Scholar Hub/Chủ đề/#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.
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. Vì lý do này, WSNs được áp dụng trong một loạt các ứng dụng và ngành công nghiệp. Tuy nhiên, WSNs dễ bị tổn thương trước nhiều loại mối đe dọa và tấn công an ninh khác nhau. Nguyên nhân chủ yếu là do chúng rất hạn chế về tài nguyên như điện, bộ nhớ, băng thông và công suất xử lý, mà lẽ ra có thể được sử dụng để phát triển các phương tiện phòng thủ. Để đảm bảo an ninh cho chúng, một hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) hiệu quả cần được triển khai để phát hiện các cuộc tấn công này ngay cả dưới những ràng buộc này. Hiện nay, các IDS truyền thống kém hiệu quả hơn khi các cuộc tấn công độc hại này ngày càng trở nên thông minh, thường xuyên và phức tạp hơn. Cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DoS) là một trong những loại tấn công chính đe dọa WSNs. Chính vì lý do này, chúng tôi xem xét các công trình liên quan tập trung vào việc phát hiện các cuộc tấn công DoS trong WSN. Ngoài ra, chúng tôi đã phát triển và triển khai một số IDS dựa trên học sâu (DL). Các hệ thống này đã được đào tạo trên một tập dữ liệu chuyên biệt cho WSNs có tên là WSN-DS nhằm phát hiện bốn loại cuộc tấn công DoS ảnh hưởng đến WSNs. Chúng bao gồm các cuộc tấn công Blackhole, Grayhole, Flooding và Scheduling. Cuối cùng, chúng tôi đã đánh giá và so sánh các kết quả và thảo luận về các công việc có thể trong tương lai.
Phát hiện lỗi trong mạng cảm biến không dây với mạng nơ ron học sâuBài 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 thời gian và việc phát hiện một loại lỗi duy nhất. Chúng tôi đề xuất sử dụng mạng nơ-ron sâu, cụ thể là Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNNs), để phát hiện lỗi trong WSNs, tập trung vào dữ liệu nhiệt độ và độ ẩm. Bài báo nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn mô hình cẩn thận, điều chỉnh, và đánh giá kỹ lưỡng để nâng cao độ chính xác và tính bền vững của việc phát hiện lỗi trong các ứng dụng WSN thực tế.
#Fault detection; Wireless sensor network; Machine learning; Recurrent neuron network; LSTM.
Đề xuất mô hình mạng cảm biến không dây giám sát môi trường nước phục vụ phát triển nuôi tôm chân trắngViệc 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 nói riêng và nuôi trồng thủy sản nói chung. Những thông số cần giám sát gồm: nhiệt độ, nồng độ pH, nồng độ ôxy hòa tan, độ mặn của nước cũng như các thông số nội suy như NH3, H2S, và NO2-N. Các thông số này sau đó được gửi về trung tâm để giám sát và hiển thị thành bản đồ các thông số. Các kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đạt yêu cầu với sai số duới 10%. Các kết quả cũng chứng minh rằng hệ thống không chỉ đáp ứng yêu cầu đặt ra mà còn có khả năng nhân rộng trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh.
Phân cụm dựa trên logic mờ trong khảo sát thời gian sống cho mạng cảm biến không dâyTrong 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 chính là nguồn năng lượng bị giới hạn và khó có thể nạp lại. Vì vậy, một giải pháp để giảm thiểu sự tiêu thụ năng lượng nhằm tối đa hóa tuổi thọ của mạng WSN, phân cụm mờ là một trong những phương pháp mang lại hiệu quả thiết thực với độ tin cậy chấp nhận được. Mờ trong phương pháp nghiên cứu chính là Logic mờ, mà nó hoạt động dựa trên giá trị định nghĩa bởi các hàm thành viên.
#WSN #FIS #logic mờ #phương pháp phân cụm #hàm thành viên
ỨNG DỤNG KỸ THUẬT GHÉP ẢNH PANORAMA TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂYBài báo này trình bày về kỹ thuật ghép ảnh Panorama. Phương pháp mà chúng tôi đề xuất dựa trên các kỹ thuật trích chọn điểm đặc trưng, đối chiếu ảnh, tính tìm ma trận Homography kết hợp với RANSAC (RANdom SAmple Consensus). Trong bài báo này chúng tôi sử dụng kỹ thuật trích chọn điểm đặc trưng bất biến bằng thuật toán SIFT bởi vì thuật toán này ít bị ảnh hưởng bởi hướng, cường độ sáng cũng như nhiễu của ảnh đầu vào. Sau đó chúng tôi sẽ xác định các điểm tương đồng giữa hai bức ảnh. Với các cặp điểm tương đồng giữa hai bức ảnh, bước tiếp theo là tiến hành tìm ma trận Homography tốt nhất bằng RANSAC và DLT (Direct Linear Transformation). Bước cuối cùng là sử dụng ma trận Homography để hòa trộn hai bức ảnh lại với nhau.
