無(wú)線傳感器

物聯(lián)網(wǎng)正以驚人的方式改變著我們的世界。物與物之間進(jìn)行無(wú)線通信，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換的自動(dòng)化，并大幅提升效率，從而對(duì)生活和生產(chǎn)產(chǎn)生積極的影響。物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)是無(wú)線傳感器技術(shù)，該技術(shù)允許我們?cè)陂L(zhǎng)時(shí)間內(nèi)收集有關(guān)周圍環(huán)境的信息，而無(wú)需人工參與。無(wú)線傳感器可以測(cè)量各種變量，從空氣溫度到振動(dòng)。總的來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)上有許多不同類型的無(wú)線傳感器。許多無(wú)線網(wǎng)絡(luò)包含數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)無(wú)線傳感器。這些設(shè)備已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括零售、農(nóng)業(yè)、城市規(guī)劃、安全和供應(yīng)鏈管理等。無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集傳輸技術(shù)包括WIFI，433MHZ，Zigbee振動(dòng)傳感器，Zigbee，GPRS等四種通訊技術(shù)。

LORA振動(dòng)傳感器

基于LoRaSim網(wǎng)絡(luò)覆蓋性能評(píng)估

LoRaSim基于SimPy的離散事件模擬器，可以模擬LoRa網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)碰撞、分析網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性?；舅悸肥前凑帐录l(fā)生的時(shí)間順序處理，不斷從優(yōu)先隊(duì)列里取出等待事件，逐個(gè)處理，直至整個(gè)模擬結(jié)束。通過(guò)LoRaSim對(duì)LoRa網(wǎng)絡(luò)的部署進(jìn)行評(píng)估，得出一定配置參數(shù)條件下，LoRa網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包獲取率DER(Data Extraction Rate)、數(shù)據(jù)包碰撞率DCR(Data Collision Rate)和網(wǎng)絡(luò)能量消NEC指標(biāo)。節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)關(guān)基于LoRa調(diào)制傳輸信息，而與服務(wù)器則通過(guò)廣域通信方式連接。

振動(dòng)傳感器

TDOA算法

基于TDOA的Chan算法。在信噪比較高時(shí)，TDOA測(cè)量誤差近似服從高斯分布。在這一前提下，使用兩步蕞大似然估計(jì)來(lái)計(jì)算目標(biāo)的位置，即為Chan氏算法。Chan氏算法是一種基于TDOA、具有解析表達(dá)式解的定位算法，在TDOA誤差服從理想高斯分布時(shí)性能良好。在視距環(huán)境下，該算法的定位精度能夠達(dá)到克拉美羅下限。在非視距環(huán)境下，Chan氏算法的定位精度會(huì)下降。在這一前提下，使用兩步蕞大似然估計(jì)來(lái)計(jì)算目標(biāo)的位置，即為Chan氏算法。

實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可以設(shè)計(jì)基于Taylor、Fang、Chan算法的協(xié)同定位方法。根據(jù)基l站數(shù)目的不同，混合選擇Chan、Taylor及Fang算法。協(xié)同算法精度明顯高于其中任何一種單獨(dú)的定位算法。為提高定位的準(zhǔn)確性，需要了解影響定位精度的因素。LoRaWAN定位精度的影響因素主要包括GPS的接收質(zhì)量、網(wǎng)關(guān)部署策略和密度、用于定位的算法和網(wǎng)關(guān)時(shí)間同步的精度等。通過(guò)對(duì)定位求解器的輸出結(jié)果進(jìn)行濾波、增加網(wǎng)關(guān)部署的密度、減少時(shí)間戳誤差來(lái)提高定位精度。WSN的發(fā)展得益于微機(jī)電系統(tǒng)(Micro-Electro-MechanismSystem,MEMS)、片上系統(tǒng)(SystemonChip,SoC)、無(wú)線通信和低功耗嵌入式技術(shù)的飛速發(fā)展。