基于LPWAN和AQI指数预测的空气质量监测系统

针对传统空气质量监测系统耗电量大、抗干扰能力差、稳定性不高以及空气质量指数(air quality index,AQI)预测精度不足等问题,设计了一种集低功耗广域物联网LPWAN、One-NET云平台和循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)于一体的空气质量监测系统。系统采用光伏为主、市电为辅的混合模式供电;利用远距离无线电LoRa技术采集环境参数,集合云平台技术、麻雀搜索算法-变分模态分解-循环神经网络(sparrow search algorithm-variational mode decomposition-GRU,SSA-VMD-GRU)耦合模型实现远程监控和预测AQI指数。通过通信测试,结果表明通信距离1000 m内,通信率在96%以上,丢包率不超过4%。将采集到的特征参数用传统的GRU模型、VMD-GRU模型和本文提出的SSA-VMD-GRU模型进行训练、测试仿真和对比,结果表明SSA-VMD-GRU模型相较于传统的GRU模型和VMD-GRU模型对AQI指数有更好的预测效果,均方根误差分别减小了22.434、0.833,平均绝对误差分别减小了16.849、0.623,预测误差率在3%以内。该系统能够实现对空气质量的实时监控和AQI指数的精准预测,为准确发布空气质量预警提供借鉴。

A Review of Wireless Body Area Networks for Medical Applications

Recent advances in Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) technology, integrated circuits, and wireless communication have allowed the realization of Wireless Body Area Networks (WBANs). WBANs promise unobtrusive ambulatory health monitoring for a long period of time, and provide real-time updates of the patient’s status to the physician. They are widely used for ubiquitous healthcare, entertainment, and military applications. This paper reviews the key aspects of WBANs for numerous applications. We present a WBAN infrastructure that provides solutions to on-demand, emergency, and normal traffic. We further discuss in-body antenna design and low-power MAC protocol for a WBAN. In addition, we briefly outline some of the WBAN applications with examples. Our discussion realizes a need for new power-efficient solu-tions towards in-body and on-body sensor networks.

Unweighted Voting Method to Detect Sinkhole Attack in RPL-Based Internet of Things Networks

The Internet of Things(IoT)consists of interconnected smart devices communicating and collecting data.The Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks(RPL)is the standard protocol for Internet Protocol Version 6(IPv6)in the IoT.However,RPL is vulnerable to various attacks,including the sinkhole attack,which disrupts the network by manipulating routing information.This paper proposes the Unweighted Voting Method(UVM)for sinkhole node identification,utilizing three key behavioral indicators:DODAG Information Object(DIO)Transaction Frequency,Rank Harmony,and Power Consumption.These indicators have been carefully selected based on their contribution to sinkhole attack detection and other relevant features used in previous research.The UVM method employs an unweighted voting mechanism,where each voter or rule holds equal weight in detecting the presence of a sinkhole attack based on the proposed indicators.The effectiveness of the UVM method is evaluated using the COOJA simulator and compared with existing approaches.Notably,the proposed approach fulfills power consumption requirements for constrained nodes without increasing consumption due to the deployment design.In terms of detection accuracy,simulation results demonstrate a high detection rate ranging from 90%to 100%,with a low false-positive rate of 0%to 0.2%.Consequently,the proposed approach surpasses Ensemble Learning Intrusion Detection Systems by leveraging three indicators and three supporting rules.

基于边缘计算的智慧物联网农业病虫识别系统设计与实现

【目的】传统云计算存在实时性不够、带宽不足、能耗较大、不利于数据安全与隐私等问题,应用边缘计算能有效解决上述问题。【方法】通过基于边缘计算的智慧物联网农业病虫识别系统的开发与应用,测试目标应用的数字化、集成化、信息化、可视化和智能化,减少云计算的计算压力。【结果】智慧物联网农业病虫识别系统能实现节点或网关离线后自动重新登录的功能、系统数据采集与上报功能、服务器数据显示功能,从而减轻云计算中心的计算负担。【结论】研究结果将为使用边缘计算的系统提供有力的支撑,能保证整个系统的智能性、可靠性、安全性和经济性,并提高了计算能力和社会生产效率,为大规模推广边缘计算奠定了基础。

