CN110831050B - 一种传感器节点控制方法及系统 - Google Patents
一种传感器节点控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110831050B CN110831050B CN201911147080.2A CN201911147080A CN110831050B CN 110831050 B CN110831050 B CN 110831050B CN 201911147080 A CN201911147080 A CN 201911147080A CN 110831050 B CN110831050 B CN 110831050B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sensor node
- value
- sensor
- node
- data volume
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/04—Arrangements for maintaining operational condition
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
-
- 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)
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
Abstract
本发明属于软件领域,提供了一种传感器节点控制方法及系统,方法包括:汇聚节点获取传感器节点上传的OID标识前缀和定位坐标;按预设的采样时间间隔对传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到多个数据量采样值;确定多个数据量采样值的最大值和最小值为苏醒采样值,若苏醒采样值在预设范围内,确定传感器节点处于苏醒状态,计算多个数据量采样值的平均值,得到数据量均值;获取各个所述数据量采样值与数据量均值之间的差的绝对值,判断绝对值是否大于或等于预设值;如果绝对值大于或等于预设值,就确定传感器节点处于异常状态,向传感器节点发送重启指令。本发明的汇聚节点能识别处于异常状态的传感器节点。
Description
技术领域
本发明涉及软件领域,特别是涉及一种传感器节点控制方法及系统。
背景技术
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络,由布置在监测区域内大量的传感器节点组成,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中对象的信息。
然而,现有技术,汇聚节点难以识别处于异常状态的传感器节点,因为,传感器节点的处理器能力比较弱、存储器容量比较小,运行时间较长时,容易出现异常,而其上传的数据很少,很难被识别出异常状态。因此,汇聚节点难以识别处于异常状态的传感器节点,是一个亟待解决的问题。
此外,传感器节点的数量众多,分布不均,这样,异常状态的传感器节点回收的工作量很大,费时费力,因此,如何回收处于异常状态的传感器节点,也是一个亟待解决的问题。
另外,不同领域的传感器节点有着不同的压缩需求,如何提高不同领域的传感器节点上传的传感器数据的压缩效率也是一个亟待解决的问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种传感器节点控制方法及系统,用于解决现有技术中汇聚节点难以识别处于异常状态的传感器节点的问题。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种传感器节点控制方法,方法包括:
汇聚节点获取与其通信的传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀和定位坐标,按照预存的OID标识前缀与工作时间段之间的对应关系,获取所述传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段;
在所述OID标识前缀对应的工作时间段内,按预设的采样时间间隔对所述传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到多个数据量采样值;
确定所述多个数据量采样值的最大值和最小值为苏醒采样值,若所述苏醒采样值在预设范围内,确定所述传感器节点处于苏醒状态,计算所述多个数据量采样值的平均值,得到数据量均值;
获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值;
如果所述绝对值大于或等于预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,向所述传感器节点发送重启指令,以使所述传感器节点根据所述重启指令,完成重启。
优选地,在所述的方法中,在获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值之后,所述方法,还包括:
如果所述绝对值小于所述预设值,就确定所述传感器节点处于正常状态。
优选地,在所述的方法中,所述方法,还包括:
