位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于排队论的低功耗无线传感技术及其应用
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61071198);浙江省自然科学基金资助项目(LYl3F010015);浙江省科技创新团队基金资助项目(2013TD21).
中文摘要:

无线传感器网络中多数低功耗协议通过控制休眠时间来降低系统功耗,而网络系统的多样性使其难以准确预估路由节点的最佳休眠时间。为此,引入排队论模型对局部路由节点的最佳休眠时间进行预测,从而增强路由节点的低功耗性能。针对单路由节点的情况,根据排队论进行建模估算休眠时间,通过Zigbee技术搭建具体的无线传感器网络系统并由硬件控制路由节点的休眠。将该系统应用到茶山温湿度检测项目中,利用网关从Internet远程网页监测茶山温湿度。应用结果表明,该方法可有效降低系统功耗。

英文摘要:

In wireless sensor networks, system with low power consumption is achieved by controlling the sleep time in many of current low-power protocols. Because of the complex and diverse network system, accurately estimating the sleep time of routing node is difficult. In order to solve the above-mentioned technical difficulty, a queuing theory model is introduced in this paper to estimate the best sleep time of local routing node, thereby enhancing the performance of low- power routing node. Firstly, for a single routing node, the queuing theory is employed for mathematical modeling to estimate the sleep time. Secondly, the Zigbee technology is utilized to build a specific wireless sensor network system, and certain hardware is applied to control the sleep time of routing node. Finally, the system is applied into Dasan project to detect the temperature and humidity,using the gateway to monitor the detected parameters remotly. It can be seen from the results that the proposed method reduces energy consumption of the system significantly.

同期刊论文项目
期刊论文 16 会议论文 3 专利 5
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139