CN106385293A - 一种智能节点系统 - Google Patents
一种智能节点系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106385293A CN106385293A CN201610877316.8A CN201610877316A CN106385293A CN 106385293 A CN106385293 A CN 106385293A CN 201610877316 A CN201610877316 A CN 201610877316A CN 106385293 A CN106385293 A CN 106385293A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- information
- early warning
- node
- nodes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 8
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 33
- 238000012549 training Methods 0.000 description 22
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/382—Monitoring; Testing of propagation channels for resource allocation, admission control or handover
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种智能节点系统,包括电磁信号接收模块;电磁信号发送模块;数据存储模块;预警模块;接口模块;和桥接处理模块,用于将目标监测网络在现有监测网和桥接服务器之间切换并将异构设备连接至目标监测网络,也用于将电磁信号接收模块接收到的信息分析处理后存入数据储存模块或传输至预警模块以用于进一步生成预警信息。与现有技术相比本发明能够有效解决消失节点和节点之间通信竞争不公平和由于节点之间无法通信而造成的系统内通信碰撞的问题,还可以实现将其他异构设备接入目标监测网的功能,有效利用其它现有设备如电磁信息传感器等,使构建频谱监测网的成本下降。
Description
技术领域
本发明一般地涉及无线通信技术,并且更特别地,涉及一种智能节点系统。
背景技术
无线传感器网络是由部署在监测区域内的大量廉价微型传感器节点,通过无线通信方式形成的一种多跳的自组织网络。相比于传统的网络,无线传感器网络具有自组织,多跳通信和以数据为中心等特点,无线传感器网络节点众多,节点之间的通信竞争严重。因此,传统无线网络的通信协议并不适用于无线传感器网络,需要研究专门的通信协议。同时,无线传感器网络节点受成本和体积的限制,其计算能力,存储能力和通信能力都很弱,决定了节点不能运行复杂的程序,并且无线通信的可靠性较低。最重要的一点是,节点依靠电池供电,能源受限,而无线通信是节点主要的能量消耗方式。无线传感器网络的以上特点,对通信技术的可靠性,复杂性和能量效率都提出了极高的要求。
多信道通信可以让网络内的节点利用多个信道进行通信,大大提高了网络可用的通信资源。无线传感器网络内的众多节点,可以分散在不同的信道上进行通信,减少了通信竞争,提高了网络通信吞吐量。当某一个信道受到干扰时,节点可以使用其他信道进行通信,提高了网络的抗干扰能力。但是多信道通信中,网络内节点分布在不同的信道上,增加了节点之间相互发现的难度,而且多个信道如何在网络节点间进行分配也是需要解决的问题。
通常,无线传感器网络的协议栈结构包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。其中,数据链路层包括逻辑链路层和媒介访问控制(MAC),负责网络内节点之间数据链路的建立、维持和释放,实现网内邻居节点的相互通信,为无线传感器网络节点的自组织多跳通信提供底层支撑。同时还要为每一个通信节点合理有效地分配通信资源,实现无线传感器网络内节点间公平、高效地实现通信资源共享。无线传感器网络自组织多跳的通信方式,节点资源受限的特点,决定了无线传感器网络层协议的重要性,MAC层协议需要在节点之间分配有限的无线通信资源,构建无线传感器网络系统的底层基础结构。目前根据协议中信道的分配方式不同,MAC协议可以分为基于竞争的协议,基于调度的MAC协议和混合型MAC协议三种基本类型。然而这三种类型都无法有效解决消失节点和节点之间通信竞争不公平、由于节点之间无法通信而造成的系统内通信碰撞等问题。
发明内容
为了解决现有技术无法有效解决消失节点和节点之间通信竞争不公平和由于节点之间无法通信而造成的系统内通信碰撞的问题,本发明的目的是提供一种智能节点系统,其特征在于,包括:
电磁信号接收模块,其用于接收频谱信号;
电磁信号发送模块,其用于发送桥接处理模块处理后的信息;
数据存储模块,包括固态存储器以及一个或多个数据库,与桥接处理模块连接,所述模块用于存储系统接收到的频谱信号信息以及信道信息;
预警模块,用于生成并广播预警信息,与桥接处理模块相连;
接口模块,用于输出监测数据,与桥接处理模块相连,也可与其他外置数据显示装置相连;
桥接处理模块,用于将目标监测网络在现有监测网和桥接服务器之间切换并将异构设备连接至目标监测网络,也用于将电磁信号接收模块接收到的信息分析处理后存入数据储存模块或传输至预警模块以用于进一步生成预警信息。
