基于ZigBee通信网络的农机作业监测系统设计

首先,介绍了ZigBee通信网络技术,并设计了系统总体设计方案;然后,分别从转速测量模块、振动信号采集模块和割台高度检测设计了系统硬件部分;最后,针对设备节点和协调器两部分设计了ZigBee无线网络传输软件,实现了农机作业监测系统。测试结果表明:系统能够正确采集农机作业参数并通过无线网络发送到云平台,证明系统的可靠性和可行性。

基于ZigBee无线传感网络的分簇时间同步算法

在无线传感网络中,时间同步技术在信道分配、数据收发、休眠调度中都有着关键作用。目前已有的时间同步算法,有些同步精度不高,有些需要进行频繁的数据交换导致功耗过大。因此设计出能同时满足高精度和低功耗两个要求的算法势在必行。提出的算法通过改变网络拓扑结构,构造分簇函数,选出簇头,进行分簇。在新的网络拓扑中,协调器与簇头之间通过频偏补偿来保证同步的精度,簇头与成员节点之间通过三次通信消除时延进行时间同步,从而实现全网时间同步。仿真结果表明,整个网络在较低功耗下也能有较高的同步精度。

一种基于ZigBee无线网络的电池管理系统的设计

早期电动车的电池管理系统在结构设计上采用的是集中式拓扑结构,即将整个电池检测和管理都放在一个控制器,各模块之间采用CAN总线通信,通过大量物理线束与每一块电池模块进行连接,这样的设计结构简单成本低,但是灵活性和稳定性较差。有线方式占用大量电池包空间,使得电池包体积比能量更大。文章创新性地引入了基于ZigBee网络的无线电池管理系统,用于储能及新能源汽车电池管理,用无线通信技术来替代传统的线束连接,最直观的好处就是节省空间和提高了电池的安全性。

ZigBee无线通信技术在智能家居网络中的应用

ZigBee无线通信技术在智能家居组网中具有重要的应用。为了探究其使用场景和方法,文章首先分析了基于ZigBee的智能家居网络组网方式,其次介绍了接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)算法的测距原理和DV-Hop算法的测点原理,最后针对两种算法的局限性,提出基于阈值的改进定位算法。

基于ZigBee网络和自适应PSD算法的路灯分布式节能控制方法

当前照明系统缺乏分布式路灯动态化控制,浪费大量能源,为此,提出了基于ZigBee网络和自适应PSD算法的路灯分布式节能控制方法。通过ZigBee网络通信连接系统传感器、控制中心和照明终端,协调设备通信功能,实现信息快速传输储存。利用神经网络处理信号数据,提高系统信号检测和处理效率。在此基础上,利用自适应PSD算法识别路灯信号动态特征,进行自适应信号检测,调节信号数据偏差,精确检测数据结果,增强系统节能控制稳定程度,实现路灯分布式节能控制。由实验结果可知,研究方法将分布式路灯检测精准度提高到99%,熔池宽度稳定在3.5W/mm,具有良好的检测精准度和控制稳定性,可以对路灯进行节能控制。

基于Zigbee网络接收信号强度指示测距算法的工业安全监测系统

目的:基于Zigbee网络的接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)测距算法和环境传感器,设计一种能够保障工业区内工人安全的工业安全监测系统。系统功能主要包括对误入违禁区域的工人进行即时的警告、火灾险情警报、工人身体状况监测以及云平台控制系统。方法:本系统通过多节点组合获取信道模型中的环境干扰参数,采用混合滤波算法和RSSI测距算法来获取工人位置,使用传感器监测工业区内的险情和工人身体状况,运用4G DTU模块完成云平台和系统之间的控制功能。结果:实现测距功能50 m内误差低于10%,可以满足系统危险距离警报的需求,对火灾和工人身体状况实现实时监测。结论:系统可准确地对发生的灾情和进入违禁区域的工人进行实时警告同时在云平台显示,可通过手机移动端查询系统的状态和控制系统,具有方便快捷的功能。

基于ZigBee Mesh网络的智能防误判系统自动开锁设计

自动开锁过程中若出现误判情况,会导致用户出现经济财产损失,甚至会危害生命安全,所以提出基于ZigBee Mesh网络的智能防误判系统自动开锁设计方案。通过子节点、路由器以及网络协调器构建ZigBee网络树形结构,利用网络矢量路由完成各设备间的数据信息传输,结合无线Mesh网络,在ZigBee Mesh网络平台中接入现象控制器、防误主机、通信网络、网络接口设备以及闭锁节点,构建智能防误判系统,凭借电脑钥匙连接信息通信和防误判系统,以管理软件和解锁钥匙管理机制实现自动开锁。实验证明:所设计系统能有效避免防误开锁情况发生,且口令正确时自动开锁精准度高。

基于ZigBee技术的电力系统中低功耗通信网络设计

文章介绍了ZigBee技术的原理,分析了低功耗通信网络的组成和特点,详细阐述了基于ZigBee技术的低功耗通信网络的整体架构和模块设计,包括通信协议模块设计和低功耗通信机制设计。测试结果表明,ZigBee技术在功耗、传输速率以及延迟方面均优于传统电力线载波通信技术,其在电力系统应用中具有显著优势。

基于Zigbee技术的无线辐射监测系统的建立

基于Zigbee技术的无线辐射监测系统可对众多辐射监测仪的监测数据进行实时采集和统计分析,无需布线,组网灵活。该辐射监测系统包括多台辐射监测仪及上位机监测平台。辐射监测仪负责测量辐射信息,并将辐射测量结果通过Zigbee模块发送出来。辐射监测平台负责接收辐射测量结果,并将数据在监测平台上进行显示和存储。对辐射监测仪和辐射监测系统进行测试,测试结果表明:辐射监测仪可对在环境本底的基础上增加0.1μSv/h的γ辐射给出可靠报警;辐射监测系统可自动进行无线网络连接,整体运行稳定,数据采集准确,可实现对各个辐射监测仪监测数据的实时采集和存储。

基于Valued ERGMs模型的核心技术网络成长机制研究——以量子计算领域为例

对核心技术网络及其成长机制的研究有助于梳理核心技术之间的依赖和促进关系,为研究核心技术演化提供新的理论视角和方法。以技术演化相关理论为基础,归纳核心技术网络成长的影响因素,基于量子计算领域专利数据,识别以技术概念和技术关系为基础的量子计算领域核心技术网络,并基于Valued ERGMs模型构建核心技术网络成长机制模型。结果表明,技术要素中心性、专利技术研发能力、与TRIZ进化法则匹配程度以及技术要素同配性对核心技术网络成长具有正向促进作用;在技术路径方面,核心技术网络成长受到技术要素路径依赖性和技术突破的双重影响。最后,根据量子计算领域核心技术网络成长机制的实证研究结果,从技术研发层面、企业层面、政府层面为相关领域技术发展提出策略建议。

多源非对称星型量子网络及其非定域性

作为Bell定理的一种推广,基于多纠缠源的量子网络及其非定域性被人们广泛关注。本文基于独立源假设研究多源星型量子网络,构建具有5个独立源和8个节点的非对称星型网络模型,并探究其量子非定域性。结果表明,对于分发到网络节点的一组指定的纠缠纯态,该量子网络模型下得到的5-local定域关联不等式将会被违背,当前量子网络模型具有明显的非定域特性。

基于Zigbee无线传感网的量子通信路由协议的研究

该文将无线传感网Zigbee技术与量子通信结合,在ZBR(ZigBee Routing)路由算法基础上,提出针对量子通信改进的QZBR(Quantum-ZigBee Routing)协议,阐述了实现量子信道建立和量子信息传输的具体过程。QZBR改进协议在路由选择中融入了量子纠缠粒子对数的度量,采用反向同步法在路由发现后进行反向路由建立时同步建立量子信道,达到提高效率、减少控制消息数量和缩减量子信道建立时间的目的。

