基于IAR的树型拓扑网络实验，一个协调器一个路由器三个终端节点，终端将采集的数据广播传输至父节点路由器，路由器将数据传输至协调器，协调器通过串口将数据传输到PC，我们在串口调试助手中查看结果

人们对生活品质的追求越来越高，更加向往安全、智能和健康的家居环境。传统智能家居安防系统功能单一、效率低下、误报率较高、维护成本大、不能很好地与快速发展的互联网技术相融合，已经难以满足市场及大众对家居安防系统的要求。现代无线传感器网络技术（WSN）和物联网技术的发展使得网络化的智能家居安防系统具备了安全、智能、便捷、环保的特性，同时保证系统的实时性、高可靠性、低误报率、低功耗及低成本维护。为此，本文提出基于具有低功耗、自组网、低速率、低成本和双向通信特性等特点的WSN和智能手机Android平台，利用家庭网关构建能进行视频数据的采集、传输及网络后台存储的智能家居安防系统，同时该系统可利用Inte

目前国内外科研人员已设计了多种面向WSN的路由协议，将其分为四类：以数据为中心的、分层次的、基于位置的、基于数据流模型和服务质量（QoS）要求的。 　　（1）以数据为中心的路由协议 　　此类路由协议是基于查询和目标数据命名之上的，通过数据融合减少冗余的数据传输。 　　①Flooding协议和Gossiping协议：这是两个最经典和简单的传统网络路由协议，在Flooding协议中，节点产生或收到数据后向所有邻节点广播，数据包直到过期或到达目的地才停止传播。该协议具有严重缺陷：内爆（implosion），节点几乎同时从邻节点收到多份相同数据；交叠（overlap），节点先后收到监控同一区域的

OMNET++结合MiXiM ，更方便做无线移动网络的仿真，MiXiM结合和扩展了一些现有的模拟框架来发展基于OMNeT++的无线移动仿真。它提供了详细的无线通道模型（褪色等），无线连接，移动模型，障碍模型和许多通信协议尤其是在媒体访问控制（MAC）层的协议。此外，它提供的基于OMNeT++的无线移动网络的用户友好的图形表示，支持调试和定义，即使是复杂的无线方案也支持。

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针对基于RSSI的无线传感器网络定位测距问题,在对数-常态分布模型下提出了一种混合滤波及最小二乘环境参数动态估计的测距算法。以锚节点作为参考节点,采用基于均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波方法优化RSSI值,运用最小二乘法估计环境参数,再由盲节点与锚节点的RSSI混合滤波优化值计算二者之间的距离。仿真结果表明,混合滤波性能优于其它单一滤波方法,环境参数估计相对误差小于2.5%,空旷环境下100 m范围内测距相对误差小于10%,满足无线传感器网络定位测距要求。

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