进一步地,所述桥接处理模块采用下述频谱感知算法处理电磁信号接收模块接收到的信息:
当所述节点机接收到附近的L个电磁频谱信息传感器的频段信号的能量信息后,将所收到的信息生成矩阵并得出相应的方差矩阵,并求出该方差矩阵特征值的最大值和最小值,得出最大值和最小值的比值,节点将该比值与节点计算的门限值λ进行判定,当该比值小于门限值λ时,则节点判断该频段不存在主用户信号,反之这判断该频段存在主用户信号;
其中,
N为频谱信息取样数,
L为节点数,
Pfa为虚警概率,
PS为所测频段的历史检测概率分布,
PS(t)为t时段内所测频段的历史检测概率,
F-1为Trancy-Widom分布的分布函数的逆函数。一般地,Trancy-Widom分布函数的取值可以从数学教材中的取值表中获得。
进一步地,所述桥接处理模块将异构设备连接至目标监测网络的步骤具体为:
(1)采用目标监测网络中的异构设备附近传感器节点的MAC地址作为随机序列产生的种子;
(2)根据统一的随机序列产生算法计算出该传感器节点的信道切换序列;
(3)将该信道切换序列通过电磁信号发送模块发送至异构设备中,使异构设备按照该信道切换序列定时休眠或苏醒。
进一步地,所述步骤(2)中的随机序列r(t)产生算法为线性同余算法x(t),
x(t)=(ax(t-1)+c)modM,
r(t)=x(t)modM,
其中,x(0)为异构设备附近传感器节点的MAC地址,
a为乘数,c为增量,M为模数;
a、c、M取值分别优选为84、3875、570或89、3458、834。
进一步地,所述预警模块包括伪基站捕获预警单元、黑广播捕获预警单元、信号状态评估预警单元、站台状态评估预警单元和WiFi频段监测评估单元,上述各个单元可以向桥接处理模块提起对数据存储模块中的相关数据如特定频谱占用频率等统计分析申请,将桥接处理模块分析后的结果生成相关的预警报告,并将预警报告广播。
进一步地,所述预警模块在广播时采用分布式树型广播协议。节点在进行广播之前,需要先建立自己的广播树,广播树一经建立,节点可以在其后的广播中一直使用,如果网络拓扑结构发生变化,仅需要进行局部更新,而不需要重新建立。一般地,广播树的具体建立过程如下:
(1)需要发送广播包的节点,随机选择一个自己的邻居节点发送广播训练包,邻居节点收到广播训练包后,回复确认包,并在确认包中,告知发送节点本节点是否是首次收到这个广播包;
(2)发送节点分析收到的确认包,如果接收节点是首次收到这一广播训练包,就将接收节点加入到自己的发送序列中,如果不是首次接收到,说明接收节点己经从其他节点接收到这一广播训练包了,发送节点不必将这个节点加入到自己的发送序列中;
(3)收到广播训练包的节点,采取与发送节点相同的策略,随机向自己的邻居节点转发广播信息,并根据接收节点的确认信息建立自己的关于发送节点的发送序列,直到向所有邻居节点都转发完广播训练包;
(4)首轮训练包发送完毕后,发送节点再发起第二轮广播训练包,发送节点首先向自己发送序列内的节点发送广播训练包,并根据收到确认包的信息对发送序列进行调整,即当接收节点是首次接收到广播包时,发送节点将其留在发送序列中,如果接收节点不是首次接收到这个广播训练包,则将其从自己的发送序列中移除,当发送序列内节点全部发送完广播训练包后,再对邻居表中其余节点发送广播训练包,并根据收到确认包的信息对发送序列进行调整,即当接收节点是首次接收到广播训练包时,发送节点将其加入到自己的发送序列中,如果接收节点不是首次接收到这个广播训练包,则不将其加入到自己的发送序列中;
(5)收到广播训练包的节点,釆取与发送节点相同的策略,首先向自己发送序列内的节点发送广播训练包,并根据收到的确认信息对自己的发送序列进行调整,然后再向发送序列以外的邻居节点发送广播训练包,并根据接收到的确认信息对自己的发送序列进行调整;
(6)发送节点多次发送广播训练包,网络内的节点对自己的发送序列进行多次调整,最终每个节点的发送序列都会逐渐趋于稳定,这样,网络内的节点以自己的发送序列内的节点为子节点,建立一个关于发送节点的广播树。
进一步地,所述接口模块包括3G/4G接口、WIFI热点接口、USB/232接口和LAN接口。
本发明所述智能节点系统的与现有技术相比的优点在于能够有效解决消失节点和节点之间通信竞争不公平和由于节点之间无法通信而造成的系统内通信碰撞的问题,还可以实现将其他异构设备接入目标监测网的功能,有效利用其它现有设备如电磁信息传感器等,使构建频谱监测网的成本下降。
附图说明
图1为本发明一个较佳实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明在这个部分对本发明中的一些技术术语做更进一步地解释,并给出一些效果较佳的实施方式。
如本发明前部所述,PS为所测频段的历史检测概率分布,是根据特定频段频谱内主用户信号出现的概率累积统计分布Ps‘、监测时长系数Ts以及统计相关系数R综合得出的。
即PS=Ps’TsR,0≤Ts≤1,0≤R≤1。
实施例1
如图1所示,实施例1展示的智能节点系统包括电磁信号接收模块110,其用于接收如其它节点机、电磁传感器和监测操作平台等发出的频谱信号;
电磁信号发送模块120,其用于发送桥接处理模块处理后的信息;
数据存储模块130,包括固态存储器131以及2个数据库132和133,与桥接处理模块连接,所述模块用于存储系统接收到的频谱信号信息以及信道信息;
预警模块140,用于生成并广播预警信息,与桥接处理模块相连,包括伪基站捕获预警单元141、黑广播捕获预警单元142、信号状态评估预警单元143、站台状态评估预警单元144和WiFi频段监测评估单元145;