基于二维查找模型和ZigBee网络的CT扫描设备故障远程检测方法研究

目的:设计基于二维查找模型和ZigBee网络的CT扫描设备故障远程检测方法,提高CT扫描设备故障检测准确率。方法:采用ZigBee网络技术从环境因素、电气因素和气路因素采集CT扫描设备运行状态数据,根据监测数据提取其中的时频域信号,将提取的故障信号特征参数进行融合,采用二进制反向变换将故障数据转化为平稳的时间序列,抑制数据的波动性,并通过建立相应的二维查找模型与匹配函数计算故障数据的依赖度,以此为依据,引入贝叶斯评价函数实现对设备故障的远程检测。选取医院临床在用的大型CT扫描仪为实验样机,同时随机选取使用与实验样机型号与配置相同的80台次CT扫描设备的550条实际故障数据为训练样本,对比CT扫描设备故障远程检测方法与长短时记忆网络(方法1)和深度信念网络(方法2)检测方法的准确率。结果:设计的CT扫描设备故障远程检测方法仅在状态标签5出现检测错误,但判断误差在可控范围。5次故障检测实验中,CT扫描设备故障远程检测方法得到的检测准确率均>80%,远高于方法1与方法2。结论:CT扫描设备故障检测方法具有较高的检测准确率,能够实现CT扫描设备故障远程检测的实际需求。

基于ZigBee技术的智能家居无线网络系统设计

文章设计了一个基于ZigBee技术的智能家居无线网络系统,用户可以通过客户端软件及Web浏览器对其进行远程控制和管理。该系统具有成本低、可靠性高、组建方便等优点,能够满足用户对智能家居的需求,具有良好的应用前景。

基于ZigBee技术的CAFe无线温度监测系统设计

由于CAFe装置温度监测点需求众多,若采用有线监测方式会产生大量的信号传输线缆,加剧装置周围的布线繁杂程度并且会导致其他设备故障排除困难,因此需要采取无线化的温度监测方式。文中设计一套基于ZigBee技术的无线温度监测系统,主要由数据采集层、传输控制层和用户层组成。系统通过使用ZigBee无线数传电台E180-DTU模块将多个温度监测点拓扑成一个无线传感器网络,并由串口服务器接入EPICS控制网,使用StreamDevice设备支持开发IOC程序对网络中各节点温度进行获取与发布,最后通过上层客户端对温度监测数据进行全局实时显示与报警。通过设置不同的无线网络拓扑结构,该系统能够非常容易地应对不同规模的温度监测需求。目前该样机系统已用于加速器上RFQ和MEBT段的温度监测,并且扩展监测了设备机房的多个环境温度监测点位,具有一定的应用价值。

ZigBee网络CSMA/CA协议及典型网络拓扑性能仿真分析

ZigBee网络在未来物联网行业尤其是智慧城市的建设中将得到广泛的应用。CSMA/CA协议用于节点间数据传输时的信道争用机制,利用ACK信号来避免冲突的发生。介绍了ZigBee网络技术特点,阐述了IEEE802.11MAC层的点协调功能PCF和分布协调功能DCF,分析了CSMA/CA协议尽量避免碰撞的机制和MAC层成帧效率。基于OPNET仿真平台,搭建了星型、簇型和网状型三种典型ZigBee网络拓扑,设置了仿真场景和节点属性,分析了不同拓扑结构、不同节点数对网络吞吐量的影响。结果表明,三种典型网络拓扑中,网状型网络的吞吐量明显高于其它两种网络,但无论哪种网络,其吞吐量都随着节点数的增多而呈下降趋势。因此,在ZigBee网络的实际应用中,需综合考虑网络布设的拓扑结构和合适的节点数,提高ZigBee网络的通信效率。

