Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка и исследование метода энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания

Диссертация: Разработка и исследование метода энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Вопрос обеспечения качества обслуживания в сенсорных сетях затрагивает и задачу энергетической балансировки всей сети. Энергетической балансировкой сети назовём распределение и выравнивание энергопотребления узлов с целью обеспечения примерно одинакового (желательно максимально возможного) их времени работы. Для решения задачи энергетической балансировки требуется разработать модель и алгоритм… Читать ещё >

Разработка и исследование метода энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР
    • 1. 1. Введение
    • 1. 2. QoS и беспроводные сенсорные сети
      • 1. 2. 1. Стандарт персональной сети IEEE 802.15.4 (ZigBee)
      • 1. 2. 2. QoS в беспроводных сенсорных сетях
    • 1. 3. Энергопотребление беспроводной сенсорной сети
      • 1. 3. 1. Использование проекций в БСС (Адаптивное сжимающее считывание)
      • 1. 3. 2. Использование нескольких базовых станций в БСС
      • 1. 3. 3. БСС сопровождения цели
    • 1. 4. Проблемы обеспечения энергетической балансировки
      • 1. 4. 1. Задача 1. Распределение сенсорных узлов, с учетом поступающего от них трафика
      • 1. 4. 2. Задача 2. Распределение нагрузки узлов сбора данных с автономными источниками питания
    • 1. 5. Выводы
  • ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БАЛАНСИРОВКИ СЕНСОРНОЙ СЕТИ
    • 2. 1. Введение
    • 2. 2. Метод доступа к радио среде передачи данных
    • 2. 3. Модель беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания
    • 2. 4. Метод энергетической балансировки
      • 2. 4. 1. Коэффициент влияния радио обстановки на передачу подтверждения
      • 2. 4. 2. Коэффициент влияния интенсивности поступления заявок от оконечного узла
      • 2. 4. 3. Коэффициент влияния расстояния между оконечным узлом и узлом сбора данных
      • 2. 4. 4. Коэффициент влияния приоритетности данных, поступающих от оконечного узла {на узел сбора данных
        • 2. 4. 4. 1. Параметр Херста
        • 2. 4. 4. 2. Модель системы с приоритетным трафиком
      • 2. 4. 5. Модель энергетической балансировки
      • 2. 4. 6. Алгоритм метода решения задачи
    • 2. 5. Алгоритм энергетической балансировки
    • 2. 6. Выводы
  • ГЛАВА 3. АЛГОРИТМ И МОДЕЛЬ ДИСПЕТЧЕРА КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ СЕТИ
    • 3. 1. Введение
    • 3. 2. Диспетчер качества обслуживания, его место в сети
    • 3. 3. Диспетчер качества обслуживания, его работа в сети
    • 3. 4. Выводы
  • ГЛАВА 4. ВЕРИФИКАЦИЯ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА
    • 4. 1. Введение
    • 4. 2. Среды моделирования
    • 4. 3. Исследование и реализация методов позиционирования узлов
      • 4. 3. 1. Метод триангуляции
      • 4. 3. 2. Метод фингерпринтинга
      • 4. 3. 3. Метод фингерпринтинга с весовыми функциями
    • 4. 4. Применение разработанного метода на примере частного случая
    • 4. 5. Выводы

Актуальность темы

.

В настоящее время в системах автоматизации, мониторинга за состоянием объектов все чаще успешно используется технология беспроводных сенсорных сетей (БСС).

Вопросами создания и анализа БСС, занимаются ведущие специалисты и организации, среди которых Институт проблем передачи информации РАН, Институт точной механики и вычислительной техники им. С. А. Лебедева РАН, ученые Калифорнийского Университета в Беркли, Массачусетского Технологического Университета (США) и другие.

В практическом применении наибольшее распространение получили стационарные беспроводные сенсорные сети, для которых характерно их фиксированное состояние в процессе работы. В последнее время в сенсорных сетях активно развивается направление, связанное с использованием для них автономных источников питания на базе альтернативных источников энергии.