创建压缩数据结构,所述压缩数据结构用于保存压缩相关信息,所述压缩相关信息包括目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式,将创建的压缩任务数据结构插入到压缩任务列表中,根据所述压缩任务列表,压缩所述传感器节点上传的数据。
优选地,在所述的方法中,在如果所述绝对值大于或等于预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,向所述传感器节点发送重启指令,以使所述传感器节点根据所述重启指令,完成重启之后,所述方法,还包括:
在预设时间内,如果没收到所述传感器节点发送的重启成功的消息,就向预设的管理节点发送异常信息,所述异常信息携带有异常标识、所述工作时间段和所述传感器节点的定位坐标。
优选地,所述方法,还包括:
所述管理节点接收所述异常信息,接收多个无人机上传的当前状态和定位坐标,判断所述无人机的当前状态是否为空闲状态,如果所述无人机的当前状态为空闲状态,根据所述传感器节点的定位坐标及所述无人机的定位坐标,生成所述无人机到达所述传感器节点的定位坐标的飞行时间,按所述飞行时间由小到大的顺序,依次向处于空闲状态的所述无人机发送所述基于所述传感器节点的定位坐标的传感器回收任务,直至所述传感器回收任务被处于空闲状态的所述无人机所接受,以便所述无人机利用自身的机械臂回收所述传感器节点。
本发明提供一种传感器节点控制系统,包括汇聚节点,所述汇聚节点包括:
工作时间段获取模块,用于汇聚节点获取与其通信的传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀和定位坐标,按照预存的OID标识前缀与工作时间段之间的对应关系,获取所述传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段;
数据量采样值获取模块,用于在所述OID标识前缀对应的工作时间段内,按预设的采样时间间隔对所述传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到多个数据量采样值;
计算模块,用于确定所述多个数据量采样值的最大值和最小值为苏醒采样值,若所述苏醒采样值在预设范围内,确定所述传感器节点处于苏醒状态,计算所述多个数据量采样值的平均值,得到数据量均值;
判断模块,用于获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值;
重启模块,用于如果所述绝对值大于或等于预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,向所述传感器节点发送重启指令,以使所述传感器节点根据所述重启指令,完成重启。
优选地,在所述的系统中,所述汇聚节点还包括:
确定模块,用于如果所述绝对值小于所述预设值,就确定所述传感器节点处于正常状态。
优选地,在所述的系统中,所述汇聚节点还包括:
创建模块,用于创建压缩数据结构,所述压缩数据结构用于保存压缩相关信息,所述压缩相关信息包括目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式,将创建的压缩任务数据结构插入到压缩任务列表中,根据所述压缩任务列表,压缩所述传感器节点上传的数据。
优选地,在所述的系统中,所述汇聚节点还包括:
发送模块,用于在预设时间内,如果没收到所述传感器节点发送的重启成功的消息,就向预设的管理节点发送异常信息,所述异常信息携带有异常标识、所述工作时间段和所述传感器节点的定位坐标。
优选地,在所述的系统中,所述的系统还包括管理节点,所述管理节点包括:
接收模块,用于所述管理节点接收所述异常信息,接收多个无人机上传的当前状态和定位坐标,判断所述无人机的当前状态是否为空闲状态,如果所述无人机的当前状态为空闲状态,根据所述传感器节点的定位坐标及所述无人机的定位坐标,生成所述无人机到达所述传感器节点的定位坐标的飞行时间,按所述飞行时间由小到大的顺序,依次向处于空闲状态的所述无人机发送所述基于所述传感器节点的定位坐标的传感器回收任务,直至所述传感器回收任务被处于空闲状态的所述无人机所接受,以便所述无人机利用自身的机械臂回收所述传感器节点。
如上所述,本发明的一种传感器节点控制方法及系统,具有以下有益效果:
汇聚节点获取数据量采样值与数据量均值之间的差的绝对值,判断绝对值是否大于或等于预设值,如果绝对值大于或等于预设值,说明传感器节点传输传感器数据的数据量变化大,传感器节点传输传感器数据的数据量很不稳定,就确定传感器节点处于异常状态,因此,汇聚节点能识别处于异常状态的传感器节点。
附图说明
图1显示为本发明传感器节点控制方法的示意图。
图2显示为本发明传感器节点控制系统的示意图。
具体实施方式
本申请提供一种传感器节点控制方法及系统,适用于电子设备中。
请参阅图1,本发明提供一种传感器节点控制方法,详述如下:
S101,汇聚节点获取与其通信的传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀和定位坐标,按照预存的OID标识前缀与工作时间段之间的对应关系,获取所述传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段;
其中,传感器节点在出厂时,就在存储区域中写入自身的对象标识符OID标识前缀。
其中,传感器节点与汇聚节点间的组网及通信由接入协议负责,接入协议包括ZigBee,蓝牙,WiFi、LoRa中的任意一种,接入过程在此不做赘述。
