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一种水下无线传感器网络节点设计及其ARM实现李云娟;方彦军;谭涛【摘要】the application in the Underwater Wireless Sensor Network is increasing extensive and the Present situation of the real-time processing of network nods is very limited.This paper put forward a newsolution,which is the novel node design with ARM in the Underwater Wireless Sensor Network..Flexble digital synthesis of the signal returned will be calculated with the ARM's characteristics of data processing capabilities,embedded system migration,Give full play to the advantage of both to complete an efficient design of underwater wireless sensor network node.%针对在水下环境应用日益广泛的无线传感器网络及其所面临的网络节点数据实时处理能力有限的现状,提出了一种新的设计解决方案,即基于ARM 的水下无线传感器节点设计方法;采用灵活的商接数字合成的信号产生方法;将其与ARM的数据计算处理能力、嵌入式系统移植的特点结合起来,充分发挥两者的优势,完成一种具有优势的水下无线传感器网络节点设计.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2011(019)005【总页数】3页(P1236-1238)【关键词】无线传感器网络;ARM;水声通讯;直接数字合成【作者】李云娟;方彦军;谭涛【作者单位】昆明学院,自动控制与机械工程系,云南,昆明,650118;武汉大学,自动化系,湖北,武汉,430072;武汉大学,自动化系,湖北,武汉,430072【正文语种】中文【中图分类】TP3020 引言随着现代科技的快速发展，综合了现代传感器、为电子、通信、嵌入式计算和分布式信息处理等多个关联学科的无线传感器网络技术逐渐融入到人们的日常生活中。
水下传感器网络技术研究及应用近年来，随着现代科技的不断发展，水下传感器网络技术已经得到广泛的应用。
这种技术可以有效地用于海洋探测、石油勘探、水下防御等多个领域，因此备受各方关注。
在本文中，我们将探讨水下传感器网络技术的研究及应用。
一、水下传感器网络技术简介水下传感器网络是一种由多个装载传感器和节点的无线网络连接组成的系统。
通过这种系统，可以在海洋中实时监测水下环境的变化，以及进行海底勘探和资源探测等工作。
这种技术可以通过多种方式实现，包括声波、电磁、光学等。
其中，声波是目前应用最为广泛的传感器网络技术。
由于水下环境特殊，水下传感器网络中的节点必须能够保持稳定，以便进行有效的通信。
同时，节点间的信号传输距离也必须受到限制，以免信号过于受限。
此外，由于水下环境对信号深度、温度、盐度等有很大的影响，因此传感器节点的位置和数量也必须得到精确计算。
二、水下传感器网络的应用领域水下传感器网络技术可以在很多领域得到应用。
以下是其中的几个例子：1. 海洋探测：通过水下传感器网络，可以检测海洋中的水质变化、气候变化等情况。
2. 石油勘探：利用传感器节点探测水下沉积物、油藏和天然气等。
3. 水下防御：水下通信和水声传感器技术可应用于水下匿踪、敌方舰艇的追踪和战术侦察等。
4. 海洋资源探测：通过传感器网络，可以检测海底矿物、海洋资源等。
5. 水下文物修复：借助传感器网络技术，可以定位沉船文物及其附属物。
三、水下传感器网络的应用案例1. 海底探测：美国国家海洋和大气管理局利用传感器网络，成功探测到了位于北极的一艘失事船只，保护了极地环境。
2. 水下视频监控：美国海军利用水下传感器网络技术，进行水下视频监控，并成功远程监视人员及设备状态。
3. 水声通信：美国海军及德国官方机构广泛使用水声通信，实现水下无线通讯。
四、水下传感器网络技术的发展前景水下传感器网络技术应用前景广阔，这种新型的技术已经开始应用于日常生产、科研和军事领域。
水下无线传感器网络节点覆盖及其自定位张华;刘玉良【期刊名称】《浙江海洋学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(031)003【摘要】Self-localization is one of the key technologies of applications to underwater wireless sensor network. Coverage probability can improve the accuracy of the node self-localization. Accuracy of nodes self- localization is influenced by many factors. Distribution model to sensor nodes measuring is simulated by the perceived probability model probability in this paper. Higher coverage probability of sensor nodes are iterated on error, genetic algorithm is used to optimize the positioning error finally. Simulation results show that, cover- age probability is impacted by perceived radius and the number of iterations, error to self-localization is impacted by beacon node density, genetic algorithms is used to optimize to achieve the self-positioning accuracy of the underwater sensor nodes.%节点自定位技术是水下无线传感器网络应用的关键技术之一,较高的覆盖概率能够提高节点自定位的精度。
水下三维无线传感器网络节点部署研究I. 引言- 研究背景和意义- 国内外研究现状- 研究目的和内容II. 水下三维无线传感器网络概述- 水下环境介绍- 三维无线传感器网络概念- 传感器节点组成和特点III. 节点部署策略- 适应水下环境的节点部署- 节点感知范围和覆盖率优化- 路径规划算法设计IV. 节点部署实验研究- 硬件平台介绍- 节点部署实验过程- 实验数据和分析V. 结论和展望- 研究结论总结- 下一步研究方向和展望VI. 参考文献三维无线传感器网络是由许多具有微处理器，传感器和通信模块的节点组成的网络。
该网络能够基于水下环境和不同需求对应用进行不同性能的优化，可以有效监测和管理水下环境中的各种信息。
因此，三维无线传感器网络已经成为了水下科学、水下生物学、资源勘查和监测等领域的重要研究对象。
作为一个新兴的研究领域，水下三维无线传感器网络在国内外已经得到了广泛的关注和研究，在该领域的发展中具有重要意义。
目前，三维无线传感器网络的研究主要关注两方面问题：节点部署策略和节点能量管理。
其中，节点部署策略是关键的问题之一。
节点部署涉及到优化节点数量和位置，以提高网络的遥感和监测能力，从而优化水下环境管理和应用。
在节点部署的过程中，需要对水下环境进行深入的了解与分析，包括水下物理环境的特点，垂直维度和三维空间特征等。
水下环境与陆地环境存在巨大的差异，水的阻尼、穿透力等都将影响节点的信号传输。
为了充分利用传感器节点的信息采集能力，我们需要根据不同的应用场景和监测目标设计合适的节点部署方案。
在节点部署方案中，节点感知范围和覆盖率是需要优化的关键指标。
节点感知范围的优化可以提高节点感知的精度和覆盖率，从而更好地捕捉监测目标信息。
而节点覆盖率的优化可以降低部署节点数量，节约网络能量资源和优化网络成本。
基于这两个指标，我们可以对节点部署进行优化。
此外，路径规划算法是优化节点部署策略的关键技术之一。
如何有效规划节点的移动路径，以保证节点能够覆盖到所有区域，且不重复覆盖，减少网络的建立成本等问题，需要通过路径规划算法来解决。
面向海洋监测的无线传感器网络设计无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点构成的自组织网络。
它们可以收集环境中的各种数据，例如温度、湿度、光照、声音等，并将这些数据通过网络传输到监测中心。
面向海洋监测的无线传感器网络设计是针对海洋环境的特殊需求进行的一种网络设计。
在面向海洋监测的无线传感器网络设计中，有几个关键的技术问题需要考虑。
首先是无线传感器节点的布局。
由于海洋环境广阔复杂，常常需要大量的无线传感器节点来覆盖一个较大的海域。
因此，在设计网络时需要合理布局传感器节点，以保证监测的全面性和准确性。
其次是无线传感器网络的能量管理。
由于传感器节点通常是由电池供电，因此能量是一个关键问题。
在海洋环境中，传感器节点通常难以更换电池，因此需要设计低功耗的传感器节点，以延长其使用寿命。