Как правило, исследователи рассматривают модели беспроводных сенсорных сетей для некоторого конкретного применения и часто не учитывают влияния внешних факторов на работу сети: таких ключевых параметров как помехи, расстояния между узлами, интенсивность заявок от узлов и приоритетность передаваемой информации. Анализ печатных источников показал, что общих моделей для описания стационарной беспроводной сенсорной сети с автономными источниками питания с учетом влияния внешних факторов предложено не было [2][3][37,42,43,44,45,46,47].

Качество обслуживания, предоставляемое БСС, во многом зависит от времени автономной работы сети. Однако частая замена источников питания не всегда возможна по условиям работы сети. Поэтому уменьшение энергопотребления становится ключевой исследовательской задачей при проектировании сенсорных сетей, которая в настоящее время не достаточно исследована [37,42,43,44,44,45,46,47].

Вопрос обеспечения качества обслуживания в сенсорных сетях затрагивает и задачу энергетической балансировки всей сети. Энергетической балансировкой сети назовём распределение и выравнивание энергопотребления узлов с целью обеспечения примерно одинакового (желательно максимально возможного) их времени работы. Для решения задачи энергетической балансировки требуется разработать модель и алгоритм работы некоторого узла или устройства: «диспетчера качества обслуживания», которое бы в процессе обеспечения необходимого качества обслуживания сенсорной сети решало задачу энергетической балансировки за счёт перераспределения нагрузок в сети с учетом влияния определенных внешних факторов и энергии, затрачиваемой на отправку подтверждения приема данных от узла сбора данных. Это должно позволить снизить энергопотребление узлов сбора данных.

В связи с вышеизложенным, тематика диссертационной работы является актуальной, а полученные теоретические результаты и практические решения имеют важное прикладное значение в системах мониторинга и системах автоматизации.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности функционирования беспроводной стационарной сенсорной сети (БССС) с автономными источниками питания за счет уменьшения энергопотребления узлов сети и увеличения времени автономной работы.

Под беспроводной стационарной сенсорной сетью понимают такую сеть, параметры которой на интервале наблюдения не меняются.

Задачи исследований:

— обзор и анализ существующих механизмов обеспечения качества обслуживания для различных моделей передачи данных и методов энергетической балансировки в беспроводных сенсорных сетях;

— разработка модели БССС с автономными источниками питания, учитывающей влияние внешних факторов;

— разработка метода и алгоритма энергетической балансировки стационарной БСС с автономными источниками питания;

— разработка модели и алгоритма работы диспетчера качества обслуживания сети;

— проверка адекватности разработанной модели БССС с автономными источниками питания, реализация и экспериментальное исследование разработанного метода.

Объектом исследования является беспроводная стационарная сенсорная сеть сбора данных с автономными источниками питания. Предметом исследования являются метод и алгоритм энергетической балансировки в беспроводной стационарной сенсорной сети сбора данных.

Методы исследования. Для реализации цели исследования и решения поставленных задач были использованы следующие научные методы и подходы: методы системного анализа, математического анализа и моделирования, методы дискретного программирования, объектно-ориентированное программирование и расчёты на ПЭВМ.

Научная новизна заключается в следующем:

— разработана и исследована модель беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания, учитывающая влияния внешних факторов;

— разработан и исследован метод энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания, уменьшающий энергопотребление узлов сети и увеличивающий продолжительность непрерывной работы такой сети;

— разработан и исследован алгоритм энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания, позволяющий решать практические задачи, в том числе и задачи большой размерности.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в следующем:

— разработаны эффективные программные реализации метода энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания, внедренные в существующую программно-аппаратную платформу сети;

— разработаны модель и алгоритм работы диспетчера качества обслуживания в беспроводной сенсорной сети, с целью реализации разработанного метода энергетической балансировки БССС с автономными источниками питания;

— разработан и исследован экспериментальный образец диспетчера качества обслуживания;

— апробация разработанного метода при проектировании сети в рамках совместного Российско-Германского научно-исследовательского проекта.

Достоверность и обоснованность результатов, полученных в диссертации, обеспечиваются соответствием разработанных моделей и алгоритмов известным теоретическим и практическим результатам и подтверждаются положительными результатами их практической реализации при развертывании беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания.

Основные положения, выносимые на защиту:

— математическая модель беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания, учитывающая влияние внешних факторов;

— алгоритм распределения сенсорных узлов в сети, увеличивающий время автономной работы;

— метод энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания, повышающий эффективность функционирования сети.

