Mạng cảm biến không dây là gì? Các công bố khoa học về Mạng cảm biến không dây

Mạng cảm biến không dây là một hệ thống gồm nhiều nút cảm biến không dây được kết nối với nhau bằng sóng radio hoặc các công nghệ không dây khác. Mỗi nút cảm bi...

Mạng cảm biến không dây là một hệ thống gồm nhiều nút cảm biến không dây được kết nối với nhau bằng sóng radio hoặc các công nghệ không dây khác. Mỗi nút cảm biến trong mạng được trang bị cảm biến để thu thập dữ liệu môi trường xung quanh như ánh sáng, nhiệt độ, độ ẩm, độ rung, v.v. Dữ liệu này sau đó được truyền đến các nút mạng cũng như máy chủ để xử lý và phân tích.

Mạng cảm biến không dây có nhiều ứng dụng trong đa lĩnh vực như quan trắc môi trường, quản lý năng lượng, y tế, an ninh, giao thông, v.v. Nó có thể được triển khai ở những vị trí khó tiếp cận hoặc không thể truyền tải dữ liệu bằng các phương pháp truyền thống. Mạng cảm biến không dây cung cấp khả năng thu thập dữ liệu thông minh, giúp tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí trong việc theo dõi và kiểm soát môi trường.
Mạng cảm biến không dây được xây dựng từ các nút cảm biến không dây đơn lẻ, được gửi ra trong môi trường cần được giám sát. Các nút cảm biến này có thể được đặt cố định hoặc di động, tùy thuộc vào yêu cầu ứng dụng cụ thể.

Mỗi nút cảm biến trong mạng được trang bị một bộ cảm biến để thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh. Có nhiều loại cảm biến khác nhau như cảm biến ánh sáng, cảm biến nhiệt độ, cảm biến độ ẩm, cảm biến độ rung, cảm biến khí độc, v.v. Dữ liệu thu thập từ các cảm biến này sẽ được xử lý và truyền đi.

Các nút cảm biến trong mạng cảm biến không dây có khả năng tự định vị và tự tổ chức thành mạng. Chúng sử dụng các giao thức liên lạc không dây để truyền dữ liệu cho nhau và cho các thiết bị thu thập dữ liệu khác như máy chủ hoặc cơ sở dữ liệu.

Mạng cảm biến không dây thường có các đặc điểm sau:

1. Tính phân tán: Các nút cảm biến phân tán khắp không gian môi trường cần giám sát.
2. Tính tự tổ chức: Mạng cảm biến có khả năng tự xây dựng và tổ chức mình thành các cụm hoặc mạng lưới.
3. Tiêu thụ năng lượng thấp: Do các nút cảm biến hoạt động bằng pin hoặc nguồn điện giới hạn, việc tiết kiệm năng lượng là rất quan trọng.
4. Tính đáng tin cậy: Mạng cảm biến cần đảm bảo việc truyền tải dữ liệu tin cậy và chính xác.
5. Khả năng mở rộng: Mạng cảm biến có khả năng mở rộng và cung cấp khả năng phục vụ cho nhiều thiết bị cảm biến.

Ứng dụng của mạng cảm biến không dây rất đa dạng. Ví dụ, trong quan trắc môi trường, mạng cảm biến không dây có thể được sử dụng để giám sát chất lượng không khí, giám sát môi trường nước, hoặc theo dõi mức độ ô nhiễm trong khu vực cụ thể. Trong lĩnh vực y tế, mạng cảm biến không dây có thể giúp giám sát sức khỏe của bệnh nhân từ xa hoặc phát hiện sớm các tình trạng y tế khẩn cấp. Trong lĩnh vực an ninh, mạng cảm biến không dây có thể được sử dụng để giám sát các khu vực quan trọng hoặc nhận biết các hoạt động đáng ngờ.

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề mạng cảm biến không dây:

