检索结果-南通市图书馆

计算机与数字工程 2020年第2期48卷 412-416页

作者：黄林伟广东工业大学华立学院广州511325

为了提高低功耗无线网络体系动态负载均衡调度能力,降低网络的能量开销,提高网络的吞吐性能,提出一种基于最短路由节点部署的低功耗无线网络体系动态负载均衡调度算法。构建低功耗无线网络的节点部署的信息传播模型,采用自适应链路均衡... 详细信息

为了提高低功耗无线网络体系动态负载均衡调度能力,降低网络的能量开销,提高网络的吞吐性能,提出一种基于最短路由节点部署的低功耗无线网络体系动态负载均衡调度算法。构建低功耗无线网络的节点部署的信息传播模型,采用自适应链路均衡方法进行低功耗无线网络的传输信道均衡设计,结合自适应插值方法进行动态负载均衡调度的优先级列表构建,采用多重节点反复组合方法进行无线网络节点优化部署,设计高效时分多址协议进行的低功耗无线网络体系负载调度的时隙分配,实现动态负载均衡调度。仿真结果表明,采用该方法进行低功耗无线网络体系动态负载调度的负载均衡性较好,网络的输出吞吐量较高,有效改善了低功耗无线网络的信息传输和节点部署性能。

关键词：低功耗无线网络负载信道传输链路均衡调度

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低功耗生命体征监测系统设计与实现

低功耗生命体征监测系统设计与实现

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作者：刘滨滨吉林大学

学位级别：硕士

近年来,我国老龄人口的比例越来越高,其中独居老人占据很大的比例。独居老人的健康问题已经成为社会大众关注的焦点。并且现在生活节奏加快,很多青年人也处在亚健康的状态,对人体健康状态的监测已经成为现在人们的关注点。近期发展迅速... 详细信息

近年来,我国老龄人口的比例越来越高,其中独居老人占据很大的比例。独居老人的健康问题已经成为社会大众关注的焦点。并且现在生活节奏加快,很多青年人也处在亚健康的状态,对人体健康状态的监测已经成为现在人们的关注点。近期发展迅速的可穿戴医疗监测系统,为解决健康状态监测问题提供了切实可行的解决方案。各大科技公司纷纷推出自己的可穿戴设备用以人体生命体征参数监测。但是这些产品监测的生理指标比较单一,不能同时监测心率、心电、脉搏、体温、血氧饱和度浓度以及血压等基本生理参数。一些医疗公司推出的医用多参数监测设备则不满足可穿戴需求,在系统功耗方面也具有比较大的缺陷。除此之外,虽然有学者在生命体征参数融合推理方面进行了研究,但是这些体征参数融合的研究是对人体静止状态下体征参数融合进行健康状态推理。没有对人体运动状态下的体征参数融合进行研究,因此不能全面地表征人体状态。为了让系统能够对多项生理参数进行监测,具有低功耗特性与可穿戴性。在数据融合方面能够对静止和运动状态下系统采集到的多种生命体征参数进行数据融合,进而对人体的健康状态进行推理。本课题进行了以下研究工作:首先本课题设计了生命体征监测系统低功耗方案,将系统划分为腕部、胸部、网关和移动终端四部分,四部分之间通过BLE5.0协议组成体域网进行数据传输,低功耗方案包括硬件电路设计和软件调度策略设计两个方面。其次选择低功耗器件,设计了腕部、胸部以及网关电路。电路结构上采用“刚柔结合板”的结构来方便电路的可穿戴设计。其中刚性部分用以放置电子器件,柔性部分用于刚性部分之间的连接。再次对腕部、胸部、网关电路以及移动终端四部分进行相应软件设计,实现体域网的组建、生命体征数据的监测与传输、人体运动状态识别、移动终端数据显示以及体征数据传输到服务器存储。从次设计低功耗软件调度策略,根据人体静止、慢、,跑步以及上下楼等运动状态对系统各部分电路的MCU以及传感器的工作方式进行控制,动态调整系统工作时间和休眠时间,从软件调度方面降低系统功耗。最后采用模糊神经网络对系统采集到运动状态以及多种生命体征参数进行融合判决。在该部分研究中,首先对神经网络,模糊理论进行比较,然后对模糊神经网络的结构以及参数学习算法进行了详细分析。利用模糊神经网络完成数据融合,对人体不同运动状态下的健康状态融合判定。该课题通过对低功耗生命监测系统的研究设计,使得系统能够对多种生命体征信号进行监测,并且具备低功耗特性与可穿戴性。能够满足日常生活对生命体征的监测,对关爱老人健康,人体亚健康状态管理具有实际意义。也对运动状态下生命体征数据融合具有一定的借鉴意义。

关键词：低功耗无线网络可穿戴多体征参数运动状态模糊神经网络数据融合

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QPSO在无线网络位置优化中的应用

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新乡学院学报 2018年第12期35卷 13-16,33页

作者：高薇闽南理工学院信息管理学院福建石狮362700

传统的智能算法(如遗传算法、粒子群算法等)在位置优化问题中都需要将待优化的位置坐标上传到计算能力较强的节点(如计算机)上进行优化,很难在低功耗传感器节点中直接计算。针对这一问题,提出了基于量子粒子群算法的位置优化算法,并仿... 详细信息

传统的智能算法(如遗传算法、粒子群算法等)在位置优化问题中都需要将待优化的位置坐标上传到计算能力较强的节点(如计算机)上进行优化,很难在低功耗传感器节点中直接计算。针对这一问题,提出了基于量子粒子群算法的位置优化算法,并仿真实现了该算法,评估了该算法与传统算法的能耗。实验结果表明:基于量子粒子群的位置优化算法的计算量明显低于传统的基于粒子群的位置优化算法,更有利于在计算能力较低的无线网络节点中部署,具有重要的实际应用价值。

关键词：低功耗无线网络量子粒子群算法位置优化

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