同时，还需要考虑能量传输和能量回收等技术，以保证网络的持续运行。
另一个重要问题是网络通信的可靠性。
在海洋环境中，由于水中的传播特性和天气条件的不可预测性，网络通信常常受到很大的干扰。
为了保证数据的可靠传输，可以采用多跳通信和数据重传等机制。
此外，还可以采用自适应调制和编码技术，以提高信号的抗干扰能力和传输效率。
此外，还需要考虑网络的安全性。
面向海洋监测的无线传感器网络通常需要传输一些敏感数据，例如海洋温度、水质等信息。
为了保证数据的安全性和完整性，可以采用加密技术和身份认证等手段。
同时，还需要设计安全的传输协议和机制，以防止网络被攻击和干扰。
最后，还需要考虑数据处理和存储的问题。
海洋监测通常需要收集大量的数据，因此需要设计高效的数据处理和存储机制。
可以采用数据压缩和数据聚集等技术，以降低数据传输的负载和能耗。
同时，还需要设计高可靠性的数据存储系统，以保证数据的长期保存和可查询性。
总之，面向海洋监测的无线传感器网络设计是一项复杂而关键的任务，需要综合考虑多个技术问题。
水下传感器网络的设计与应用在当今科技飞速发展的时代，水下传感器网络作为一种新兴的技术手段，正逐渐在多个领域展现出其重要的应用价值。
无论是海洋科学研究、水下资源勘探，还是海洋环境监测和国防安全等方面，水下传感器网络都发挥着不可或缺的作用。
水下传感器网络，简单来说，就是由多个部署在水下的传感器节点组成的网络系统。
这些传感器节点能够感知、采集和传输水下环境中的各种信息，如水温、水压、水流速度、水质以及水下物体的运动等。
要设计一个高效可靠的水下传感器网络，可不是一件容易的事情。
首先得考虑传感器节点的硬件设计。
由于水下环境的特殊性，这些节点必须具备良好的防水、抗压和耐腐蚀性能。
同时，为了保证长时间的稳定工作，它们还需要具备低功耗的特点，毕竟在水下更换电池或者进行能源补给可不是一件轻松的事儿。
在能源供应方面，太阳能在水下可没法使用，所以一般会采用电池供电或者利用海洋中的能量，比如潮汐能、温差能等。
但这些能源的获取和转化技术目前还存在一定的挑战，需要不断地研究和改进。
通信问题也是水下传感器网络设计中的一个关键难题。
在水下，电磁波的传播受到很大的限制，而声波则成为了主要的通信手段。
但声波在水下传播时，速度较慢、衰减较大，而且容易受到多径效应和噪声的干扰。
因此，如何提高通信的效率和可靠性，是研究人员一直努力解决的问题。
为了实现有效的通信，通常需要采用合适的通信协议和算法。
比如，在网络拓扑结构的设计上，要考虑节点的分布和连接方式，以确保信息能够快速准确地传输。
在数据传输过程中，还需要进行数据压缩、纠错编码等处理，以减少数据量和提高数据的准确性。
除了硬件和通信方面的设计，软件算法也同样重要。
比如，如何对传感器节点进行有效的定位和时间同步，如何进行数据的融合和处理，以及如何实现网络的自组织和自适应等，这些都需要精心设计的算法来支持。
在实际应用中，水下传感器网络有着广泛的用途。
在海洋科学研究中，它可以帮助科学家们收集海洋中的各种数据，从而更好地了解海洋的生态系统、气候变化以及海洋环流等现象。
摘要摘要随着国家现代海洋经济的发展，海洋开发和利用在国家发展中占据着关键的战略地位。
水下无线传感器网络中的传感器节点部署方便，结构灵活，自组织能力强，能够广泛应用于海洋中的数据搜集。
节点的位置信息是保证节点所采集的数据信息有实际意义的前提，才能够实现对目标区域的监控。
由于传感器节点部署在海洋中，节点随着潮汐移动且性能受到海洋环境的限制，水下节点难以与卫星直接通信来进行实时定位；同时，部署在海洋中的节点由于能量有限且难以更换电池或者补充能量，所以需要减小网络的通信开销；对于大规模目标区域进行监控时，需要提高传感器节点的定位覆盖度。
针对水下无线传感器网络节点位置变化频繁，通信开销大的难点，本文通过建立节点的运动模型进行分层预测定位，同时结合粒子群算法进一步提高节点的定位精度。
根据水下节点运动的空间相关性，未知节点利用已知节点的信息建立自身的运动模型来完成定位，降低网络通信能耗。
本文的主要工作如下：1、将水下传感器网络中的节点分为锚节点和普通节点进行分层定位，根据节点随潮汐移动的运动特征建立运动方程，考虑到噪声干扰对节点的定位精度的影响，采用AR模型和Kalman 滤波算法相结合的方式对锚节点的速度进行最优预测，再根据运动方程进行锚节点的位置预测。
为了减小累积误差，针对锚节点的位置计算方法，建立锚节点位置的优化模型，利用基于高斯函数递减权重的粒子群算法对锚节点的位置信息和速度信息进行优化，提高锚节点的定位精度。
2、考虑到普通节点有限的能量和较弱的计算能力，普通节点根据锚节点传递的信息来建立运动模型并结合历史位置信息来实现定位。
为提高定位覆盖度，引入节点的置信度来选择精度较高的已定位普通节点作为参考节点，辅助未知节点定位。
