一种面向智慧城市场景的传感网自适应无线充电方法

无线传感器网络（WSN）和物联网（IoT）技术的迅速发展正为通信领域带来一场新的革命，在军事领域、工农业监控、智能电网、智能交通、医疗和安防等领域扮演着越来越重要的角色。然而，无线传感器节点存在电量有限、处理计算能力弱、通信带宽小、内存容量小等缺点，特别是能量有限问题严重制约了物联网的发展。无线可充电传感器网络可解决以上问题，但目前为止所提到的算法中，只考虑了在给所有节点充电的前提下所做的提升（减少损耗和减少充电器数量），没有考虑充电时间和节点冗余问题，还不具备完备性和高效性。据此，文章提出分布式移动充电算法（DMC），减少了无线充电时间。另外，还提出自适应智能充电算法（AIC），通过融合基于GAF算法的一维线性休眠机制，可提升充电效率、节约能耗、减少充电器数量，可大幅度提升无线传感器网络性能。

2021-06-22
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基于物联网技术的温室大棚环境监测与控制系统模块化设计_杨明

为实现温室大棚智能环境监测与控制,研制一套基于物联网技术的环境自动检测和控制装置。该装置可以实现测量大棚的土壤温湿度、光照度和CO2浓度等农业生长环境要素,并根据温室农作物生长要求,自动控制换气、补光、喷淋、灌溉等操作,为植物生长提供最佳环境。该装置采用最新的工业级传感器采集信息,利用RS 485通信将变送器输出的信号和PC连接,以实时显示环境信息。测试结果表明,借助物联网技术,采用模块化设计的温室大棚智能环境监测与控制系统,实现了温室大棚环境监测和控制的自动化和智能化。

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无线电监测站物联网平台管理系统顶层架构设计_韩将星

随着科技的高速发展,物联网应用逐渐遍布国民经济和社会服务各个层面,给无线电监测站平台的物联网应用带来美好的技术前景。目前,我国无线电监测站物联网平台缺少先进的智能化科学管理平台,因此以建设物联网统一管理平台为目的,对物联网平台的系统架构、功能架构、工程架构等进行设计,并对各架构中的主要功能模块进行详细阐述,如设备健康状态监控、RFID设备库管理、智慧能效管控、智能家居、车辆管理、安防管理等,为无线电监测站物联网平台建设提供理论参考。

2021-06-22
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多无人机辅助的物联网信息与能量同传优化策略_凌莉

目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置；其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。

2021-06-22
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基于BP神经网络在物联网多敏感信息同源检索_樊卓

针对物联网中多用户相似源敏感信息检索方法运算速度慢、结果质量较差问题,提出一种物联网多敏感信息同源检索算法。准确分析物联网各应用层,构建隐层的3层BP神经网络模型,引入动态因子的学习算法,结合多维仿生信息理论的点同源连续性规则,推导出多敏感信息同源相似度特征,排序信息同源相似度特征的相关性级别并输出,最终完成物联网多敏感信息同源检索。实验结果表明:所提方法运算时间较短,能够实现高效的多敏感信息同源检索,且用户对检索结果的满意度较高,提高了物联网多敏感信息同源检索的结果质量。

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智慧校园场景中智能引体向上训练器的设计

设计了智能引体向上训练器，采用水及水泵做为无级调速的配重部件，利用单片机对系统进行控制，通过手机 APP 进行运动的设定与数据采集，利用互联网平台进行数据的分析与共享．训练器根据不同训练者的体质与体能，参与训练时间和强度指数，利用互联网大数据的分析，对其进行有针对的指导，并通过数据的采集，让学校可以自动完成对训练者的运动统计与督导．

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5G场景下智慧杆塔的供配电方案

智慧杆塔体现共享、共建、共融理念，5G建设过程中，站址难寻，与智慧杆塔结合是最优解决方案。但5G基站用电的功率、可靠性等对比其他功能模块不同，智慧杆塔供电是按各个功能模块处理．还是系统统一解决，需要从系统角度，综合CAPEX、OPEX、可落地实现等多个维度评估，并在此过程中，结合现在通信电源产业发展情况，推论出5G在智慧杆塔场景下的供配电最佳方案，应以直流集中供电为主，交流分散供电为辅，使智能路灯与智慧城市模块分路供电j

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基于_边缘智能计算_的智慧校园设计

新基建视域下，针对校园云计算与大数据中心集中部署计算资源所产生的诸多困境，文章依据边缘智能计算的理论研究，设计了基于“边缘智能计算”的智慧校园：首先对智慧校园“端、边、云”计算进行整体部署，随后从边—云协同和智慧校园事务处理的角度进行智慧校园边—云协同计算架构的设计，最后将人工智能技术嵌入边缘计算节点，实现智慧校园的分布式智能“大脑”。在此基础上，文章梳理了基于“边缘智能计算”的智慧校园发展场景，并提出发展建议，以期推进边缘智能计算在智慧校园的应用与发展

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