WSN) 进行准确、快速和可靠的室内定位的需求日益增长。在杂乱和嘈杂的环境中，准确定位通常通过称为状态估计器或滤波器的数学算法来实现。粒子滤波器 (PF) 是定位中最常用的滤波器，在基于 WSN 的实时定位的典型条件下，存在样本贫乏问题。本文提出了一种新颖的混合粒子/有限脉冲响应 (FIR) 滤波算法，用于在导致样本贫乏的恶劣条件下提高基于 PF 的定位方案的可靠性。混合粒子/FIR 滤波器检测 PF 故障，并通过使用辅助 FIR 滤波器的输出重置 PF 来恢复故障的 PF。本文结合正则化粒子滤波器 (RPF) 和扩展无偏 FIR (EFIR) 滤波器，构建了混合 RP/EFIR 滤波器。通过模拟，混合 RP/EFIR 滤波器证明了其改进的可靠性和从故障中恢复 RPF 的能力。
AI-WSN：基于蜂群的到达方向估计
人工智能 (AI) 技术是无线传感器网络 (WSN) 中能源利用的最重要考虑因素。AI 通过优化传感器节点的能耗来改变工业运营。因此，它对于提高传感器节点定位精度至关重要，尤其是在不平衡或 Ad-hoc 环境中。因此，本研究的目的是提高传感器节点经常遇到障碍物或障碍物的位置的定位过程的准确性。蜂群优化 (BSO) 算法用于分割传感器节点，以提高锚节点和未知节点对之间的到达方向 (DoA) 估计的准确性。即使在存在不平衡条件的情况下，涉及三个独立蜂群的所提出的 DoA-BSO 也可以识别合理的锚节点以及排列成簇的分段节点。为了获得预期结果，目标函数的设计考虑了锚节点和未知节点对的跳数、能量和传输距离等因素。研究在大规模 WSN 中使用传感器节点对进行，以确定 DoA-BSO 的定位精度。将 DoA-BSO 与传统方法进行比较时，元启发式算法的结果表明，它显著提高了节点的准确性和分割性。
按需无线充电概述
无线电力传输 (WPT) 这项新兴技术的快速发展使得能量受限的无线传感器网络 (WSN) 能够通过移动充电机器人持续为传感器的电池充电。之前的方案是移动充电器 (MC) 不管网络中的每个传感器节点 (SN) 的能量状态如何，都定期访问并为其充电，而当前的趋势是使用一种更高效的充电方案，即按需充电方案。在按需充电方案中，当电池能量低于预设阈值时，MC 只会访问并给少数转发了充电请求的 SN 充电。然而，由于 WSN 的能耗动态性，设计按需无线充电方案仍然是一个具有挑战性的研究问题。本文探讨了按需无线充电方案的一些最新设计问题以及相应的性能评估指标。虽然近年来研究人员已经提出了许多高效的按需充电方案，但仍然存在一些限制，例如可扩展性、MC 的高能耗以及 SN 的充电延迟延长，如果不通过研究充分解决这些问题，可能会限制网络的性能效率和寿命。
回顾无线传感器网络的情境感知边缘 AI 模型——概述
摘要：传感器技术的最新进展有望导致无线传感器网络 (WSN) 在工业、物流、医疗保健等领域得到更广泛的应用。另一方面，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的进步正在成为处理来自边缘合成异构传感器的大量数据并在更好地理解情况的情况下得出准确结论的主要解决方案。WSN 和 AI 这两个领域的整合带来了更准确的测量、上下文感知分析和预测，对智能传感应用很有用。本文全面概述了使用传感器技术的上下文感知智能系统的最新发展。此外，它还讨论了它们的使用领域、相关挑战、采用 AI 解决方案的动机，重点关注边缘计算，即传感器和 AI 技术，以及对现有研究差距的分析。本研究的另一个贡献是使用语义感知方法来提取与调查相关的主题。后者具体列出了本文所收录文章所支持的 11 个主要研究主题，并从各个角度进行分析，以回答 5 个主要研究问题，最后还讨论了未来的潜在研究方向。
利用 LSTM 和强化学习实现 CIoT 节点中的自适应感知
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 在消费者物联网 (CIoT) 中提供了广泛的应用。WSN 中的传感器节点配备了一系列传感器，这些传感器通常会遇到能源供应有限的问题。因此，本文针对多传感节点提出了一种联合长短期记忆 (LSTM) 和强化学习的边缘智能框架。这种新颖的策略旨在通过在边缘节点使用基于 Q 学习的优化函数解决传感信号之间的互相关与传感器能耗之间的权衡，在测量周期内估计一组最佳的活动传感器。采用基于 LSTM 的预测模型从活动传感器监测的互相关传感信号中预测非活动传感器监测的传感信号。为了评估所提出的框架在 CIoT 节点中的性能，在空气污染监测数据集上模拟了该算法。模拟结果证实了所提出的框架的有效性和效率。与目前最先进的方法相比，所提出的算法在错误性能方面提高了 13%，在感知能耗方面提高了 27%，同时保持了非活动和活动传感器集之间互相关系数的下限。