同时，设计了普通节点的参考节点列表更新机制来及时更新参考节点的信息，进而提高普通节点的定位精度。
3、对基于AR模型和Kalman滤波算法的分层预测定位方法（HPLM-AK）以及基于粒子群优化方法的HPLM-AK算法（HPLM-AK-PSO）进行仿真，并与SLMP算法进行对比分析。
基于NS2的水下传感器网络模拟仿真技术研究的开题报告一、研究背景水下传感器网络（Underwater Sensor Networks，简称USN）是指由大量水下传感器节点组成的网络系统，用于实现水下物体的感知、数据处理、通信和控制等功能。
目前，USN已经在海洋科学研究、深海勘探、海洋环境监测、渔业资源管理以及水下安全监控等领域得到广泛应用。
USN的特殊环境和复杂的拓扑结构对网络的设计、性能评估和系统优化提出了挑战。
因此，对USN的模拟仿真技术进行研究显得尤为重要。
NS2是一款开源、广泛应用的网络仿真平台，可以方便地对各种网络协议和系统进行模拟和评估。
基于NS2的USN模拟仿真技术研究可以为USN的设计、优化和实现提供可靠的数据支持。
二、研究目的本课题旨在：1. 研究USN的特殊性质及其对网络仿真的影响；2. 基于NS2平台，开发适用于USN的仿真模型和仿真工具；3. 对USN的各项性能指标（如能量消耗、网络生命周期、传输延迟等）进行模拟仿真分析，提出性能优化方案。
三、研究内容和方法1. USN模拟仿真基础理论研究分析USN的特殊性质和网络拓扑结构，研究基于NS2平台进行USN 仿真的基本理论和方法。
2. USN仿真模型和仿真工具开发设计和开发基于NS2平台的USN仿真模型，包括节点部署、传输协议、路由协议等，开发适用于USN的仿真工具。
3. USN性能仿真实验利用开发的仿真模型和工具，测试USN的各项性能指标，如能耗、网络寿命、传输延迟等指标。
分析各种参数对网络性能的影响，提出性能优化方案。
四、研究意义本课题研究的是基于NS2的USN模拟仿真技术，对于研究USN的性能、优化和安全等方面有一定的参考价值。
具体意义如下：1. 为USN的设计和实现提供可靠的仿真数据支持；2. 为USN性能优化提供基础和参考；3. 为USN相关领域的科学研究和应用提供技术支撑。
五、进度安排阶段 | 工作内容----| ----第一阶段 | 研究USN的特殊性质及其对网络仿真的影响，研究基于NS2平台进行USN仿真的基本理论和方法第二阶段 | 设计和开发基于NS2平台的USN仿真模型，开发适用于USN的仿真工具第三阶段| 利用开发的仿真模型和工具，测试USN的各项性能指标，如能耗、网络寿命、传输延迟等指标第四阶段 | 分析各项仿真结果，提出性能优化方案第五阶段 | 撰写毕业论文六、预期成果1. 基于NS2平台的USN仿真模型和仿真工具；2. USN性能仿真实验的数据和分析结果；3. 学术论文或专利申请。
基于SOPC技术的水下无线传感器网络节点设计的开题报告题目：基于SOPC技术的水下无线传感器网络节点设计一、研究背景和意义随着水下传感技术的发展，水下无线传感器网络越来越成为水下测量、监测等领域的重要手段，具有广泛的应用前景。
然而，由于水下环境的复杂性，水下无线传感器网络的设计和实现比陆地环境更为复杂。
目前，大多数水下无线传感器网络的节点都是基于传统的硬件设计，在处理速度和存储容量等方面受到限制，难以满足日益增长的网络需求。
因此，设计一种基于SOPC技术的水下无线传感器网络节点是十分必要的。
SOPC（System-On-a-Programmable-Chip）技术可以通过可编程逻辑器件实现嵌入式系统的设计，同时可以灵活地更新配置，提高节点的处理速度和存储容量。
这种基于SOPC技术的节点设计可以有效地解决传统硬件节点的局限性，进一步提高节点的性能，推动水下传感器网络的实际应用。
二、研究内容和目标本文的研究内容主要围绕基于SOPC技术的水下无线传感器网络节点设计展开。
具体包括：1. 分析水下无线传感器网络的特点和传统硬件节点的局限性，探究SOPC技术在水下无线传感器网络中的应用前景。
2. 设计基于SOPC技术的水下无线传感器网络节点，包括硬件和软件的设计。
硬件方面，将采用FPGA（Field Programmable Gate Array）作为可编程逻辑器件，并结合其他传感器模块实现节点的数据采集和处理功能。
软件方面，将采用嵌入式操作系统和协议栈设计节点的网络通信功能。
3. 实现基于SOPC技术的水下无线传感器网络节点，并进行性能测试。
通过测试，评估节点的性能和效果，以及节点在水下环境下的适应性和稳定性。
本文的研究目标主要是设计一种基于SOPC技术的水下无线传感器网络节点，并实现节点的硬件和软件设计。
通过实验和测试，验证节点的性能和效果，以及在水下环境下的适应性和稳定性。
同时，本文的研究成果将为水下传感器网络的设计和实现提供新的思路和途径，促进水下传感技术的发展。