基于LPWAN技术的能源电力物联专网

基于低功耗广域网(LPWAN)技术,利用现有电力通信专网实现数据回传的运营级云管端一体化能源电力物联专网方案,实现了电力通信专网与LPWAN物联网技术的融合,为能源互联网提供广泛海量的"小数据"连接,具备低成本、个性化、灵活性优势。可满足四表合一、源网荷互动、电气设备温度监测、配电故障指示器等的连接需求,还可实现包括发电厂、变电站、电动交通基础设施、分布式发电运维、环境监测等能源互联网业务的海量小数据连接需求。

基于6LoWPAN的物联网寻址策略研究

在6LoWPAN(IPv6 over Low-power Wireless Personal Area Network)的基础上,该文提出应用于物联网的寻址策略,实现基于IEEE 802.15.4协议的底层异构网络与互联网的实时通信。寻址策略包括IPv6地址自动配置和报头压缩。采用的分层地址自动配置策略,首先在底层网络内部允许节点使用16位短地址导出的链路本地地址进行数据分组传输,该链路本地地址需通过执行基于分簇的重复地址检测机制保证唯一性;其次,每个底层网络中的Sink节点通过上层IP路由器获取全球路由前缀,并与接口标识符相结合,形成Sink节点的全球地址,实现底层网络与互联网的数据交换。同时,通过在报头压缩编码中植入链路本地地址和全球地址控制位,提出了一种适用于物联网应用的报头压缩方案IIPHC(IoTs IPv6 Header Compression)。如果地址类型为链路本地地址,则采用简单灵活的IIPHC1方案,如果地址类型为全球地址,则采用相对复杂但有效的IIPHC2方案。仿真及测试结果表明,基于6LoWPAN的物联网寻址策略在网络开销、时延、吞吐量、能耗等性能方面存在一定的优越性。

LoRa信号干扰分析与性能研究

LoRa(Long Range radio)系统在当前不断发展的低功率广域网(LPWAN)中处于相对领先地位。它的MAC层采用的是基于ALOHA的接入协议。该接入机制虽然简单易实现,但同时也容易加剧冲突和碰撞的发生,降低整个系统的通信性能。因此,需要研究多个终端同时占用信道资源时的相互干扰情况,而LoRa信号的扩频因子(SF)将决定信号的通信覆盖范围。因此,分析了干扰信号的SF与发送信号的SF相同以及不同时,干扰信号对发送信号解调性能的影响。实验结果表明,相同SF信号间的干扰影响相对较大,而干扰信号使用的SF与发送信号不同时,干扰的影响相对较小。通过理论分析,获得了接收端正确解调时所要求的信干比(SIR)。可见,不同SF的LoRa信号可看作伪正交。

基于LPWAN物联网的PM_(2.5)监测系统

针对传统空气质量监测系统稳定性差、预测精度不足等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP神经网络(SSA-BP)的预测方法,构建了基于低功耗广域物联网LPWAN和云平台技术于一体的PM_(2.5)智能监测系统。系统以物联网云平台为主体框架,LoRa通信传输环境参数,在云端部署服务,使用SSABP网络模型,达到提高系统整体稳定性和预测精度的目的。通过将采集的特征参数用SSA-BP神经网络和BP神经网络进行训练、仿真测试和对比,结果表明SSA-BP模型相较于传统BP网络模型有着更好的预测精度,预测误差率在4%以内,系统实现了对PM_(2.5)的精准监测。

基于Route-Over路由机制的6LoWPAN重组缓存管理机制

为了提高多个节点同时向一个转发节点发送不同数据包的重组效率,提出了一种基于Route-over路由机制的基于IPv6的低功耗无线个域网(IPv6over Low-Power Wireless Personal Area Networks,6LoWPAN)重组缓存管理机制.通过适当地扩大重组缓存容量,使其能够在同一时刻建立对多个数据包的重组过程.当重组缓存容量较大时,根据缓存中已经接收到的所有数据包分片的详细信息及剩余缓存容量的大小决定是否缓存刚接收到的数据包分片;当重组缓存容量低于一定门限时,根据缓存中已经接收到的所有数据包分片的详细信息,为每个数据包计算一个重组度,丢弃重组度最低的数据包分片,从而释放缓存.同时,针对每个数据包,都开启一个重组定时器,当定时器溢出时,直接丢弃该数据包的所有缓存分片.仿真结果表明,所提出的重组缓存管理策略能够有效地提高分片的重组率.