其中,传感器节点发送接入请求,汇聚节点接收该传感器节点发送的接入请求,该接入请求除了携带有所述传感器节点的设备标识外,该接入请求还携带有所述传感器节点的对象标识符OID标识前缀。
其中,汇聚节点获取到与其通信的传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀后,记录并存储传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀。
其中,OID标识前缀(Object Identifier,对象标识符),每个领域的传感器节点都有一个与其相对应的OID标识前缀。
其中,OID标识前缀对应的工作时间段为:这个对象标识符OID标识前缀的传感器节点的工作时间。因为,不同OID标识前缀的传感器节点的工作时间不同,比如,OID标识前缀为物流领域的工作时间是全天的,OID标识前缀为监察管理领域的传感器节点的工作时间是白天工作的。
其中,OID标识前缀对应的工作时间段为用户自设,或者,系统默认,在此不做限制。
其中,汇聚节点获取所述传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段后,读取工作时间段,等当前时间到工作时间段时,执行S102。之所以划分对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段,是因为这样能减少汇聚节点处理的数据。
其中,汇聚节点在传感器节点上传的传感节点身份标识符中,提取对象标识符OID标识前缀。传感节点身份标识符的总长度为120比特,编码结构为:版本号+OID标识前缀+生产厂商代码+产品代码。版本号为8比特,OID标识前缀为48比特。因此,汇聚节点解析传感节点身份标识符后,可以直接提取到48比特的OID标识前缀。
S102,在所述OID标识前缀对应的工作时间段内,按预设的采样时间间隔对所述传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到多个数据量采样值;
数据量采样值为汇聚节点按预设的采样时间间隔对所述传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到的值。数据量采样值用于判断所述传感器节点传输传感器数据的数据量变化的情况。
S103,确定所述多个数据量采样值的最大值和最小值为苏醒采样值,若所述苏醒采样值在预设范围内,确定所述传感器节点处于苏醒状态,计算所述多个数据量采样值的平均值,得到数据量均值;
其中,苏醒采样值就是多个数据量采样值的最大值和最小值。苏醒采样值用于判断所述传感器节点是否处于苏醒状态。
S104,获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值;
进一步地,在S104之后,所述方法,还包括:
步骤A,如果所述绝对值小于所述预设值,就确定所述传感器节点处于正常状态。
其中,步骤A可以执行在S105之后,也可以执行在S105之前,在此不做限制。
进一步地,在所述如果所述绝对值小于所述预设值,就确定所述传感器节点处于正常状态之后,所述方法,还包括:
步骤B,创建压缩数据结构,所述压缩数据结构用于保存压缩相关信息,所述压缩相关信息包括目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式,将创建的压缩任务数据结构插入到压缩任务列表中,根据所述压缩任务列表,压缩所述传感器节点上传的数据。
其中,压缩数据结构为用户自定义或系统默认,为便于说明,举例如下:
压缩数据结构包括头部字段、标识字段、时间字段、预留字段;
头部字段,长度固定为32Byte,是压缩数据结构的头部,用来标识整个压缩数据结构的信息;
标识字段为用于写入目标传感器节点的OID标识前缀的字段,长度固定为16Byte;
时间字段为用于写入压缩时间的字段,长度固定为16Byte;
预留字段为用于写入目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式的字段,长度固定为32Byte。
其中,压缩数据结构的标识字段、时间字段、预留字段分别对应目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式,这样,后续修改目标传感器节点的OID标识前缀,只要对标识字段进行修改就好,修改压缩时间,只要对时间字段进行修改就好,修改目标传感器节点的OID标识前缀,只要对预留字段进行修改就好,易于修改。
其中,头部字段有个字符串,占4比特,这样字符串用来写入压缩数据结构的版本号。
需说明的是:根据所述压缩任务列表,压缩所述传感器节点上传的数据,具体为:
读取压缩任务列表中的压缩任务数据结构中的压缩时间;
当到达所述压缩时间时,获取所述传感器节点上传的OID标识前缀;
将所述传感器节点的OID标识前缀与所述压缩任务数据结构中的目标传感器节点的OID标识前缀进行匹配;
如果匹配成功,调用所述压缩任务数据结构中的压缩公式,压缩所述传感器节点上传的数据。
这样的作用是:能解决如何提高不同领域的传感器节点上传的传感器数据的压缩效率的问题,能满足不同领域的传感器节点不同的压缩需求,能提高不同领域的传感器节点上传的传感器数据的压缩效率。
需说明的是,在步骤B之后,所述方法,还包括:
接收所述压缩数据结构的修改指令;
根据所述修改指令,确定被修改的所述压缩数据结构;