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (2008, 2009, 2010, 2011 гг.), XVI, XVII, XVIII, XIX Международных студенческих конференциях-школах-семинарах «Новые информационные технологии» (2008, 2009, 2010, 2011 гг.), Международной конференции представителей науки и образования «Менеджмент качества и ИТ-сервис менеджмент» (2010 г.), на Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области информационно-телекоммуникационных технологий» (2011 г.), на международных исследовательских семинарах в Университете Шеффилда и Университете Бирмингема (Великобритания, 2011 г.). Результаты работы вошли в научно-технические отчеты по НИОКР «Разработка программных средств в целях внедрения информационных технологий в промышленность» (номер государственной регистрации НИОКР 1 201 056 220), «Разработка системы активного беспроводного сбора данных в интралогистике» (номер государственной регистрации НИОКР 1 200 961 253). Результаты работы были применены при проектировании сети в рамках совместного Российско-Германского научно-исследовательского проекта, а так же при оценке расстояния между узлами сети в Университете Бирмингема (Великобритания) в рамках прохождения стажировки по гранту Президента РФ. Получены патент на полезную модель № 87 259 от 11.06.2009, патент на полезную модель № 98 623 от 30.06.2010, патент на изобретение № 2 429 549 от 30.06.2010.

Структура диссертационной работы.

Диссертация состоит из введения, 4-х глав с 4 таблицами и 30 иллюстрациями (рисунки, графики, схемы, экранные формы и т. д.), заключения, библиографического списка, включающего 73 названия, и приложений со вспомогательными материалами и актами внедрения результатом диссертационного исследования. Общий объем работы составляет 125 страниц.

4.5. Выводы.

В результате моделирования работы различных систем стационарных беспроводных сенсорных сетей с различным количеством узлов сбора данных, емкости автономных источников энергии, количества оконечных узлов, с использованием данных о реально развернутой системе мониторинга в г. Москве, можно сделать следующие выводы: разработанный метод применим для решения задачи энергетической балансировки сети.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что с помощью предлагаемого метода можно так же рассчитывать рациональное количество узлов сбора данных, находящихся в сети, в зависимости от количества типов оконечных узлов, их энергопотребления, а так же общего времени автономной работы сети.

Предлагаемые метод позиционирования для определения расстояния между узлами и динамическое подключение оконечных узлов по расстояниям между ними и узлами сбора данных позволяют увеличить продолжительность непрерывного функционирования сети и уменьшить энергопотребление.

Предлагаемая модель беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания является адекватной и учитывает основные параметры, влияющие на энергопотребление узла сбора данных при приеме данных от оконечных узлов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

По результатам проведённых исследований и разработок можно сделать следующие заключения и выводы.

Для обеспечения качества предоставляемых услуг в беспроводной сенсорной сети обоснована разработка метода энергетической балансировки единой беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания.

В рамках выполнения диссертационной работы были решены следующие задачи:

• обзор и анализ существующих моделей качества обслуживания в беспроводных сенсорных сетях;

• разработка модели беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания (в том числе с преобразователями энергии от альтернативных источников с ограничением объемов энергии);

• разработка метода и алгоритма энергетической балансировки стационарной БСС с автономными источниками питания;

• разработка модели диспетчера качества обслуживания;

• исследование методов позиционирования в сенсорных сетях и предложение метода позволяющего увеличить время автономной работы сети;

• исследование разработанного метода на имитационной модели стационарной БСС с автономными источниками питания;

• экспериментальная верификация разработанного метода энергетической балансировки и проверка адекватности модели беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания.

В результате решения данных задач разработан алгоритм функционирования диспетчера качества обслуживания, получены выводы о применимости предлагаемого метода энергетической балансировки сети. Выработаны практические рекомендации по распределению оконечных узлов по узлам сбора данных, методам позиционирования по уровню мощности принятого сигнала.

