Автоматическая калибровка сенсоров в беспроводной сенсорной сети

Беспроводные сенсорные сети (БСС) состоят из группы небольших узлов, предназначенных для считывания, измерения, обработки данных и передачи информации. Узлы обычно работают без обслуживания в течение длительных периодов времени, что часто приводит к сбоям в их работе. Таким образом необходима калибровка сенсоров беспроводных сенсорных сетей. Целью работы является разработка алгоритма автоматической калибровки сенсоров в беспроводной сенсорной сети.

Введение 12
1 Методы калибровки беспроводных сенсорных сетей 14
1.1 Калибровка «от-узла-к-узлу» 16
1.2 Калибровка с использованием нейронной сети Projection- 19
Recovery Network
1.3 «Простая» калибровка 23
1.4 Двухуровневая калибровка на уровне системы 26
2 Разработка алгоритма автоматической калибровки сенсоров 33
беспроводной сенсорной сети
2.1 Модель сети 33
2.2 Метод комплексирования интервальных данных 34
2.2.1 Основные понятия 34
2.2.2 Метод комплексирования интервальных данных 38
агрегированием предпочтений
2.3 Алгоритм автоматической калибровки сенсоров в 40
беспроводной сенсорной сети
3 Разработка программного обеспечения 43
3.1 Программное обеспечение метода «простой» калибровки 43
3.2 Программное обеспечение для автокалибровки c 51
использованием алгоритма AutoWSN
4 Экспериментальное исследование алгоритмов автокалибровки 55
4.1 Исследование точности алгоритмов 55
4.2 Исследование влияния выбросов на результаты алгоритма 57
AutoWSN
5 Социальная ответственность 59
5.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения 59
безопасности
5.1.1 Специальные правовые нормы трудового 59
законодательства
5.1.2 Организационные мероприятия при компоновке рабочей 60
зоны
5.2 Производственная безопасность 62
5.2.1 Превышение уровня электромагнитных излучений 63
5.2.2 Недостаточная освещенность рабочей зоны 64
5.2.3 Превышение уровня шума 65
5.2.4 Отклонение показателей микроклимата 67
5.3 Экологическая безопасность 69
5.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 70
5.5 Выводы по разделу «Социальная ответственность» 71
6 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и 73
ресурсосбережение
6.1 Потенциальные потребители результатов исследования 73
6.2 Анализ конкурентных технических решений 74
6.3 Структура работ в рамках научного исследования 75
6.4 Определение трудоемкости выполнения работ 76
6.5 Разработка графика проведения научного исследования 77
6.6 Бюджет научно-технического исследования 78
6.6.1 Расчет материальных затрат 78
6.6.2 Основная заработная плата исполнителей 80
6.6.3 Дополнительная заработная плата исполнителей 81
6.6.4 Отчисления во внебюджетные фонды 82
6.6.5 Расчет накладных расходов 82
6.6.6 Формирование бюджета затрат научно- 83
исследовательского проекта
6.7 Определение ресурсной и экономической эффективности 83
исследования
6.7.1 Интегральный финансовый показатель 84
6.7.2 Интегральный показатель ресурсоэффективности 84
6.7.3 Сравнительная эффективность проекта 85
6.8 Выводы к разделу «Финансовый менеджмент, 86
ресурсоэффективность и ресурсосбережение»
Заключение 87
Список публикаций студента 88
Список использованных источников 89
Приложение А Calibration methods of wireless sensor networks 91
Приложение Б Результаты экспериментальных исследований 100
Приложение В Требования к освещению помещений промышленных 112
предприятий
Приложение Г Анализ конкурентных технических решений 113
Приложение Д Временные показатели проведения научного 114
исследования
Приложение Е Календарный план-график 115

В ходе данной выпускной квалификационной работы был разработан
алгоритм автоматической калибровки сенсоров в беспроводной сенсорной сети
AutoWSN. Были проанализированы существующие методы калибровки
сенсоров БСС, сформулированы требования к алгоритму и на их основе было
принято решение разрабатывать алгоритм на основе метода комплексирования
интервальных данных агрегированием предпочтений.
Также было разработано программное обеспечение для метода
«простой» калибровки и алгоритма AutoWSN. Проводились
экспериментальные исследования двух алгоритмов автокалибровки, по
результатам которых был сделан вывод о том, что в среднем метод AutoWSN
выигрывает по точности в 2,3 раза у метода «простой» калибровки.
Так как в основу разработанного алгоритма положен робастный метод,
который позволяет определить точное значение на основании неполных,
неточных, несогласованных данных, отсутствует необходимость проведения
предварительной калибровки сенсоров. Данный алгоритм может работать при
минимальном количестве узлов БСС от 4 шт. Также поскольку алгоритм
работает на центральном узле, который подключен к бытовой сети
электропитания и не имеет ограничений по питанию, для узлов и главы
кластера не будет дополнительной вычислительной нагрузки и затрат на
передачу данных. Учитывая это, можно сделать вывод, что данный алгоритм
соответствует заданным требованиям.
Список публикаций студента

1 E.S. Bauer. Automated wireless system for measuring environmental
parameters based on NI myRIO platform // Молодежь и современные
информационные технологии. Сборник трудов XV Международной научно-
практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых
«Молодежь и современные информационные технологии». – 2018 – Томск: Д-
Принт. – С. 154-155.
2 Е.С. Бауэр. Автоматизированная беспроводная система измерений
параметров окружающей среды на базе платформы NI myRIO // Неделя науки
СПбПУ : материалы научной конференции с международным участием.
Институт физики, нанотехнологий и телекоммуникаций. – 2017– СПб. : Изд-во
Политехн. ун-та. – С. 147-149.
3 Е.С. Бауэр. Моделирование метода «простой» калибровки
беспроводной сенсорной сети // Неделя науки СПбПУ : материалы научной
конференции с международным участием. Информационные технологии и
системы. – 2018 – СПб. : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС.