本课件是《无线传感网络》杨博雄/倪玉华版的电子课件PPT，主要内容有：绪论、短距离无线通信技术与标准、无线传感网络拓扑控制、无线传感网络覆盖控制、无线传感网络节点定位、无线传感网络路由协议、无线传感网络操作系统.....等。

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基于无线传感网络的智能照明系统

第一章 绪论1 1.1无线传感网络概述 1.1.1 无线传感网络基本概念 1.1.2 无线传感网络的特征 1.2无线传感网络体系结构 1.2.1 无线传感网络系统架构 1.2.2 无线传感网络节点结构 1.2.3 传感网络协议栈 第二章 路由协议 2.2以数据为中心的路由协议 2.2.1 泛洪协议 2.2.2 Gossiping协议 2.2.3 SPIN协议 2.2.4 定向扩散路由协议7 2.3基于簇(Cluster)的路由协议 2.3.1 LEACH协议 2.3.2 TTDD协议 2.4 基于地理位置的路由协议 2.4.1 GPSR路由算法 2.4.2 GEAR路由算法 2.5 小结10 第三章 MAC协议 3.2 基于竞争型MAC协议 3.2.1 CSMA/CA的MAC协议 3.2.2 S-MAC协议 3.2.3 T-MAC协议 3.3 基于TDMA型MAC协议 3.3.1 DMAC协议 3.3.2 基于分簇网络的MAC协议 3.4 混合型MAC协议 3.4.1 混合型MAC协议简述 3.4.2 Z-MAC协议 第四章 IEEE 802.15.4 4.2 IEEE 802.15.4网络 4.3 IEEE 802.15.4网络协议栈 4.3.1 物理层18 4.3.2 MAC子层19 4.3.3 鲁棒性19 4.3.4 能量消耗19 4.3.5 安全服务20 第五章 拓扑控制 5.1概述 5.1.1 拓扑控制概念 5.1.2 网络拓扑结构 5.2 拓扑控制算法 5.2.1 功率控制 5.2.2 层次型拓扑结构控制 5.3 启发机制 第六章 时间同步 6.1 概述 6.2 客户-服务器模式 6.2.1 NTP协议 6.2.2 传统时间同步机制存在的问题 6.3 接收方-接收方模式 6.3.1 RBS同步机制 6.3.2 TPSN时间同步机制 6.4 发送方-接收方模式 第七章 定位技术 7.1.1 定位技术 7.1.2 定位算法分类 7.2 基于距离的定位 7.2.1 基于TOA的定位 7.2.3 基于AOA的定位 7.3 距离无关的定位 7.3.1 距离无关的定位算法 7.3.2 质心算法 第八章 数据融合 8.2 数据融合的目的 8.2.1 节能 8.2.2 增强数据采集准确性 8.2.3 提高数据收集效率 8.3 数据融合的分类 8.3.1 根据融合前后数据的信息含量分类 8.3.2 根据数据融合与应用层数据语义之间的关系划分 8.3.3 根据融合操作的级别划分

本文基于ZigBee的疲劳驾驶警示系统的研究与设计，提出并实现了ZigBee 网络与多传感器融合技术相结合的疲劳监测系统，适于车载运行且扩展性好，有效地提高疲劳判断的准确性和增强系统的鲁棒性。

文中提出了一种基于ZigBee无线网络技术的智能机房环境监控系统设计方案，通过对机房的湿度、温度、光照、火警和水浸等几个重要因素进行实时的智能化监测和控制，同时还可以通过手机短信通知管理者。文中重点介绍了基于ZStack的应用程序开发，实现了对机房内多种信息的远程监测、处理和控制。

无线传感网络源代码（虚拟力）。 基于虚拟力的一种无线传感网络的MATLAB程序代码 matlab

为了提高水下无线传感网络(UWSNs)的数据采集效率，提出基于地理-机会的水下无线传感网的混合路由(GOHR)。当源节点需要转发数据包时，首先计算候选转发节点集，并依据集内节点的归一化权重进行排序，形成转发簇；然后分析每个簇的期望权重值；最终由最大期望权重值的簇内节点转发数据包。同时，引用时延机制，抑制冗余数据包。仿真结果表明，提出的GOHR协议提高了数据包传递率，降低了数据包传输时延。

为了平衡能量消耗，延长网络寿命，提出基于博弈论能耗均衡的无线传感网络路由算法——EGT-EBGR。EGT-EBGR路由的目的是使节点能耗均衡，进而延长网络寿命。首先，将发送节点的传输范围划分几个转发子区域，然后再结合进化博弈论EGT(Evolutionary Game Theory)，从平衡负载角度，从转发子区域内选择一个转发子区域，再利用贪婪算法从此转发子区域内选择一个节点作为下一跳的转发节点。通过进化博弈论和贪婪算法GA(Greedy Algorithm)平衡负载，缩短传输距离，有效地降低地能量消耗速度，进而延长网络寿命。仿真数据表明，提出的EGT-EBGR协议能够有效地平衡能量消耗，扩延了网络寿命。

基于粒子群优化的NLOS环境的节点定位算法，文恬，余小平，无线传感网络的非视距NLOS(Non-line-of-sight)环境是影响测距定位精度的重要因素，提出了基于粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)的NLOS环境