获取被修改的所述压缩数据结构的存储区域;
通过存储区域管理器调出所述压缩数据结构;
获取所述压缩数据结构中修改后的所述目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式;
保存所述压缩数据结构中修改后的所述目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式。
其中,根据所述修改指令,确定被修改的所述压缩数据结构,具体为:
根据所述修改指令,显示多个压缩数据结构;
通过点击操作,获取指定的压缩数据结构,以确定被修改的所述压缩数据结构。
S105,如果所述绝对值大于或等于预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,向所述传感器节点发送重启指令,以使所述传感器节点根据所述重启指令,完成重启。
其中,如果绝对值大于或等于预设值,说明传感器节点传输传感器数据的数据量变化大,传感器节点传输传感器数据的数据量很不稳定,就确定传感器节点处于异常状态。
其中,S105和步骤A的执行顺序可以是同时执行,也可以先执行S105再执行步骤A,也可以先执行步骤A再执行S105,S105和步骤A之间的执行顺序,在此不做限制。
进一步地,在S105之后,所述方法,还包括:
S106,在预设时间内,如果没收到所述传感器节点发送的重启成功的消息,就向预设的管理节点发送异常信息,所述异常信息携带有异常标识、所述工作时间段和所述传感器节点的定位坐标。
其中,异常标识、预设时间为用户自设或系统设定,在此不做限制。
优选地,异常标识设置为11111或00000。
需说明的是:在预设时间内,如果没收到所述传感器节点发送的重启成功的消息,就采用获取预设的网络模式,预设的管理节点发送异常信息,所述异常信息携带有异常标识、所述工作时间段和所述传感器节点的定位坐标,所述预设的网络模式包括4G网络模式、5G网络模式。
进一步地,在S106之后,所述方法,还包括:
所述管理节点接收所述异常信息,接收多个无人机上传的当前状态和定位坐标,判断所述无人机的当前状态是否为空闲状态,如果所述无人机的当前状态为空闲状态,根据所述传感器节点的定位坐标及所述无人机的定位坐标,生成所述无人机到达所述传感器节点的定位坐标的飞行时间,按所述飞行时间由小到大的顺序,依次向处于空闲状态的所述无人机发送所述基于所述传感器节点的定位坐标的传感器回收任务,直至所述传感器回收任务被处于空闲状态的所述无人机所接受,以便所述无人机利用自身的机械臂回收所述传感器节点。这样的有益效果是:能解决如何回收处于异常状态的传感器节点的问题。
其中,所述无人机有摄像头和机械臂,机械臂在无人机底部,机械臂有抓取架构,通过抓取架构抓取传感器节点。
在本发明实施例中,汇聚节点获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值,如果所述绝对值大于或等于所述预设值,说明所述传感器节点传输传感器数据的数据量变化大,传感器节点所述传感器节点传输传感器数据的数据量很不稳定,就确定所述传感器节点处于异常状态,因此,汇聚节点能识别处于异常状态的传感器节点。
请参阅图2,本发明提供一种传感器节点控制系统,详述如下:
本发明提供一种传感器节点控制系统,传感器节点控制系统包括汇聚节点,所述汇聚节点包括:
工作时间段获取模块21,用于汇聚节点获取与其通信的传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀和定位坐标,按照预存的OID标识前缀与工作时间段之间的对应关系,获取所述传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段;
数据量采样值获取模块22,用于在所述OID标识前缀对应的工作时间段内,按预设的采样时间间隔对所述传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到多个数据量采样值;
计算模块23,用于确定所述多个数据量采样值的最大值和最小值为苏醒采样值,若所述苏醒采样值在预设范围内,确定所述传感器节点处于苏醒状态,计算所述多个数据量采样值的平均值,得到数据量均值;
判断模块24,用于获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值;
重启模块25,用于如果所述绝对值大于或等于预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,向所述传感器节点发送重启指令,以使所述传感器节点根据所述重启指令,完成重启。
综上所述,本发明汇聚节点获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值,如果所述绝对值大于或等于所述预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,因此,汇聚节点能识别处于异常状态的传感器节点。所以,本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (4)
1.一种传感器节点控制方法,其特征在于,包括:
汇聚节点获取与其通信的传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀和定位坐标,按照预存的OID标识前缀与工作时间段之间的对应关系,获取所述传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段;