接口模块150,用于输出监测数据,与桥接处理模块相连,也可与其他外置数据显示装置相连,包括3G/4G接口151、WIFI热点接口152、USB/232接口153和LAN接口154;
桥接处理模块160,用于将目标监测网络在现有监测网和桥接服务器之间切换并将异构设备连接至目标监测网络,也用于将电磁信号接收模块接收到的信息分析处理后存入数据储存模块或传输至预警模块以用于进一步生成预警信息。
所述桥接处理模块采用下述频谱感知算法处理电磁信号接收模块接收到的信息:
当所述节点机接收到附近的L个电磁频谱信息传感器的频段信号的能量信息后,将所收到的信息生成矩阵并得出相应的方差矩阵,并求出该方差矩阵特征值的最大值和最小值,得出最大值和最小值的比值,节点将该比值与节点计算的门限值λ进行判定,当该比值小于门限值λ时,则节点判断该频段不存在主用户信号,反之这判断该频段存在主用户信号;
其中,
N为频谱信息取样数,
L为节点数,
Pfa为虚警概率,
PS为所测频段的历史检测概率分布,
PS(t)为t时段内所测频段的历史检测概率,
F-1为Trancy-Widom分布的分布函数的逆函数,Trancy-Widom分布函数的取值可以从数学教材中的取值表中获得;
上述矩阵X如下所示,其中xl(t)是第l(l=1,2,…,L)个电磁频谱信息传感器在时刻t(t=1,2,…,T)接收到的信号采样,
其对应的协方差矩阵RX通过下式求出,其中上标H为矩阵的共轭转置运算,
RX(T)=(1/T)XXH。
所述桥接处理模块将异构设备连接至目标监测网络的步骤具体为:
(1)采用目标监测网络中的异构设备附近传感器节点的MAC地址作为随机序列产生的种子;
(2)根据统一的随机序列产生算法计算出该传感器节点的信道切换序列;
(3)将该信道切换序列通过电磁信号发送模块发送至异构设备中,使异构设备按照该信道切换序列定时休眠或苏醒。
进一步地,所述步骤(2)中的随机序列r(t)产生算法为线性同余算法x(t),
x(t)=(ax(t-1)+c)modM,
r(t)=x(t)modM,
其中,x(0)为异构设备附近传感器节点的MAC地址,
a为乘数,c为增量,M为模数;
a、c、M取值分别优选为84、3875、570。
虽然本发明的原理已经在本文有具体描述,但是本领域的技术人员应当理解,这个描述仅通过示例的方式来进行,并且不作为关于本发明的范围的限制。除本文中所示出和描述的示例性实施例之外,在本发明的范围内通过本领域的普通技术人员的修改和代替的其他实施例,均被认为是在本发明的范围内。
Claims (7)
1.一种智能节点系统,其特征在于,包括:
电磁信号接收模块,其用于接收频谱信号;
电磁信号发送模块,其用于发送桥接处理模块处理后的信息;
数据存储模块,包括固态存储器以及一个或多个数据库,与桥接处理模块连接,所述模块用于存储系统接收到的频谱信号信息以及信道信息;
预警模块,用于生成并广播预警信息,与桥接处理模块相连;
接口模块,用于输出监测数据,与桥接处理模块相连,也可与其他外置数据显示装置相连;
桥接处理模块,用于将目标监测网络在现有监测网和桥接服务器之间切换并将异构设备连接至目标监测网络,也用于将电磁信号接收模块接收到的信息分析处理后存入数据储存模块或传输至预警模块以用于进一步生成预警信息。
2.根据权利要求1所述的智能节点系统,其特征在于:所述桥接处理模块采用下述频谱感知算法处理电磁信号接收模块接收到的信息:
当所述节点机接收到附近的L个电磁频谱信息传感器的频段信号的能量信息后,将所收到的信息生成矩阵并得出相应的方差矩阵,并求出该方差矩阵特征值的最大值和最小值,得出最大值和最小值的比值,节点将该比值与节点计算的门限值λ进行判定,当该比值小于门限值λ时,则节点判断该频段不存在主用户信号,反之这判断该频段存在主用户信号;
其中,
N为频谱信息取样数,
L为节点数,
Pfa为虚警概率,
PS为所测频段的历史检测概率分布,
PS(t为t时段内所测频段的历史检测概率,
F-1为Trancy-Widom分布的分布函数的逆函数。
3.根据权利要求1所述的智能节点系统,其特征在于,所述桥接处理模块将异构设备连接至目标监测网络的步骤具体为:
(1)采用目标监测网络中的异构设备附近传感器节点的MAC地址作为随机序列产生的种子;
(2)根据统一的随机序列产生算法计算出该传感器节点的信道切换序列;
(3)将该信道切换序列通过电磁信号发送模块发送至异构设备中,使异构设备按照该信道切换序列定时休眠或苏醒。
4.根据权利要求2所述的智能节点系统,其特征在于:所述步骤(2)中的随机序列r(t)产生算法为线性同余算法x(t),
x(t)=(ax(t-1)+c)modM,
r(t)=x(t)modM,
其中,x(0)为异构设备附近传感器节点的MAC地址,
a为乘数,c为增量,M为模数;
a、c、M取值分别优选为84、3875、570或89、3458、834。
5.根据权利要求1所述的智能节点系统,其特征在于:所述预警模块包括伪基站捕获预警单元、黑广播捕获预警单元、信号状态评估预警单元、站台状态评估预警单元和WiFi频段监测评估单元。
6.根据权利要求4所述的智能节点系统,其特征在于:所述预警模块在广播时采用分布式树型广播协议。
