面向無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理的節(jié)能機(jī)制研究

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的技術(shù),已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到現(xiàn)代生活的各個(gè)領(lǐng)域,具有很大的研究?jī)r(jià)值。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的重要目的是在滿足網(wǎng)絡(luò)面向應(yīng)用要求的前提下最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期。由于能量資源約束是影響網(wǎng)絡(luò)生命周期的最根本因素,因此,針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能機(jī)制的研究在整個(gè)研究領(lǐng)域中處于核心地位。本論文面向無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理,以智能服裝應(yīng)用為背景,針對(duì)人體生理信號(hào)進(jìn)行了分析研究,完成了人體的心電、呼吸及體表溫度值等多種生理參數(shù)的數(shù)據(jù)采集,并對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,實(shí)時(shí)與遠(yuǎn)程醫(yī)療中心進(jìn)行信息交互。采集到的人體生理信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合過(guò)程中,從降低傳感器能耗的角度出發(fā),減少數(shù)據(jù)傳輸量,減少傳感器的傳輸能耗,達(dá)到實(shí)現(xiàn)源頭節(jié)能的目的。 本論文針對(duì)智能服裝的背景和實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的需求,綜合運(yùn)用生物醫(yī)學(xué)、電子學(xué)、智能信息處理等技術(shù),利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人體生理信號(hào)的采集并與遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)站之間的信息交互,但在數(shù)據(jù)的傳輸過(guò)程中消耗了傳感器的大部分能量,極大地縮短了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。本論文所要解決的問(wèn)題就是如何采集人體生理信號(hào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,減少數(shù)據(jù)傳輸量。通過(guò)對(duì)采集到的生理信號(hào)進(jìn)行分析,由于人體信號(hào)屬于微弱信號(hào),本身在采集過(guò)程中,會(huì)受到很多外界的干擾,比如說(shuō)工頻干擾,肌電干擾,因人體動(dòng)作的變化而引起的基線漂移等等,著重研究基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合,減少數(shù)據(jù)量,達(dá)到源頭節(jié)能的效果。 通過(guò)研究由人體變化引起生理信號(hào)的變化,遇到異常情況及時(shí)向遠(yuǎn)程醫(yī)療中心傳送數(shù)據(jù),達(dá)到實(shí)現(xiàn)生理實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的目的,即對(duì)病人的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),根據(jù)觀察生理信號(hào)特征值的變化,可以及時(shí)的將病人的情況反應(yīng)給醫(yī)生。 本論文對(duì)所提出的方案和算法進(jìn)行了充分的理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明本論文提出的節(jié)能機(jī)制能夠從面向數(shù)據(jù)融合的角度進(jìn)一步提高傳感器網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行機(jī)制的能量有效性,從而為傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能機(jī)制領(lǐng)域的研究提供了有益的探索。 【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)融合 生理信號(hào) 擴(kuò)展卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景與研究意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)13
• 1.4 本文內(nèi)容安排13-15
• 第二章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)15-28
• 2.1 引言15
• 2.2 無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)15-20
• 2.2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及挑戰(zhàn)15-18
• 2.2.2 數(shù)據(jù)融合概念及作用18-20
• 2.3 經(jīng)典數(shù)據(jù)收集和融合協(xié)議20-24
• 2.3.1 SCRP協(xié)議20-22
• 2.3.2 LEACH協(xié)議22-23
• 2.3.3 TEEN協(xié)議23
• 2.3.4 PEGASIS協(xié)議23-24
• 2.4 數(shù)據(jù)融合的主要算法24-26
• 2.4.1 基于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合24-25
• 2.4.2 基于查詢的數(shù)據(jù)融合25
• 2.4.3 基于數(shù)據(jù)壓縮的數(shù)據(jù)融合25-26
• 2.4.4 其它的數(shù)據(jù)融合26
• 2.5 小結(jié)26-28
• 第三章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集機(jī)制28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 智能服裝系統(tǒng)組成28-31
• 3.2.1 集中式采集模式29-30
• 3.2.2 分布式采集模式30
• 3.2.3 生理信號(hào)混合采集模型30-31
• 3.3 基于Zigbee的無(wú)線生理傳感器網(wǎng)絡(luò)31-36
• 3.3.1 IEEE 802.15.4協(xié)議32-33
• 3.3.2 Zigbee協(xié)議棧33-36
• 3.3.3 智能服裝中的無(wú)線生理傳感器網(wǎng)絡(luò)36
• 3.4 生物醫(yī)學(xué)傳感器36-41
• 3.4.1 生物醫(yī)學(xué)傳感器的硬件設(shè)計(jì)37-38
• 3.4.2 生物醫(yī)學(xué)傳感器的信號(hào)處理38-40
• 3.4.3 生物醫(yī)學(xué)傳感器的放置設(shè)計(jì)40-41
• 3.5 小結(jié)41-42
• 第四章 生理信號(hào)特征及干擾分析42-52
• 4.1 引言42
• 4.2 心電信號(hào)42-46
• 4.2.1 心電信號(hào)的特征43-45
• 4.2.2 心電信號(hào)的分析方法45-46
• 4.3 呼吸信號(hào)46
• 4.4 體溫信號(hào)46-47
• 4.5 生理信號(hào)的干擾47-51
• 4.5.1 工頻干擾48-49
• 4.5.2 其他干擾49-51
• 4.6 小結(jié)51-52
• 第五章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能機(jī)制的研究52-67
• 5.1 引言52
• 5.2 生理信號(hào)節(jié)能機(jī)制52-55
• 5.3 生理信號(hào)的數(shù)據(jù)融合方法55-63
• 5.3.1 卡爾曼濾波算法55-58
• 5.3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法58-60
• 5.3.3 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的心電信號(hào)處理60-63
• 5.4 呼吸信號(hào)的處理63-64
• 5.5 體溫信號(hào)64-65
• 5.6 節(jié)能效果及異常處理65-66
• 5.7 小結(jié)66-67
• 第六章 結(jié)論與展望67-69
• 6.1 結(jié)論67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 致謝75-76
• 攻讀碩士期間參加的項(xiàng)目和發(fā)表的論文76

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