在所述OID标识前缀对应的工作时间段内,按预设的采样时间间隔对所述传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到多个数据量采样值;
确定所述多个数据量采样值的最大值和最小值为苏醒采样值,若所述苏醒采样值在预设范围内,确定所述传感器节点处于苏醒状态,计算所述多个数据量采样值的平均值,得到数据量均值;
获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值;
如果所述绝对值大于或等于预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,向所述传感器节点发送重启指令,以使所述传感器节点根据所述重启指令,完成重启;
创建压缩数据结构,所述压缩数据结构用于保存压缩相关信息,所述压缩相关信息包括目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式,将创建的压缩任务数据结构插入到压缩任务列表中,根据所述压缩任务列表,压缩所述传感器节点上传的数据;
在预设时间内,如果没收到所述传感器节点发送的重启成功的消息,就向预设的管理节点发送异常信息,所述异常信息携带有异常标识、所述工作时间段和所述传感器节点的定位坐标;
所述管理节点接收所述异常信息,接收多个无人机上传的当前状态和定位坐标,判断所述无人机的当前状态是否为空闲状态,如果所述无人机的当前状态为空闲状态,根据所述传感器节点的定位坐标及所述无人机的定位坐标,生成所述无人机到达所述传感器节点的定位坐标的飞行时间,按所述飞行时间由小到大的顺序,依次向处于空闲状态的所述无人机发送基于所述传感器节点的定位坐标的传感器回收任务,直至所述传感器回收任务被处于空闲状态的所述无人机所接受,以便所述无人机利用自身的机械臂回收所述传感器节点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值之后,所述方法,还包括:
如果所述绝对值小于所述预设值,就确定所述传感器节点处于正常状态。
3.一种传感器节点控制系统,其特征在于,包括汇聚节点,所述汇聚节点包括:
工作时间段获取模块,用于汇聚节点获取与其通信的传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀和定位坐标,按照预存的OID标识前缀与工作时间段之间的对应关系,获取所述传感器节点上传的对象标识符OID标识前缀对应的工作时间段;
数据量采样值获取模块,用于在所述OID标识前缀对应的工作时间段内,按预设的采样时间间隔对所述传感器节点传输传感器数据的数据量进行采样,得到多个数据量采样值;
计算模块,用于确定所述多个数据量采样值的最大值和最小值为苏醒采样值,若所述苏醒采样值在预设范围内,确定所述传感器节点处于苏醒状态,计算所述多个数据量采样值的平均值,得到数据量均值;
判断模块,用于获取所述数据量采样值与所述数据量均值之间的差的绝对值,判断所述绝对值是否大于或等于预设值;
重启模块,用于如果所述绝对值大于或等于预设值,就确定所述传感器节点处于异常状态,向所述传感器节点发送重启指令,以使所述传感器节点根据所述重启指令,完成重启;
创建模块,用于创建压缩数据结构,所述压缩数据结构用于保存压缩相关信息,所述压缩相关信息包括目标传感器节点的OID标识前缀、压缩时间和所述目标传感器节点的OID标识前缀对应的压缩公式,将创建的压缩任务数据结构插入到压缩任务列表中,根据所述压缩任务列表,压缩所述传感器节点上传的数据;
发送模块,用于在预设时间内,如果没收到所述传感器节点发送的重启成功的消息,就向预设的管理节点发送异常信息,所述异常信息携带有异常标识、所述工作时间段和所述传感器节点的定位坐标;
接收模块,用于所述管理节点接收所述异常信息,接收多个无人机上传的当前状态和定位坐标,判断所述无人机的当前状态是否为空闲状态,如果所述无人机的当前状态为空闲状态,根据所述传感器节点的定位坐标及所述无人机的定位坐标,生成所述无人机到达所述传感器节点的定位坐标的飞行时间,按所述飞行时间由小到大的顺序,依次向处于空闲状态的所述无人机发送基于所述传感器节点的定位坐标的传感器回收任务,直至所述传感器回收任务被处于空闲状态的所述无人机所接受,以便所述无人机利用自身的机械臂回收所述传感器节点。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,所述汇聚节点还包括:
确定模块,用于如果所述绝对值小于所述预设值,就确定所述传感器节点处于正常状态。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911147080.2A CN110831050B (zh) | 2019-11-21 | 2019-11-21 | 一种传感器节点控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911147080.2A CN110831050B (zh) | 2019-11-21 | 2019-11-21 | 一种传感器节点控制方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110831050A CN110831050A (zh) | 2020-02-21 |