Kiến trúc linh động chiều dài khung truyền nhằm giảm năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến không giây ứng dụng trong thiết bị giám sát nông nghiệpHệ thống đề xuất giải pháp gởi khung truyền có kích thước linh động theo dữ liệu mạng cảm biến nhằm tiết kiệm lượng dữ liệu gởi đi từ nút cảm biến (sensor node). Giải pháp đề xuất giảm năng lượng tiêu thụ mà không làm suy giảm tới chất lượng thông tin gởi đi. Hệ thống thiết kế để đưa mạch nào hoạt động chế độ ngủ (sleeping mode) khi dữ liệu không cần gởi đi bởi cập nhật theo từng chu kỳ theo điều kiện hoạt động của môi trường. Mô hình này được dùng nhằm bảo vệ nông sản lưu trữ trong nhà kho. Những kết quả thực nghiệm dưới điều kiện thực tế chứng minh rằng hệ thống phát hiện côn trùng có tỉ lệ thành công đến 90%, tiết kiệm năng lượng khoảng 20% lượng điện năng tiêu thụ so với phương pháp thông thường không sử dụng phương pháp tiết kiệm điện năng do gởi khung có chiều dài cố định. Kết quả rằng thời gian sống hệ thống tăng từ 50 ngày lên tới 416 ngày sử dụng trong cùng nguồn cung cấp dùng pin 9000 mAh.
#ESP8266 #IoT #sensor node #mạng cảm biến không dây #giải pháp công suất thấp
MÔ HÌNH HÒA NHẬP THÔNG TIN DỰA TRÊN ĐA TÁC TỬ TRONG PHÁT HIỆN CHÁY RỪNG 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 và phối hợp các thông tin này lại với nhau, hình thành nên cái nhìn đầu tiên về tình trạng cháy rừng. Tầng 2 gồm các tác tử giám sát có nhiệm vụ quản lý các cảm biến tầng 1, đo nồng độ CO2 và chụp ảnh rừng trong trường hợp cần thiết. Các tác tử giám sát hòa nhập thông tin lần 2 và gửi về trạm trung tâm ở tầng 3. Tầng 3 là tầng dịch vụ và ra quyết định báo cháy hay không. Hệ thống được mô hình hóa và cài đặt dựa trên mô hình đa tác tử nguyên âm AEIO.
#hệ thống đa tác tử #mạng cảm biến không dây #phát hiện cháy rừng #đa tầng #hòa nhập thông tin
TỔNG QUAN CÁC KỸ THUẬT QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG SẠCHMạng cảm biến không dây thu hút nhiều sự quan tâm trong những nghiên cứu gần đây nhờ các ứng dụng giám sát đầy tiềm năng, đặc biệt là ở những nơi mà kết nối dây rất khó khả thi trong việc triển khai. Bên cạnh đó, khả năng thu năng lượng sạch đang được xem là giải pháp hứa hẹn để cải thiện thời gian tồn tại của mạng WSN. Vì năng lượng xung quanh có thể khai thác lâu dài, nên thời gian tồn tại của mạng về lý thuyết, xem như vô hạn. Đạt được như vậy, mỗi node mạng cần 1 hệ thống quản lý nhằm cân bằng năng lượng tiêu thụ và năng lượng thu hoạch. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày các kĩ thuật hiện có. Bài báo cung cấp cái nhìn tổng quan các phương pháp nhằm sử dụng hiệu quả lượng năng lượng trong giới hạn cho phép và duy trì hoạt động lâu dài của mạng. Những ưu khuyết điểm của từng phương pháp cũng được chúng tôi phân tích chi tiết. Người dùng có thể chọn lựa giải pháp phù hợp nhất cho ứng dụng của mình.
PERFORMANCE EVALUATION OF A WIRELESS SENSOR NETWORK WITH DIFFERENT ROUTING PROTOCOLSWireless Sensor Network (WSN) has been considerably applied and deployed in many areas, e.g. commonly used in order to monitor environmental conditions, in hospitals, army, and emergency. However, there are many issues and challenges in WSN, e.g. the limited energy resource is one of the most challenging. One of such challenge is the energy consumed in WSN which is very limited and non-chargeable. Therefore, many researchers have investigated in improvements of reducing the amount of energy required to provide routers in WSN. Our paper focuses on the study and evaluates the performance of some common routing protocols in WSN by providing a comparison among them through experiments in term of saving energy consumption in each node for each protocol. We believe that the paper can be considered as a good reference for using routing protocols in WSN
#Giao thức định tuyến #hiệu năng mạng #mạng cảm biến không dây; routing protocols #performance of routing networks #wireless sensor network.
