Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "sieci sensoryczne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Metoda wyznaczania współrzędnych położenia węzłów bezprzewodowej sieci sensorycznej zbudowanej w oparciu o standard IEEE 802.15.4
A method of assigning coordinates of IEEE 802.15.4 wireless sensor network
Autorzy:
Wawryszczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210034.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieci sensoryczne
wyznaczanie współrzędnych
RSSI
ESD
sensor networks
coordinates assignment
Opis:
Artykuł przedstawia zaproponowany przez autora sposób identyfikacji współrzędnych położenia węzłów sieci sensorycznej. Zakłada się, że sieć zbudowana będzie w oparciu o nieskomplikowane urządzenia Chipcon CC2420, posiadające wbudowany stos protokołów IEEE 802.15.4. Węzły sieci nie znają swoich współrzędnych położenia, a do ich określenia wykorzystuje się węzły referencyjne, znające swoje współrzędne. W referacie przyjęto pomiar poziomu mocy odebranego sygnału (Received Signal Strength - RSS) jako parametr służący do wyznaczania odległości od danego węzła do węzła referencyjnego. Następnie współrzędne szacowane są w oparciu o rozszerzoną metodę największego spadku (Enchanced Steepest Descent - ESD). W artykule wykazano również, że parametr RSSI (Received Signal Strength Indicator) jest dobrą metryką wyznaczania odległości w propagacji przyziemnej na niezabudowanym, płaskim terenie.
This paper presents a concept of building wireless sensor network, using simple devices Chipcon CC2420, with built-in IEEE 802.15.4 protocols stack. It is assumed that the nodes do not know their coordinates and they can calculate them using referential nodes (which know their position). Nodes measure the distance to the referential nodes using Received Signal Strength Indicator (RSSI) parameter and after that acquire their coordinates involving Enhanced Steepest Descent optimization method. In the article, it is shown that RSSI parameter can be a good estimator of the distance measurement in uniform area, in ground-level propagation model.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2010, 59, 3; 407-420
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie metod eksploracji danych do analizy parametrów środowiskowych
The use of data exploration methods for the analysis of environmental parameters
Autorzy:
Bęben, B.
Tomczyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/187493.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
Tematy:
sieci sensoryczne
zagrożenia środowiska
bazy danych
databases
environmental hazards
sensor networks
Opis:
Realizacja sieci sensorycznych dla potrzeb pomiarów czynników stanowiących zagrożenie w środowisku wymaga zaprojektowania i użytkowania dużych baz danych. Postęp w dziedzinie informatyki umożliwia gromadzenie dużych zbiorów danych o objętości przekraczającej niekiedy rząd terabajtów. Obecnie wyzwaniem staje się nie tyle efektywne przechowywanie dużej ilości danych, ale przede wszystkim ich analiza. Z tego względu powstało zapotrzebowanie na nowe metody i narzędzia informatyczne wspomagające odkrywanie wiedzy z danych. W artykule opisano zasady stosowania metod eksploracji danych (ang. Data Mining), określono sposoby podejścia do analizy powyższą metodą przedstawiono główne zadania analizy eksploracji danych oraz załączono przykład implementacji analizy wybranych parametrów środowiskowych.
The development of sensor networks for measuring the indicators that bring some hazards for the environment requires to design and use huge data bases. The progress in information technology makes it possible to store big data bases whose capacity sometimes reaches the terabyte level. Nowadays, the challenge is not really to effectively store huge amounts of data but to analyze them. Therefore there is demand for new IT methods and tools supporting the discovery of knowledge in data. The article presents the principles how to use data mining methods, determines the ways to approach the analysis with these methods, and presents major tasks of the data mining analysis. Additionally, there is an example of implementing the analysis of selected environmental parameters.
Źródło:
Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2011, R. 49, nr 8, 8; 45-56
0208-7448
Pojawia się w:
Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie i symulacja sieci IoT w symulatorze SenseSim
Modeling and simulation IoT network in SenseSim simulator
Autorzy:
Najgebauer, A.
Dyk, M.
Pierzchała, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404001.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
sieci sensoryczne
IoT
symulacja dyskretna zdarzeniowa
sensor networks
discrete event simulation
Opis:
W pracy przedstawiono model symulacyjny sieci sensorowej oraz IoT, będące podstawą dla budowy symulatora SenseSim. Pozwala on na zbudowanie heterogenicznej sieci (lub wielu sieci), której sensory obserwują zmieniające się w czasie zjawiska. Zaletami proponowanego modelu są: możliwość szerokiej konfiguracji węzłów, które posiadać mogą wiele zdolności do obserwacji środowiska, oraz łatwa konfigurowalność algorytmów trasowania i komunikacji bezprzewodowej. Symulator zbudowany w oparciu o przedstawiony model będzie również umożliwiał modyfikację zachowania sensorów poprzez ich makroprogramowanie. Dodatkowo proponowane jest rozszerzenie symulatora o modelowanie wielorozdzielcze.
The paper presents a simulation model of both sensor network and IoT as a base for the simulator SenseSim. SenseSim allows one to build a heterogeneous network (or networks), whose sensors observe the time-varying phenomena. The advantages of the proposed model are: the possibility of a wide configuration of nodes that can have a lot of capacity for environmental monitoring and easy configurability of both routing algorithms and wireless communications. The simulator built on the presented model will also allows one to modify the behavior of sensors through their macroprogramming. In addition, it is proposed to extend the simulator for multiresolution modelling.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2015, 6, 1; 35-44
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies