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公开(公告)号：CN102361483A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110185599.7
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种基于web2.0的无线传感器网络自适应农业信息数据管理方法。它通过传感器模块和终端处理器的交互，实现农业信息数据的自适应控制与管理。同时在无线传感器网络中引入了web2.0技术，实现了用户与网络平台的交互：增加了“植物博客”模块，采用植物自述的形式，图形化显示植物周围环境的参数的最新动态。为方便用户查询，构建了基于网络、PC桌面、移动设备的多个无线传感器信息管理平台，实现用户的多渠道访问。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102238705A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110185602.5
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 基于人工神经网络的无线传感器网络拓扑控制是模仿生物神经网路的信息处理系统来实现节省能量的目标，当传感器节点输入的信号矢量总和大于神经元的阈值时，神经元被激活而发放脉冲，则输出信号，根据输出信号和剩余能量来选择节点使之成为簇头节点，初步形成网络拓扑图，其它节点选择距离最近的簇头节点加入簇内，并将自己的信息传递给簇头节点，再结合功率控制优化网络拓扑图，控制簇头的发射功率，使之覆盖的传感器节点数均衡，减少通信过程中的碰撞，提高通信效率。本发明在保证网络连通性和覆盖度的情况下，尽可能合理高效地使用网络能量，延长整个网络的生存时间，并均衡每个簇内节点，减少节点间通信干扰，提高网络通信效率。
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公开(公告)号：CN102624476B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201210006008.X
申请日：2012-01-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于模型检测无线传感器网络时间同步检验方法，包括以下模块：模型生成优化器、能量感知模块、时间可达性规范模块、时间同步模型检测器和结果生成模块。模型生成优化器将输入的被检测时间同步机制进行建模，转化为状态自动机模型，并优化，优化后的模型与应用相关的时间可达性规范进入模型检测器对比检验，若所述终止状态可达，判断所述被检测的时间同步机制存在缺陷，如果所述终止状态不可达，则判断所述被检测的时间同步机制不存在缺陷；并将模型检测器的结果输出转换为检测人员易懂的语言形式。模型检测时间同步方法分析能力强、可读性高，分析与应用相关的同步机制是否满足要求，达到快速发现同步的不可靠和不安全性。
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公开(公告)号：CN102624476A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210006008.X
申请日：2012-01-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于模型检测无线传感器网络时间同步检验方法，包括以下模块：模型生成优化器、能量感知模块、时间可达性规范模块、时间同步模型检测器和结果生成模块。模型生成优化器将输入的被检测时间同步机制进行建模，转化为状态自动机模型，并优化，优化后的模型与应用相关的时间可达性规范进入模型检测器对比检验，若所述终止状态可达，判断所述被检测的时间同步机制存在缺陷，如果所述终止状态不可达，则判断所述被检测的时间同步机制不存在缺陷；并将模型检测器的结果输出转换为检测人员易懂的语言形式。模型检测时间同步方法分析能力强、可读性高，分析与应用相关的同步机制是否满足要求，达到快速发现同步的不可靠和不安全性。
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公开(公告)号：CN102281608A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110186280.6
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出基于模糊控制的无线传感器网络分簇路由方法，使用模糊控制实现对簇头选择、簇内路由选择、簇间路由选择和簇头数据融合进行经验性、直观性、简单性和智能性的控制。本发明的分簇方法引入模糊判断，使得簇头能均匀分布，避免簇头分布在同一片区域。此外，本发明使用分布式异步簇头选择，簇头更换对外透明，整个网络的数据传输不因簇的重构而中断，避免数据下行传输和频繁的簇头更换；并基于静态簇头标签表对簇间多跳路由进行优化重组，确保了路由低能耗、高效率性能，提高了网路自组织能力。
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公开(公告)号：CN102238686A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110186296.7
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明给出了一种在无线网络中的模型化量子遗传算法的路由选择方法，该方法通过汇集节点、簇头节点、簇间节点、端节点的相互作用建立一个层次化节点管理模型，实现对各个目标节点的能量状态管理。节点在进行路由选择时，首先读取这些状态信息，对量子遗传算法中初始种群进行优化，然后在利用量子遗传算法的高效搜索性、并行量子计算等特性，采用全相干、动态量子旋转门等策略求解源节点和目的节点之间存在的最佳路径，最大限度地来保证网络总体能量消耗最小，延长无线传感器网络的寿命。
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