Экспериментальная верификация предложенного метода энергетической балансировки показала потенциал для увеличения времени автономной работы на более чем девять часов путем распределения узлов с оптимизацией и динамической регулировки мощности и снижения энергопотребления узлов сети на более чем 20% от всей энергии, затрачиваемой на отправку подтверждений получения приема данных от оконечного узла. Учет интенсивности заявок позволяет кроме определения необходимого количества узлов сбора данных для заданного времени автономной работы определить резерв энергии источника питания, который можно получить, что так же позволяет увеличить время автономной работы, что в свою очередь повышает эффективность функционирования стационарной беспроводной сенсорной сети с автономными источниками питания.

Результаты диссертационной работы могут быть полезны для системных администраторов и инженеров ЛВС. Результаты математических выкладок, проведенных экспериментов, могут быть применены в качестве базового материала для лабораторных и практических работ по учебным дисциплинам, связанным с проектированием сетей, анализом качества обслуживания в сенсорных сетях.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.М., Ляхов А. И., Портной С. Л., Шахнович И. В. «Широкополосные беспроводные сети передачи информации». Москва: Техносфера, 2005
  2. Chen D., P. Varshney К. QoS Support in Wireless Sensor Networks: A Survey. In Proc. of the 2004 International Conference on Wireless Networks (ICWN 2004), Las Vegas, Nevada, USA (June 2004).
  3. Holger Karl. Quality of service in wireless sensor networks: mechanisms for a new concept. ESF Exploratory Workshop on Wireless Sensor Networks, ETH Zurich, April 1−2, 2004.
  4. Monowar M.M., Rahman Md. O., Choi B.G., Hong C.S. A Hop by Hop Rate Control Based QoS Management for Real Time Traffic in Wireless Sensor Networks, APNOMS 2008, LNCS 5297, pp. 177−186, 2008.
  5. Li Y., Chen C. S., Song Y., Wang Z. Real-time QoS support in wireless sensor networks: a survey. 7th IF AC International Conference on Fieldbuses Networks in Industrial & Embedded Systems FeT'2007 (2007)
  6. Huang Z., Yamazato T. Energy Efficiency of Cooperative MISO Technique in Multi-hop Wireless Sensor Networks. Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing, 2008. ISSNIP 2008.
  7. Chou C.T., Rana R., Hu W. Energy efficient information collection in wireless sensor networks using adaptive compressive sensing. 2009 IEEE 34th Conference on Local Computer Networks (LCN 2009) Zurich, Switzerland- 20−23 October 2009
  8. Sahoo A., Baronia P. An Energy Efficient MAC in Wireless Sensor Networks to Provide Delay Guarantee Local &Metropolitan Area Networks, 2007. LANMAN 2007. 15th IEEE Workshop on
  9. Athanassoulis M., Alagiannis I., Hadjiefthymiades S. Energy Efficiency in Wireless Sensor Networks: A Utility-Based Architecture. The 13th European Wireless Conference. Paris (April 1−4, 2007)
  10. Ю.Не T., Krishnamurthy S., Stankovic J.A. «Energy-Efficient Surveillance System Using Wireless Sensor Networks.», MobiSYS'04, June 6−9, 2004, Boston, Massachusetts, USA.
  11. S.R., Dawande M., Prakash R. «Energy Efficient Schemes for Wireless Sensor Networks with Multiple Mobile Base Stations.», Global Telecommunications Conference, 2003. GLOBECOM '03. IEEE (1−5 Dec. 2003)
  12. T., «Sensor Networks», 5th April 2006.
  13. Soe K.T. «Increasing lifetime of target tracking wireless sensor networks.», World academy of science, engineering and technology 42, 2008 (410−415).
  14. T. «RF power options in ZigBee solutions.», 2006. Электронный ресурс. URL: http://www.rfdesign.com (дата обращения 12.2010)
  15. А.В. «Моделирование и оптимизация сбора данных в беспроводной сенсорной сети на основе фиксированного расписания». Автореферат диссертации на соискание степени к.т.н. Уфа, 2008.