7.根据权利要求1所述的智能节点系统,其特征在于:所述接口模块包括3G/4G接口、WIFI热点接口、USB/232接口和LAN接口。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610877316.8A CN106385293B (zh) | 2016-09-30 | 2016-09-30 | 一种智能节点装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610877316.8A CN106385293B (zh) | 2016-09-30 | 2016-09-30 | 一种智能节点装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106385293A true CN106385293A (zh) | 2017-02-08 |
CN106385293B CN106385293B (zh) | 2017-12-08 |
Family
ID=57936170
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610877316.8A Active CN106385293B (zh) | 2016-09-30 | 2016-09-30 | 一种智能节点装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106385293B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101925132A (zh) * | 2010-09-21 | 2010-12-22 | 陈冬岩 | 一种无线传感网络的新型多信道介质访问控制方法 |
CN103973381A (zh) * | 2014-05-19 | 2014-08-06 | 西安电子科技大学 | 基于Cholesky矩阵分解的协作频谱检测方法 |
CN104378285A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-02-25 | 广东斯灵通科技有限公司 | 一种基于无线微蜂窝组网技术的能耗数据采集网关系统 |
CN105163318A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-12-16 | 国家无线电监测中心 | 基于无线电环境地图和用户分级的智能频谱管理网络架构 |
CN105375995A (zh) * | 2015-10-10 | 2016-03-02 | 南京邮电大学 | 一种智能无线频谱在线监测的系统及其实现方法 |
CN105792267A (zh) * | 2014-08-26 | 2016-07-20 | 三星Sds株式会社 | 近距离无线通信节点装置及关于其是否聚集的报警方法 |
-
2016
- 2016-09-30 CN CN201610877316.8A patent/CN106385293B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101925132A (zh) * | 2010-09-21 | 2010-12-22 | 陈冬岩 | 一种无线传感网络的新型多信道介质访问控制方法 |
CN103973381A (zh) * | 2014-05-19 | 2014-08-06 | 西安电子科技大学 | 基于Cholesky矩阵分解的协作频谱检测方法 |
CN105792267A (zh) * | 2014-08-26 | 2016-07-20 | 三星Sds株式会社 | 近距离无线通信节点装置及关于其是否聚集的报警方法 |
CN104378285A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-02-25 | 广东斯灵通科技有限公司 | 一种基于无线微蜂窝组网技术的能耗数据采集网关系统 |
CN105163318A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-12-16 | 国家无线电监测中心 | 基于无线电环境地图和用户分级的智能频谱管理网络架构 |
CN105375995A (zh) * | 2015-10-10 | 2016-03-02 | 南京邮电大学 | 一种智能无线频谱在线监测的系统及其实现方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
卢光跃等: "基于特征结构的频谱感知算法", 《西安邮电大学学报》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106385293B (zh) | 2017-12-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10448424B2 (en) | Method and apparatus for use of simultaneous multiple channels in the dynamic frequency selection band in wireless networks | |
US9801010B2 (en) | ZIGBEE network-based data transmission method, apparatus, and system | |
US9521587B2 (en) | System and method for determining a clear channel assessment threshold | |
