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地下无线传感器网络定位方法及应用


地下无线传感器网络定位方法及应用

作  者:陈光柱等

出 版 社:电子工业出版社

出版时间:2017年01月

定  价:49.00

I S B N :9787121305498

所属分类: 专业科技  >  计算机/网络  >  网络与数据通信    

标  签:计算机/网络  网络配置与管理  网络与数据通信  

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TOP内容简介

本书是专门针对地下工程环境监测、人员及设备定位应用的地下无线传感器网络定位方法及应用介绍的著作。全书共5章,内容涉及地下无线传感器网络体系结构、本质安全型网络节点系统、网络节点能量收集方法、协同感知方法和自主定位跟踪方法。本书可以为计算机科学、测控技术、信息科学、自动化等领域从事无线传感器网络研究的相关专业技术人员提供参考。

TOP作者简介

陈光柱,博士毕业于四川大学计算机系,目前就职于成都理工大学核技术与自动化工程学院机电工程系,任教授。在传感器网络、机电系统设计、监测与控制领域有多年的研究经验。

TOP目录

目 录
第1章 地下无线传感器网络体系结构1
1.1 引言1
1.2 地下无线传感器网络模型3
1.2.1 无线传感器网络拓扑结构3
1.2.2 地下无线传感器网络结构3
1.3 地下非理想无线通信模型7
1.3.1 引言7
1.3.2 采煤工作面无线通信信道衰落模型9
1.3.3 采煤工作面无线通信信噪比模型15
1.4 簇头节点布置策略17
1.4.1 簇头节点布置模型17
1.4.2 簇头节点最低密度布置数学模型18
1.4.3 簇头节点非均匀最低密度布置算法22
1.4.4 簇头节点动态选择算法22
1.4.5 簇头节点动态选择算法仿真测试24
参考文献26
第2章 本质安全型网络节点系统29
2.1 引言29
2.2 网络节点本质安全电源电路30
2.2.1 网络节点的硬件结构30
2.2.2 本质安全电源电路设计与分析32
2.3 网络节点电路设计41
2.3.1 目标节点电路设计41
2.3.2 感知节点硬件电路设计46
2.3.3 网关硬件电路设计50
2.4 网络节点系统软件设计52
2.4.1 ZigBee协议简介52
2.4.2 目标节点软件设计54
2.4.3 感知节点软件设计57
2.4.4 网关软件设计62
2.5 网络节点系统性能测试与分析66
2.5.1 系统可靠性分析66
2.5.2 系统能耗分析71
2.5.3 网络节点系统定位性能实验76
参考文献78
第3章 网络节点能量收集方法81
3.1 引言81
3.2 振动发电原理82
3.2.1 压电发电原理82
3.2.2 电磁发电原理88
3.3 压电振子发电方法91
3.3.1 压电振子介绍91
3.3.2 双晶悬臂梁式压电振子建模93
3.2.3 双晶悬臂梁式压电振子结构有限元分析102
3.4 变频发电方法112
3.4.1 变频发电装置结构112
3.4.2 变频发电装置谐振建模113
3.4.3 变频发电装置谐振分析115
3.4.4 变频发电装置发电性能分析117
3.5 压电-电磁宽频发电方法120
3.5.1 压电-电磁宽频发电装置结构120
3.5.2 压电-电磁宽频发电装置发电分析122
3.6 压电-电磁宽频发电装置制作与性能测试132
3.6.1 压电-电磁宽频发电装置制作132
3.6.2 压电-电磁宽频发电装置发电实验平台搭建137
3.6.3 压电-电磁宽频发电装置发电实验分析138
参考文献150
第4章 协同感知方法153
4.1 引言153
4.2 网络工作调度策略154
4.2.1 理论描述154
4.2.2 感知节点调度算法160
4.2.3 网络工作调度仿真测试与分析162
4.3 二元协同目标感知策略172
4.3.1 目标感知模型172
4.3.2 感知节点数量模型174
4.3.3 二元协同感知策略175
4.3.4 二元协同感知算法仿真测试与分析178
4.3.5 二元协同感知算法物理性测试与分析182
参考文献183
第5章 自主定位跟踪方法185
5.1 引言185
5.2 网络节点定位工作流程186
5.2.1 网络节点定位交互过程186
5.2.1 各网络节点工作流程187
5.3 中垂线定位方法190
5.3.1 中垂线分割法原理190
5.3.2 中垂线定位算法195
5.3.3 虚拟中垂线定位算法196
5.3.4 仿真测试与分析199
5.3.5 物理性测试与分析203
5.4 基于虚拟衍生点的估计定位算法204
5.4.1 虚拟衍生点描述205
5.4.2 基于虚拟衍生点的估计定位算法206
5.4.3 仿真测试与分析208
5.5 基于Voronoi图的三维定位算法211
5.5.1 引言211
5.5.2 三维Voronoi图模型211
5.5.3 三维Voronoi定位算法212
5.5.4 仿真测试与分析214
5.5.5 物理性实验与分析216
5.6 基于RBF神经网络的运动目标跟踪预测方法217
5.6.1 跟踪预测模型217
5.6.2 RBF神经网络介绍218
5.6.3 基于RBF神经网络的目标跟踪预测算法220
5.6.4 仿真测试与分析220
参考文献226

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装  帧:平塑

页  数:236

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