  16. В. С. Проблемы и задачи проектирования беспроводных сенсорных сетей / В. С. Жданов // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сборник научных трудов / под ред. проф. д.т.н. Жданова В. С. М.: МИЭМ, 2009. — 311 с.
  17. Ganz A., Ganz Z., Wongthavarawat К., Multimedia Wireless Networks: Technologies, Standards and QoS, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2004.
  18. И.В., Персональные беспроводные сети стандартов IEEE 802.15.3 и 802.15.4 // Электроника: НТБ. 2004. № 6 С. 32−36.
  19. В.Н., Золотых Н. Ю., Линейное и целочисленное линейное программирование (учебное пособие) Нижегородский университет -2002.
  20. Jurcik P., Koubaa A. The IEEE 802.15.4 OPNET Simulation Model: Reference Guide v2.0, IPP-HURRAY Technical Report, HURRAY-TR-70 509,2007.
  21. Niewiadomska-Szynkiewicz E., Kwasniewski P., Windyga I., Comparative study of wireless sensor networks energy-efficient topologies and power safe protocols. / Journal of telecommunications and information technology, #3, 2009.
  22. Chen F., Wang N., German R. Simulation study of IEEE 802.15.4 LR-WPAN for industrial applications.
  23. Timm-Giel A., Murray K. Comparative Simulations of WSN, 2008.24.0MNeT++. Электронный ресурс. URL: http://www.omnetpp.org/. (датаобращения 01.2011)
  24. OPNET. Электронный ресурс. URL: http://opnet.com/ (дата обращения 01.2011)
  25. Н., Shen Н. «Balancing Energy Consumption to Maximize Network Lifetime in Data-Gathering Sensor Networks,» Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, vol.20, no. 10, pp. 1526−1539, Oct. 2009
  26. M. «Energy-balancing strategies for wireless sensor networks."1.CAS'03, 2003.
  27. Teixeira J. Ferreira de Rezende A. Castro P. Pedroza. «Wireless Sensor Network: Improving the Network Energy Consumption.» 2004.
  28. Wang Q., Hempstead M., Yang W. «A Realistic Power Consumption Model for Wireless Sensor Network Devices», IEEE SECON 2006
  29. Chou C.T., Rana R., Hu W. «Energy efficient information collection in wireless sensor networks using adaptive compressive sensing.» IEEE 34th
  30. Conference on Local Computer Networks (LCN 2009) Zurich, Switzerland- 20−23 October 2009.
  31. K. «Wireless Sensor Network Energy Scavenging Considerations». Электронный ресурс. URL: http://www.dustnetworks.com/multimedia/wsnenergy/index.htm, 2010. (дата обращения 03.2011)
  32. В. M., Ляхов А. И. Оценка производительности беспроводной сети в условиях помех. // АиТ № 12, 2000.
  33. В. М., Ляхов А. И. Оценка пропускной способности локальной беспроводной сети при высокой нагрузке и помехах. // АиТ № 8, 2001.35.0лифер В. Г. Компьютерные сети / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер. СПб.: Питер, 2003.
  34. А. Н. Телекоммуникационные сети и устройства. // Интернет-университет информационных технологий ИНТУИТ.ру. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2008.
  35. Д. С. Сети связи следующего поколения. // Интернет-университет информационных технологий ИНТУИТ.ру. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2007.
  36. В. М. Проектирование беспроводных мультимедийных сенсорных сетей // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сборник научных трудов / под ред. проф. д.т.н. Жданова В. С. М.: МИЭМ, 2009.
  37. Meyer auf der Heide F., Schindelhauer С., Volbert К. Energy, Congestion and Dilation in Radio Networks // SPAA'02, Winnipeg, Manitoba, Canada, 2002.
  38. Oka A., Lampe L. «IEEE Distributed Target Tracking Using Signal Strength Measurements by a Wireless Sensor Network», IEEE report on IEEE International Conference on Communications, 2009.
  39. A., Sakthidharan G.R., Miskin K.M. «Study of Energy Efficient, Power Aware Routing Algorithm and Their Applications,» Machine Learning and Computing (ICMLC), 2010 Second International Conference on, vol., no., pp.288−291, 9−11 Feb. 2010
  40. R. «Optimal node placement in wireless sensor networks», International journal of Engineering Science and Technology (IJEST), vol., 3, pp. 1124−1129, Feb.2 2011.