Đánh giá hiệu suất của các kỹ thuật học sâu trong việc phát hiện các cuộc tấn công từ chối dịch vụ trong mạng cảm biến không dây Dịch bởi AI
Journal of Big Data -
Tóm tắtMạng cảm biến không dây (WSNs) ngày càng được sử dụng cho mục đích giám sát và thu thập dữ liệu. Thông thường, chúng bao gồm một số lượng lớn các nút cảm biến được sử dụng từ xa để thu thập dữ liệu về các hoạt động và điều kiện của một khu vực cụ thể, chẳng hạn như nhiệt độ, áp suất, chuyển động. Mỗi nút cảm biến thường nhỏ, rẻ và tương đối dễ triển khai so với các phương pháp cảm biến khác... hiện toàn bộ
Phát hiện lỗi trong mạng cảm biến không dây với mạng nơ ron học sâu
Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự - Số CSCE7 - Trang 27-36 - 2023
Bài báo này giải quyết thách thức về việc phát hiện lỗi trong Mạng Cảm Biến Không Dây (WSNs), thường được sử dụng trong các lĩnh vực như giám sát môi trường và y tế. WSNs, dễ phát sinh nhiều loại lỗi do được triển khai trong môi trường khó dự đoán trước, đòi hỏi các giải pháp phát hiện lỗi hiệu quả. Các phương pháp học máy truyền thống thể hiện những hạn chế như không phù hợp với dữ liệu theo dòng... hiện toàn bộ
#Fault detection; Wireless sensor network; Machine learning; Recurrent neuron network; LSTM.
Lê Nhật Thăng,“Đánh giá hiệu năng giao thức định tuyến IPv6 cho mạng cảm biến không dây”
Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự - - 1859
Đề xuất mô hình mạng cảm biến không dây giám sát môi trường nước phục vụ phát triển nuôi tôm chân trắng
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng - - 2016
Việc tự động hóa các công việc giám sát môi trường dưới nước hiện nay là rất cần thiết, nó giúp đơn giản hóa công việc, tăng hiệu quả cũng như giảm thiểu chi phí, thời gian thực hiện. Sự phát triển của các kỹ thuật cảm biến ngày nay cho phép đáp ứng nhu cầu này. Trong bài báo này chúng tôi sẽ trình bày chi tiết việc thiết kế mô hình mạng cảm biến dùng giám sát nguồn nước trong nuôi tôm chân trắng ... hiện toàn bộ
Nghiên cứu, phát triển mô hình mạng cảm biến không dây đa kết nối động
Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự - - 2024
Phân cụm dựa trên logic mờ trong khảo sát thời gian sống cho mạng cảm biến không dây
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng - - Trang 10-14 - 2015
Trong báo cáo này, chúng tôi đi sâu nghiên cứu và mở rộng các thuật toán phân cụm đối với sự ảnh hưởng trực tiếp đến việc khảo sát, phân tích thời gian sống (LifeTime) của các thành phần cấu thành của mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network). Đối với các hệ thống WSN hiện đang tồn tại còn có rất nhiều hạn chế, mà một trong những hạn chế có tính chất thách thức quan trọng đáng kể đến đó ch... hiện toàn bộ
#WSN #FIS #logic mờ #phương pháp phân cụm #hàm thành viên
Ứng dụng mạng neuron để dự báo mưa kết hợp mạng cảm biến không dây
Journal of Technical Education Science - Tập 16 Số 4 - Trang 10-19 - 2021
Trong thời gian gần đây, các thuật toán máy học được ứng dụng rộng rãi cho việc giải quyết các bài toán dự đoán phức tạp trong đó có dự báo thời tiết. Với những ưu điểm vượt trội như tính linh hoạt, độ chính xác cao, đa dạng về ứng dụng, xử lý dữ liệu có tính biến động theo thời gian, các thuật toán máy học mang tính khách quan và đáp ứng được nhiều yêu cầu của thực tiễn hơn so với các phương pháp... hiện toàn bộ
#Neural Network #Wireless Sensor Network #Machine Learning #Weather Forecasting #smart agriculture
Nghiên cứu ứng dụng IoT trong quan trắc và cảnh báo mức độ ô nhiễm nguồn nước
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng - - Trang 74-79 - 2019
Nước là nguồn tài nguyên quý giá mà con người có thể dùng ở nhiều mục đích khác nhau. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng của các khu công nghiệp, khu đô thị và dân số, ô nhiễm nguồn nước đang trở thành một vấn nạn đáng báo động do những hoạt động sản xuất, khai thác,... của con người. Hiểu được tầm quan trọng của nguồn nước, bài báo đã nghiên cứu một hệ thống ứng dụng IoT để quan trắc và cảnh báo ... hiện toàn bộ
#Lora #; hệ thống quang trắc môi trường nước; IoT; 3G/GPRS #mạng cảm biến không dây
MÔ HÌNH HÒA NHẬP THÔNG TIN DỰA TRÊN ĐA TÁC TỬ TRONG PHÁT HIỆN CHÁY RỪNG
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng - - Trang 90-94 - 2015
Hòa nhập thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển mạng cảm biến không dây (WSN). Chúng dựa trên sự dung sai lỗi, kết hợp và hòa nhập thông tin từ những dữ liệu rời rạc thu thập được. Bài báo này giới thiệu mô hình đa tác tử đa tầng nhằm hòa nhập thông tin từ WSN. Mô hình này gồm 3 tầng. Tầng thứ nhất gồm các tác tử cảm biến nằm rải rác trong rừng làm nhiệm vụ đo nhiệt độ, độ ẩm, mưa... hiện toàn bộ
#hệ thống đa tác tử #mạng cảm biến không dây #phát hiện cháy rừng #đa tầng #hòa nhập thông tin
Tổng số: 83   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 9