作者：赵军,刘泽俊,贺奇 单位：中国计算机学会工业控制计算机专业委员会;江苏省计算技术研究所 出版：《工业控制计算机》2011年第11期 页数：2页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGYKJ2011110150 DOC编号：DOCGYKJ2011110159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 采用RFID技术、WSN技术、嵌入式技术、数据融合、先进算法与控制理论、无线自愈网等主要技术研发智能停车库系统，特别是将RFID技术和WSN技术的有机结合用于智能停车系统，对WSN技术和RFID技术的应用进行创新，以WSN网络的自组性、冗余性和灵活性弥补RFID在工作范围、可靠性等方面的不足，以RFID的低成本、易用性来克服WSN网络当前的较高成本和应用复杂性。

    📙 相关资料

    1. 《基于神经网络数据融合的ZigBee智能家居环境监测系统》PDF+DOC 针对人们提高居住环境舒适度的需求，将ZigBee作为通信模式和融合神经网络算法，以采集温度、湿度环境参数为对象，设计了一套智能家居环境监测系统。文中阐述了系统的硬件设计过程，讨论了神经网络算法，并通过NS-2仿真软件算法进行了仿真测试。结果表明，加入数据融合算法的网络相比LEACH算法的网络平均功耗......
    2. 《基于惯性测量器件的无线步态分析平台》PDF+DOC 步态定量测量方法应用于许多领域，如临床医学、双足机器人控制等.采用惯性测量单元结合无线传感器网络建立了一个步态分析平台，将两个无线惯性测量单元传感器节点分别绑定在左右双侧脚踝，以同时采集双脚运动过程中的加速度和角速度信号，并将其通过无线方式发送到远程终端.通过模式识别、时间序列分析、阈值检测和零速修......
    3. 《分簇无线传感器网络节能的信号源数目估计》PDF+DOC 针对无线传感器网络能量受限的特点，将信号源数目估计算法和无线传感器网络拓扑结构结合起来，提出了一种基于决策级融合的多簇协作无线传感器网络信号源数目估计算法，并且在LEACH分簇算法的基础上提出了一种新的基于节点剩余能量簇头选择算法。首先对传感器网络分簇，各簇独立进行信号源数目估计，产生本地判决结果；......
    4. 《基于移动代理的大规模无线传感器网络路由优化算法》PDF+DOC 大规模传感器网络中常见路由算法耗能严重，不利于网络生命期最大化。在抽象出传感器网络移动代理路由模型的基础上，将移动代理路由归结为一个优化问题。为了优化移动代理路由，结合混沌搜索的全局空间能力和模拟退火算法的快速寻优能力，设计了一种具有记忆功能和多种邻域搜索方法的混沌模拟退火算法。理论分析和模拟实验表......
    5. 《一种基于证据理论和模糊集合的信息融合方法》PDF+DOC 针对证据理论应用中基本概率分配函数难以确定和多传感器之间相互支持程度计算绝对化的问题，提出了一种基于证据理论和模糊集合(FSB-DS)的信息融合方法。该方法首先利用相关性函数定义不确定信息的模糊支持区间和模糊支持概率，然后由隶属函数得到各个传感器提供信息的可信度，再将支持度和可信度转化为基本概率分配......
    6. 《无线传感器网络结构及关键技术介绍》PDF+DOC 无线传感器网络已成为IT领域的热点研究方向。通过对无线传感器网络的基本概念和结构的介绍，对拓扑控制、网络协议、网络安全、数据融合管理等关键技术进行列举。...
    7. 《传感器网络中数据融合过程的事务分析与建模》PDF+DOC 传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域，它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协作地实时监测、处理各种环境或监测对象的信息并传送给用户，具有十分广阔的应用前景。本文以面向事务的观点，基于事务工作流模型，结合数据的时间特性、事务流的依赖关系及数据与事务流间的相互关......
    8. 《传感器网络中以数据为中心的路由协议》PDF+DOC 无线传感器网络是一种新的研究方向，它对网络协议提出了许多新的挑战。文章介绍了以数据为中心路由及数据融合的基本概念，重点阐述了4种典型的以数据为中心的路由协议，分析了它们的优缺点，在此基础上对它们的性能进行比较，最后给出了结论和展望。...
    9. 《基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法》PDF+DOC 在传感器网络中，多个传感器对于同一目标的识别结果经常会发生冲突.本文采用基于D em pster-Shafer证据推理理论的数据融合方法来解决这一问题.然而，采用D-S证据组合公式计算融合结果，计算量过于巨大，对处理能力有限的感知结点来说负担过重，此外，计算所造成的延时也将严重影响系统的实时性和同步......
    10. 《无线传感器网络中数据密度相关度融合算法》PDF+DOC 无线传感器网络节点部署在复杂环境时，节点间相关性无法通过节点间距离来准确描述.为了克服该缺陷，本文提出了数据密度相关度公式.该公式反映了节点数据的ε邻域内数据的聚集程度，也反映了该节点数据相对其ε邻域内数据的相对位置.同时，将数据密度相关度公式应用到代表式数据融合算法中，提出了数据密度相关度融合算法......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。