  41. Descleves C. Understanding ZigBee transmission Электронный ресурс. // RF Design Magazine. March, 2006. URL: http://rfdesign.com (дата обращения 03.2011)
  42. Ю. А. Беспроводные сети ZigBee и IEEE 802.15.4 Электронный ресурс. URL: http://book.itep.ru/4/41/zigbee.htm (дата обращения 03.2011)
  43. Willis S.L., Kikkert C.J. Radio Propagation Model for Long-Range Ad-hoc Wireless Sensor Network // International Conference on Wireless Networks, Communications and Mobile Computing, 2005.
  44. Zalyubovskiy V., Erzin A., Astrakov S. Energy-efficient Area Coverage by Sensors with Adjustable Ranges // Sensors 2009, № 9.
  45. Avionics Department Electronic Warfare and Radar Systems Engineering Handbook Электронный ресурс. // Washington, DC, 1999. URL: http://www.rfcafe.com/references/electrical/ew-radar-handbook/receiver-sensitivity-noise.htm (дата обращения 04.2011)
  46. Liu H., Huang M., Hsieh W. «Priority-Based Hybrid Protocol in Wireless Sensor Networks», 11th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications, 2009. HPCC '09.
  47. R.H., Passerone R. «Performance of Energy Efficient Source Coding and Interference Reduction in Wireless Sensor Network Systems», IEEE Tenth International Conference on Computer Modeling and Simulation, 2008.
  48. А.И., Системы массового обслуживания, М.:Воениздат, 1980.
  49. И.А., Математические модели и методы в радиосвязи, М.:Экотрендз, 2005.
  50. Е.Е., Метод повышения пропускной способности систем телеметрии и мониторинга на базе беспроводных сетей // «Т-comm телекоммуникации и транспорт», #7, 2010.
  51. И.И. Устойчивые модели трафика мультисервисных сетей // Труды РНТОРЭС им. А. С. Попова, посвященной Дню радио. Выпуск LX2. М., 2005. — Т. 2. — С. 271−273.
  52. Ю.А., Цитович И. И. О вычислении несобственного интеграла медленно убывающей функции. Труды 59 научной сессии РНТОРЭС им. А. С. Попова, посвященной Дню радио. М., 2004. — Т. 2. — С. 179.
  53. Учебное пособие, Теория телетрафика, УГТУ, 2006. Электронный ресурс. // URL: http://www.sernam.ru/lectt.php (дата обращения 05.2011)
  54. Мао G., Fidan В., «Localization algorithms and Strategies for Wireless Sensor Networks», Information Science Reference, Hershey, 2009
  55. Lanzisera S., Lin D.T., Pister K.J.S., «RF Time of Flight Ranging for Wireless Sensor Network Localization», University of California, Berkley, 2006.
  56. Lau E., Lee В., Lee S. «Enhanced RSSI-based high accuracy real-time user location tracking system for indoor and outdoor environments», Dongseo University, Busan, 2008.
  57. Tauber J.A. Indoor Location Systems for Pervasive computing, 2002.
  58. Ni L.M., Lau L.Y., Patil A.P. «LANDMARC: Indoor Location Sensing Using Active RFID», Wireless Networks 10, 701−710, 2004.
  59. A. S., Krishnan P. «Theory and Practice of Signal Strength-Based Localization in Indoor Environments», Localization Algorithms and Strategies for Wireless Sensor Networks, Chapter X, Information Science Reference, Hershey, 2009.
  60. J., Tomas J., Garcia M. «A hybrid stochastic approach for self-location of wireless sensors in indoor environments». Sensors #9, 3695−3712, 2009.
  61. C.B. «Реализация ранжирующих и медианных фильтров на процессоре NM6403 (JI1879BM1)», Цифровая Обработка Сигналов № 1, 2005.
  62. Описание модулей JN5148 от 03.08.2011 Электронный ресурс. // URL: http://www.jennic.com/support/datasheets/ (дата обращения 08.2011)
  63. Mansouri М., Rahim-Amoud R., Richard С. «Factors that may influence the performance of wireless sensor networks.», Smart wireless sensor networks, Chapter 2, 29−48, Intech, 2010.
  64. C.B. Организация прозрачного обмена данными с помощью универсального сетевого шлюза в публичной гетерогенной беспроводной сети, Диссертация на соискание степени к.т.н., МИЭМ, Москва, 2010 г.
  65. Т. М., Курс лекций «Основы радиоэлектроники и связи» МИЭМ, 2004 Электронный ресурс. // URL: http://jstonline.narod.rU/rsw/coursecont.htm#rswbO (дата обращения 08.2011)
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!