本文關鍵詞：無線傳感器網絡中跌倒檢測算法與跌倒檢測路由研究

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【摘要】：利用先進的技術手段實現對老年人跌倒的實時檢測及上報在當前老齡化嚴重的中國社會中是十分重要的�；跓o線傳感器網絡的跌倒檢測無線傳感器網絡本身所具有的即時、自組織、覆蓋范圍廣等優(yōu)點引起了廣泛的關注。跌倒檢測本身對于跌倒檢測識別算法有較高要求,要求快速、準確的從大量的日常生活動作中識別跌倒事件。在識別跌倒事件后,則需要能夠通過能量受限的無線傳感器網絡及時上報。因此,本文在分析基于無線傳感器網絡的跌倒檢測算法及應用的基礎上,著重針對跌倒檢測識別算法和跌倒事件上報路由算法兩個方面展開研究,以期提高識別準確度并延長跌倒檢測網絡壽命。主要工作包括：(1)綜述跌倒檢測算法及無線傳感器網絡路由算法相關理論,論述典型跌倒算法和路由協(xié)議。建立基于三軸加速度傳感器的跌倒檢測數據采集模型,并將移動匯聚節(jié)點引入跌倒檢測無線傳感器網絡,創(chuàng)新的將傳統(tǒng)傳感器網絡應用于對于跌倒事件的檢測工作。(2)為了提高對于跌倒事件的識別率,降低對日常生活動作的錯誤識別率,引入心率檢測傳感器,提出了基于聯合傳感器的跌倒檢測算法。實驗結果表明：基于三軸加速計與心率計的跌倒檢測算法表現優(yōu)于現有單傳感器算法。在提高跌倒事件正確識別率的基礎上,有效降低了對日常生活事件的誤識率。(3)為了緩解無線傳感器網絡熱節(jié)點的產生,引入移動匯聚節(jié)點技術,提出了基于單移動匯聚節(jié)點的分簇路由算法MSSE(Mobile sink based Stable Election)。實驗結果表明：MSSE算法表現優(yōu)于LEACH算法,并且使用移動匯聚節(jié)點的競爭分簇路由算法在網絡能耗、節(jié)點死亡速度等方面的表現優(yōu)于固定匯聚節(jié)點的無線傳感器網絡。
【關鍵詞】：跌倒檢測 識別算法 無線傳感器網絡 路由算法 移動匯聚節(jié)點
【學位授予單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第一章 引言7-12
• 1.1 研究背景和意義7-9
• 1.2 研究內容9-11
• 1.3 論文結構11-12
• 第二章 相關工作12-23
• 2.1 基于不同傳感器的跌倒檢測算法12-16
• 2.1.1 基于可視化技術12-13
• 2.1.2 基于可穿戴傳感器13-16
• 2.2 無線傳感器網絡監(jiān)測技術16-22
• 2.2.1 無線傳感器網絡特點與挑戰(zhàn)16-17
• 2.2.2 路由算法概述17-19
• 2.2.3 路由算法分類19-22
• 2.3 本章小結22-23
• 第三章 跌倒檢測算法模型及網絡模型23-36
• 3.1 跌倒原因及過程分析23-24
• 3.2 跌倒模型建立24-30
• 3.3 跌倒檢測無線傳感器網絡模型建立30-35
• 3.3.1 傳統(tǒng)LEACH算法30-31
• 3.3.2 基于移動匯聚節(jié)點的跌倒檢測路由模型31-35
• 3.4 本章小結35-36
• 第四章 基于聯合傳感器的跌倒檢測算法36-48
• 4.1 問題描述36
• 4.2 現有解決方案36-37
• 4.3 基于聯合傳感器的跌倒檢測算法37-42
• 4.3.1 數據區(qū)間選擇37-38
• 4.3.2 特征值選擇38-41
• 4.3.3 算法描述41-42
• 4.4 性能分析42-46
• 4.4.1 數據采集42-43
• 4.4.2 閾值判定43-45
• 4.4.3 性能分析45-46
• 4.5 本章小結46-48
• 第五章 基于移動匯聚節(jié)點的跌倒檢測路由算法48-59
• 5.1 問題描述48-49
• 5.2 現有解決方案49-50
• 5.3 基于單移動匯聚節(jié)點的分簇路由算法50-54
• 5.3.1 網絡模型50-51
• 5.3.2 算法描述51-54
• 5.4 性能分析54-58
• 5.5 本章小結58-59
• 第六章 總結與展望59-60
• 6.1 工作總結59
• 6.2 未來展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻61-67
• 作者簡介67-68

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 崔莉,鞠海玲,苗勇,李天璞,劉巍,趙澤;無線傳感器網絡研究進展[J];計算機研究與發(fā)展;2005年01期

2 李林濤,王聲ng;老年跌倒的疾病負擔與危險因素[J];中華流行病學雜志;2001年04期

中國碩士學位論文全文數據庫 前2條

1 陳曉倩;無線傳感器網絡節(jié)點能量的優(yōu)化管理方法研究[D];浙江工業(yè)大學;2009年

2 劉勇;基于模式識別的跌倒檢測儀研究[D];重慶大學;2014年

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本文編號：904406