物联网LPWAN商用前景

针对LPWAN物联网主流技术、主流通信协议进行了分析,通过对当前热门的物联网应用如共享单车及汽车、智能停车、工业资产管理等应用进行技术层面的分析,探索了物联网应用的发展前景。

6LoWPAN中基于Mesh-under的备用缓存机制

在基于Mesh-under的IPv6低功耗无线个域网(IPv6over low-power wireless personal area networks,6LoWPAN)中,针对传输路径上中间节点重传缓存溢出导致重传数据分片丢失,造成网络性能下降等问题,提出一种基于Mesh-under的备用缓存机制。本文所提机制根据传输路径上各节点重传缓存使用情况及数据分片剩余跳数等信息,设置动态重传缓存门限,并为超过该门限的节点从其邻居节点中挑选合适的备用缓存节点,从而完成数据分片的缓存与重传过程,达到均衡使用各节点重传缓存的目的。结果表明,所提机制能够有效避免重传缓存溢出,减小网络能耗,同时进一步提高目的端重组成功率。

低功耗广域网LoRa技术进展与研究挑战

物联网的快速发展催生了大量新型的应用模式和互联生态,推动了产业数字化和智能化发展.物联网通过连接传感器、可穿戴设备、智能表计等低数据率、低功耗终端,赋予大量普通设备计算和联网的能力.随着应用场景和系统规模的扩展,传统无线技术难以适应物联网大规模、低功耗、远距离的设备组网要求.如何降低设备接入门槛、实现设备低功耗远距离连接,是当前物联网面临的重要挑战.LoRa(Long Range)作为一种代表性的低功耗广域网技术,有效解决了低功耗设备远距离连接问题,已成为物联网的核心支撑技术.然而LoRa在规模化应用中仍面临以下三方面重要挑战:(1)大规模连接场景高并发传输导致信号冲突,设备并发接入困难;(2)远距离无线链路信号衰减剧烈,弱信号可靠传输困难;(3)物联网共享信道异构协议干扰问题突出,广域异构共存困难.本文概述了现阶段低功耗广域物联网技术研究进展,重点阐述现有技术在实际应用场景中面临的三方面研究挑战及对应的技术方案.针对高并发冲突问题,现有研究提出冲突避免和并发解码方法;针对弱信号问题,现有研究在弱信号增强传输和接收端解码优化两个方面展开探索;针对异构协议竞争问题,现有研究设计了多种设计跨协议通信机制.本文综述了LoRa低功耗广域网最新相关研究,分析现有工作的创新点和局限性,并指出了低功耗广域网未来研究和发展的方向.

一种低功耗宽摆幅的绝对值电路设计

提出了一种低功耗宽摆幅的绝对值电路。该电路通过比较器输出结果判断输入电压的正负,正值利用负反馈进行保持,负值利用电压-电流转换电路和电流镜转换为正值。与传统利用二极管的设计相比,该电路避免了线性度差、功耗高的问题。基于55 nm CMOS工艺进行了电路设计,仿真结果表明,在电源电压为-1.2 V和1.2 V的条件下,电压输入摆幅高达-400~400 mV,绝对值电路误差在0.5%以内,功耗为450μW,版图面积为4 800μm^(2)。

6LoWPAN中优化多路径路由吞吐率的数据包分片方案

6LoWPAN协议支持在IEEE 802.15.4低功耗无线个域网络中传递IPv6数据包,其主要功能包括对IPv6数据包进行分片与拼装、头部压缩和路由。该文利用概率论推导了6LoWPAN中一个IPv6数据包从信源到达信宿所需要的发送次数、传递时延和吞吐率,建立了基于多路径路由优化吞吐率的数学模型,并依此提出了IPv6数据包的最优分片方案,该方案可以提高6LoWPAN中IPv6数据包的吞吐率。

无线通讯技术及其在物探生产作业中的适用性分析

随着地震勘探采集作业效率要求不断提高,对于现场信息化程度的需求也随之增加。在应用技术开发如何选择性能最适合的无线通讯模块,逐渐成为摆在业内技术人员面前的难题。功耗、体积、成本、带宽等因素要根据现场应用需求均衡考虑抉择。本文就随着物联网发展不断推出的一些无线通讯技术与传统无线网络技术进行简单对比,以期对专业应用技术人员在开发过程中提供参考。

农网台区线路异常的自适应DBSCAN-PNN诊断方法

新型电力系统建设背景下,线路异常诊断对于实现农网台区的线损管理和线路健康状态评价意义更为显著。针对当前农网台区缺少数字化线路异常诊断手段的问题,提出了一种基于自适应DBSCAN-PNN的农网台区线路异常诊断方法。首先,获取异常用户的虚拟回路阻抗计算结果;其次,采用K近邻方法自适应选取DBSCAN参数,并结合各类阻抗异常形成的专家先验知识规律,构建典型农网台区线路异常样本数据集;进一步将样本数据集按照一定的比例拆分为训练集和测试集,送入PNN分类模型中进行训练与测试,输出典型异常分类结果。最后,以某地区4类典型异常案例为基础进行案例分析,结果证明该方法异常诊断准确率能够快速实现典型农网台区线路异常诊断的快速精准识别,辅助支撑农网台区线损的精益化运维管理。

LoRaWAN技术在远程监控系统中的研究与应用

本研究旨在探索LoRa广域网(LoRa Wide Area Network,LoRaWAN)技术在远程监控系统中的应用,设计并实现了一种基于该技术的远程监控系统。通过充分利用LoRa技术的长距离传输和低功耗特性,成功构建了一个稳定可靠的监控系统。系统架构包括网络/应用服务器、LoRaWAN网关以及LoRaWAN节点。节点负责环境数据的采集,并通过LoRaWAN协议传输到网关,网关再将数据转发至服务器进行处理和分析。通过在实际环境中的验证,证明了该系统的有效性和可行性,为远程监控领域的应用提供了新的解决方案。

6LoWPAN中分布式TCP缓存队列策略

在多TCP连接的6Lo WPAN(IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks)网络中,针对丢包严重时存在频繁的端到端重传问题,提出分布式TCP缓存队列策略。该策略能够使中间节点合理地缓存不同TCP连接在链路层传输中丢失的分段,从而保证每个TCP连接的性能,减少网络能耗。另外,采用ARQ机制进行链路层数据帧传输时,由于中间节点判断丢包的准确率较低,导致缓存队列中存在一些实际未丢失的分段。对这些分段的重传会消耗额外的能量,降低了缓存队列的利用率。因此缓存管理采用询问邻居节点的方式检查分段是否丢失,及时地删除无效的缓存分段。实验结果表明,采用分布式TCP缓存队列策略可以使得多个TCP连接的网络性能以及缓存队列利用率得到了很大提高。

基于资源禀赋及负荷特性的低压台区典型场景划分方法

随着光伏和电动汽车在配电网中的接入比例日益增加,这些非线性和随机性的负荷对配电台区的运行造成了显著影响,频繁引发三相不平衡、电压波动、谐波等电能质量问题。鉴于不同配电台区的源荷组成差异,其面临的电能质量问题及成因也各不相同。为有效解决这些问题,该文提出了一种基于资源禀赋和负荷特性的低压台区典型场景划分方法。首先分析了不同场景下配电台区的运行特征,并据此进行了场景划分;然后采用K-means聚类方法对贵州某地区的示范台区进行了详细分析;通过对基于K-means聚类的算例进行分析,准确识别示范台区内电能质量问题的根本原因,从而验证了所提方法的有效性。

6LoWPAN中分层路由协议HiLow的改进

6LoWPAN标准将下一代互联网协议IPv6与IEEE802.15.4标准联系起来,使得在低速无线个人区域网络(LoWPAN)上进行基于IPv6的数据传输成为可能。HiLow作为一种基于Mesh-under原理的分层路由方式,大大减少了控制报文的数量及存储空间的需求。通过对HiLow的父节点选择策略及路由恢复策略进行改进,增强了6LoWPAN网络的稳定性及路由的可靠性。最后在NS2中通过仿真实验对所做改进进行了验证,结果显示当存在失效节点时改进后的协议仍能保持较高的转发成功率。