机械振动无线传感器网络大量数据低功耗高效可靠传输方法研究

基本信息
批准号:51675067
项目类别:面上项目
资助金额:62.00
负责人:汤宝平
学科分类:
依托单位:重庆大学
批准年份:2016
结题年份:2020
起止时间:2017-01-01 - 2020-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:邓蕾,秦毅,肖鑫,谭骞,熊鹏,曾超,赵春华,周沿江,鲜鸿宇
关键词:
链路故障自愈无线传感器网络低功耗机械振动监测数据高效传输
结项摘要

Aiming at the key issues existed in mass data transmission such as high power consumption, poor timeliness and reliability caused by unbalanced topology, poor link reliability and narrow channel bandwidth in mechanical vibration wireless sensor networks, efficient and reliable transmission methods with low power for mass data in mechanical vibration wireless sensor networks are proposed. The research stratagem of this proposed method is as follows. A theoretical system of efficient and reliable transmission with low power for mass data in mechanical vibration wireless sensor networks, which has balanced topology construction, link failures self-healing, data compression, multi-channel data transmission and packet retransmission together, will be proposed to form the new principle and the novel methods for efficient and reliable transmission with low power for mass data in mechanical vibration wireless sensor networks. A novel method of balanced network topology construction in mechanical vibration wireless sensor network based on energy dissipation prediction will be proposed to build efficient and balanced network topology. A novel method of link failures self-diagnosis based on clustering link information sharing and link failures self-healing based on dynamic tree topology will be proposed to achieve low-power link failures self-healing of wireless sensor networks. A light weight and efficient data compression algorithm based on subband energy distribution and a multi-channel data transmission method based on reinforcement learning will be proposed to achieve efficient mass data transmission in wireless sensor networks with limited bandwidth. Finally, the data transmission performance will be evaluated. The proposed methods have important theoretical and practical values, and also for enrichment and development of the mechanical vibration monitoring theory and technology.

针对机械振动无线传感器网络因拓扑不均衡、链路可靠性低、信道带宽窄等导致大量数据传输功耗大、时效性差、可靠性低等关键问题,提出机械振动无线传感器网络大量数据低功耗高效可靠传输方法。该方法研究思路:提出集均衡网络拓扑构建、链路故障自愈、数据压缩、多信道数据传输、丢包重传于一体的低功耗高效可靠传输理论体系,形成机械振动无线传感器网络大量数据低功耗高效可靠传输新理论和新方法;提出能量耗散预测的无线传感器网络均衡拓扑构建理论,实现高效、均衡的机械振动无线传感器网络拓扑构建;提出分簇链路信息共享的链路故障自诊断方法和动态树结构链路故障自修复方法,实现机械振动无线传感器网络低功耗链路故障自愈;提出子带能量分布的轻量高效数据压缩算法和强化学习的多信道数据传输方法,在信道带宽窄的无线传感器网络中实现大量数据高效传输;最后进行数据传输性能评估。该方法可丰富和发展机械振动监测理论和技术,具有重要理论和实用价值。

项目摘要

机械振动无线传感器网络因拓扑不均衡、链路可靠性低、信道带宽窄等存在大量数据传输功耗大、时效性差、可靠性低等关键问题。针对机械振动无线传感器网络的低功耗高效可靠传输的难题,项目按计划进行了机械振动无线传感器网络大量数据低功耗高效可靠传输方法研究,研究了均衡拓扑构建、轻量高效无损数据压缩、多信道资源优化分配、数据丢包高效重传及传输链路能耗优化等关键科学问题。提出了集网络构建、轻量高效无损数据压缩、多信道传输和丢包重传等功能于一体的机械振动无线传感器网络低功耗高效可靠传输方法,建立了机械振动无线传感器网络低功耗高效可靠传输理论架构。提出了基于模糊层次分析的机械振动无线传感器网络均衡拓扑构建方法,解决网络随机拓扑导致局部负载和能耗不均衡;提出了基于信标同步触发的机械振动无线传感器网络数据传输休眠时序调度方法,提出了自适应时槽分配的机械振动无线传感器网络传输休眠时序调度方法,解决了多跳网络中子网络多节点信标冲突问题。提出了基于RSSI信号强度的簇头节点自修复方法,提出了潜在路由节点的链路故障自愈方法,解决链路因环境以及节点能量等导致的不稳定;针对机械振动采集数据量大,提出了一种基于子带能量自适应量化的数据有损压缩方法和一种数据分块无损压缩方法;研究了基于混合拓扑的机械振动无线传感器网络多信道数据传输方法,提出了时钟同步的多信道传输方法,解决在信道带宽有限的数据传输时效;提出了任务时序调度的机械振动无线传感器网络采集节点低功耗能量管理方法,提出了基于最小二乘功率自适应控制方法,提出了机械振动无线传感器网络数据分块优化研究方法,保证数据传输可靠性并降低消耗。研发了低功耗高效可靠传输的机械振动无线传感器网络系统,包括低功耗高效可靠采集节点、网关节点、路由节点以及上位机软件等,并进行系统性能评估和测试应用。项目研究达到了预期目标,该研究丰富和发展了机械振动监测理论和技术,具有重要的理论和实用价值。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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