多域跨协议量子网络的域间密钥业务按需提供策略

现有的城域量子网络大多基于单一的量子密钥分发协议实现,将不同协议实现的城域量子网络进行互联是大规模量子网络的发展趋势,但其域间密钥业务提供仍存在成功率低、密钥供需不适配等问题.针对以上问题,本文面向多域跨协议量子网络提出了两种域间密钥业务按需提供策略,分别是基于BB84(Bennett-Brassard-1984)旁路优先的按需提供策略和基于测量设备无关(measurement-device-independent,MDI)旁路优先的按需提供策略.同时,设计了内嵌两种策略的域间密钥业务按需提供算法.仿真结果表明,所提策略能够在双域和三域量子网络中高效完成域间密钥业务的按需提供.相比传统策略,两种按需提供策略可将多域量子网络的密钥供需均衡度提高1个数量级以上,MDI旁路优先策略在低密钥率需求下可将域间密钥业务请求成功率提升30%.此外,所提策略可在一定程度上降低域间密钥业务提供的成本,提高现实安全水平.

美国量子网络技术研究进展及军事应用展望

详细综述美国量子网络的主要发展历程和国家战略蓝图,总结美国军方量子网络资助情况和研究现状,以及量子网络相关的军事应用构想,对量子网络的发展趋势进行展望。量子通信是一种利用量子叠加和量子纠缠等量子特性,以量子态为载体进行信息传输的新型通信技术。量子网络以量子通信技术为基础,在军事信息安全通信和协同作战等方面具有重要的潜在应用价值。随着美国量子网络技术的发展,以对微观体系量子特性主动精确操纵技术为核心的“第二次量子革命”正在重塑战争形态和作战样式。

基于量子计算的城市轨道交通网络末班车衔接优化

针对城市轨道交通网络化运营下,各条线路运营时间存在差异性而导致乘客无法成功换乘的问题,本文开展面向城市轨道交通末班车衔接优化问题的研究,选取末班车到发时间为决策变量,以最小化失败换乘乘客数量为目标,构建了混合整数线性规划模型。考虑到线网规模扩大导致模型复杂度高的问题,本文率先将量子计算应用于上述优化模型求解中。首先将原始模型重构为计算规模更小的两阶段问题;进而将第一阶段优化模型转换为可以运行在量子计算机上的二次无约束二值化优化问题(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)模型,并基于相干伊辛机的光量子计算技术完成了算法开发和真机实测。为了验证所提方法的有效性,以北京地铁为例,将量子计算结果与商业求解器进行比较,验证了本文提出模型转换方法和量子计算方法的可行性,为进一步应用量子计算解决轨道交通行业复杂优化问题提供了技术支撑。

基于集成量子神经网络的大地构造环境判别与分析

量子地球科学是一门崭新的跨学科前缘专业,量子计算和量子机器学习算法为地学大数据的深度挖掘与分析带来了新的契机。其中,量子神经网络是目前最具代表性的研究方向之一,在复杂多源数据处理方面的效率与准确率尤为突出。本文以大地构造环境判别这一关键问题为切入点,利用堆叠集成算法对量子神经网络(Stacking Quantum Neural Network,S-QNN)进行了改进,并分别实现了玄武岩、辉长岩和尖晶石的构造环境智能判别;同时与四种传统算法(SVM、RF、KNN和NB)、经典神经网络(ANN)和传统量子神经网络(QNN)进行对比。结果表明,集成后的S-QNN模型在3类情况下的准确率较最优的传统算法分别提升5.67%、6.19%和13.34%,较普通的QNN模型提升3.11%、4.99%和3.84%,且更具鲁棒性和通用性。该研究反映了所提出的S-QNN在数据处理中的优势,更证实了量子机器学习算法在地球科学研究中的适用性与潜力,为量子科学与地球科学的交叉融合提供了新思路。