US9338635B2 (en) | Method, apparatus, and computer program product for device tracking | |
US7916650B2 (en) | Network device and data transmission method thereof in wireless sensor network | |
US11965951B2 (en) | Method and apparatus for operating device for transmitting and receiving data through ultra-wideband (UWB) | |
US20230141919A1 (en) | Electronic device for performing ranging through uwb, and operation method of electronic device | |
US20170123049A1 (en) | Methods and apparatuses for use of simultaneous multiple channels in the dynamic frequency selection band in wireless networks | |
Olyaei et al. | Performance comparison between slotted IEEE 802.15. 4 and IEEE 802.1 lah in IoT based applications | |
CN104980987A (zh) | 用于通信连接的无缝切换的方法、装置和计算机程序产品 | |
CN104412663A (zh) | 用于多信道Wi-Fi系统中的主动扫描的系统和方法 | |
Tuset-Peiro et al. | LPDQ: A self-scheduled TDMA MAC protocol for one-hop dynamic low-power wireless networks | |
Hong et al. | Performance improvement in ZigBee-based home networks with coexisting WLANs | |
Leonardi et al. | Simulative assessments of the IEEE 802.15. 4 CSMA/CA with priority channel access in structural health monitoring scenarios | |
Zhang et al. | Performance evaluation of IEEE 802.15. 4 beacon-enabled association process | |
Hosni et al. | Cross layer optimization of end to end delay in WSN for smart grid communications | |
Mihajlov et al. | Analysis of the WSN MAC Protocols under Jamming DoS Attack. | |
Woon et al. | Performance evaluation of IEEE 802.15. 4 wireless multi-hop networks: simulation and testbed approach | |
CN106385293B (zh) | 一种智能节点装置 | |
Perdana et al. | Quality of service for XBEE in implementation of wireless sensor network | |
Mavromatis et al. | Reliable IoT Firmware Updates: A Large-scale Mesh Network Performance Investigation | |
Javed et al. | Fast association process (FAP) of beacon enabled for IEEE 802.15. 4 in strong mobility | |
Mahyastuty et al. | Wireless Sensor Network Exploiting High Altitude Platform in 5G Network [Jaringan Sensor Nirkabel Menggunakan High Altitude Platform pada Jaringan 5G] | |
Siddikov et al. | Data Transfer Methods and Algorithms in Wireless Sensor Networks for IoT-based Remote Monitoring System of Hybrid Energy Supply Sources | |
Gao et al. | Performance analysis of non-beaconed IEEE 802.15. 4 for high-confidence wireless communications |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |