一种基于功率调控的WiFi Direct节能优化机制

WiFi Direct(WFD)是安卓系统广泛支持的Device-to-Device(D2D)通信技术.相比于蓝牙,WFD在传输速率和连接距离上更具优势;同时,WFD能够比WiFi热点更快速地创建连接.因此被广泛应用于构建D2D通信网络,用以支持边缘计算、流量卸载、移动众包等研究.但是WFD同时带来了更高的能耗,而能耗仍然是电池受限的嵌入式设备所关注的主要问题.现有的研究关注WFD的性能测量和组网技术,很少有对其能耗的研究.提出了一种基于功率调控的WFD节能机制.该机制对WFD默认节能算法进行了补充和优化.首先,搭建了一个基于WFD的D2D通信组,并对WFD默认节能机制进行了测量分析,测量结果表明,组主的消耗始终要高于组员的消耗.然后,详细阐述了所提出的WFD节能机制.该机制能够降低设备的传输能耗,并通过切换设角色来平衡组主的能耗.最后,仿真实验结果表明,该机制降低了11.86%的能耗,同时只损失了2%的吞吐量.

一种基于WiFi Direct的车路信息交互方法

基于短程通信的车车、车路信息交互已经成为智能交通的一种发展趋势,提出一种基于Wi Fi Direct的车路信息交互方法,通过运行于网络中的路边基站向车载终端发出连接并发布消息。针对目前用户个性化信息服务的需求,提出一种基于过滤信息的Wi Fi Direct自动连接方法,在Wi Fi Direct技术上作出改进,在Sendmessage数据帧中增加一帧过滤信息。该方法简化了基站与终端之间的连接,提高了消息推送的准确性,而且实地测试得出,该改进方法比现有的方法在连接速度上平均提高35.01%,消息推送量平均提高8.65%。

一种基于WiFi Direct技术的位置信息共享方法

当移动设备处于离线状态时,设备之间难以实现基于位置的信息共享。本文尝试利用Android设备搭载的Wi Fi Direct技术建立无线自组织网络的方法,实现了在该网络下位置信息的共享,并对该网络的性能进行了测试,同时考虑了设备中存在有设备与服务器连接时的信息共享情况。试验表明,该方法可在一定程度上解决因网络中断,设备之间不能进行位置等信息的共享或从服务器获取信息的问题。

移动Android系统的WiFi Direct技术分析

本文打破传统的C/S模式,在没有传统互联网持续接入的情况下,采用WiFi Direct这一对等的通信模式,仍然实现了局域网中通信的目的。进而顺应此技术的发展,在移动Android系统中集成WiFi Direct技术,实现基于Android系统设备采用一对一多拓扑结构来构建无线局域网。

一种基于PGD的WIFI位置定位新算法

在利用已知指纹点位置坐标估算定位点位置时,目前大多采用WKNN。考虑到AP信号在不同方向有不同的衰减率,本文在WKNN基础上提出了基于PGD的位置定位新算法。通过实验分析,结果表明:与WKNN相比,本文提出的PGD算法具有更高的定位精度和更强的可靠性。

基于WiFi信号二次扩频的矿井TOA测距方法

针对TOA方法对时间测量精度要求高,但现有矿井WiFi通信系统通信过程中时间测量分辨率低的问题,提出了一种对WiFi信号进行二次扩频以获得高时间分辨率的TOA测距方法。在WiFi移动站上集成多载波扩频调制部件,用以对测距的WiFi信号进行二次扩频;在WiFi基站集成多载波扩频解调部件,并利用FPGA设计的高速数字匹配滤波器扩频码捕获算法,在亚码片级上对WiFi移动站发出的测距信号进行捕获,进而得到高分辨率的信号传播时延。试验结果表明,该方法测距误差均值为1.92m,能够为WiFi通信系统进行TOA定位提供可靠的测距值。

平板WIFI定向天线的研究

针对WIFI通信频段,构建并研究了一种平板结构的小尺寸增益天线,借助HFSS仿真技术,讨论了天线的定向辐射特性和阻抗匹配特性随着平面尺寸以及板间距离变化的关系。该天线工作在频率为2.4 GHz附近区域,谐振点回波损耗小于-25 d B,辐射功率前后比达到5 d B,具有较强的定向辐射能力。通过构建天线实验模型并进行测试,较好地验证了理论与实验的一致性。

Wi-Do:WiFi信号下的高鲁棒人员动作感知模型

人机交互是物联网迈向智能化的重要途径,而人体动作识别已成为智能环境实现的关键环节.由于WiFi具有良好的用户体验和极高的普适性以及低廉的部署成本,基于WiFi的人体运动识别技术从众多交互技术中脱颖而出,已在智能安防、运动保健、老年活跃检测等领域展现了巨大的应用价值.现有的WiFi动作识别工作中,动作识别受人体的运动方向影响严重,为了确保识别精度往往需要固定动作方向,这种方向依赖性对基于WiFi的动作识别技术造成了极大的阻碍.为了克服这一限制,提出一种方向无关的动作识别模型.该模型利用天线分集消除随机的相位偏移,将人体运动在频域上造成的多普勒频移与快速傅里叶变换值作为识别特征,并引入注意力机制的双向GRU(gate recurrent unit)来对运动进行分类识别.该模型将空间特征集成到时间模型中,提升了无线信号对人体动作识别的鲁棒性与准确性.在典型室内环境下的实验结果显示了优越的性能与93%的准确率,验证了该模型优于之前的识别模型.

室内空气调节系统的研究与设计

车间环境中,生产活动可导致空气质量恶化,极大影响员工身体健康。文章提出了一种空气调节系统,用于监测室内空气粉尘和VOC污染物浓度,适时开启换气系统,使空气参数保持在较高的水平。该系统集成多组粉尘和VOC检测模块和双向换气装置,根据发生空气质量恶化区域自适应调整空气流动路径,有针对性的净化空气。车间外设置风向传感器,根据自然风的风向调整室内换气方向,提高换气效率。各个监测点和执行点利用WiFi实现自组网,点与点之间密切配合,提高系统换气效率。验证试验表明:监测器能够稳定运行,点与点之间配合良好,高效率、针对性实现空气净化,大大改善了车间生产环境。

新能源汽车ECU与手机APP数据传输的实现方法

本文通过移动手机APP与新能源汽车的ECU之间建立通信,以达到从手机中查看ECU采集到的汽车关键工况参数的目的。文中ECU的主控制芯片采用MC9S08DZ60,ECU通过串口WiFi模块并采用WiFi-Direct模式与手机建立通信,并设计实现了ECU向手机APP端的数据传输,极大地方便了用户通过手机实时监控自己的车辆。

基于51单片机的麦克纳姆轮机器人设计

介绍了一款基于STC89C52单片机的麦克纳姆轮机器人,该机器人采用四轮驱动技术,由4个直流永磁电机分别带动4个麦克纳姆轮旋转,通过车轮旋转方向不同的组合,实现机器人直行、横移、斜行、360度旋转及其组合等多种新颖的运动方式。手机发送指令控制机器人行走方向,该机器人具有无线蓝牙控制、WIFI视频传输控制、新颖运动方向等功能。