CN110831050B true CN110831050B (zh) | 2022-09-30 |
Family
ID=69557644
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911147080.2A Active CN110831050B (zh) | 2019-11-21 | 2019-11-21 | 一种传感器节点控制方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110831050B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113076315A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-06 | 洪璐 | 一种在区块链上的物联网的智能家居数据上链方法及系统 |
CN113295928A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-08-24 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 一种数显式电介质电导率测试仪增强方法及系统 |
CN113347264B (zh) * | 2021-06-16 | 2022-06-24 | 黑龙江八一农垦大学 | 智能网络自恢复方法和系统 |
CN115551077A (zh) * | 2022-09-14 | 2022-12-30 | 西北工业大学 | 基于LabVIEW的水声网络节点自定位方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103607763A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-02-26 | 北京邮电大学 | 一种无线传感器网络中物体定位感知的方法及系统 |
CN105101277A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-11-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种判断监测区域及传感节点异常的方法、装置和系统 |
CN107682905A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-02-09 | 河海大学 | 一种星链型无线传感器网络无层通信方法 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9541505B2 (en) * | 2009-02-17 | 2017-01-10 | The Boeing Company | Automated postflight troubleshooting sensor array |
CN102882990B (zh) * | 2012-09-26 | 2015-12-09 | 重庆邮电大学 | 一种无线传感器网络标识解析方法 |
JP6076751B2 (ja) * | 2013-01-22 | 2017-02-08 | 株式会社日立製作所 | 異常診断方法およびその装置 |
CN104265478B (zh) * | 2014-05-28 | 2016-07-27 | 北京理工大学 | 确定增压柴油机进气压力传感器是否异常及故障诊断方法 |
CN104596564B (zh) * | 2015-02-04 | 2017-03-15 | 中国工程物理研究院化工材料研究所 | 传感器故障判断的系统及方法 |
CN205176992U (zh) * | 2015-11-05 | 2016-04-20 | 上海华铭智能终端设备股份有限公司 | 一种卡箱回收设备异常行为监测装置 |
US20170284903A1 (en) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | Sas Institute Inc. | Monitoring machine health using multiple sensors |
CN105867414B (zh) * | 2016-04-18 | 2018-08-07 | 浙江大学 | 一种多传感器冗余备份的无人机飞行控制系统 |
CN106404201B (zh) * | 2016-09-27 | 2019-03-12 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种动车组轴温异常的预防性提示方法及系统 |
US10743821B2 (en) * | 2016-10-21 | 2020-08-18 | Tata Consultancy Services Limited | Anomaly detection by self-learning of sensor signals |
CN108982132B (zh) * | 2018-08-20 | 2020-05-01 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 一种转向架传感器的故障检测方法 |
CN109447048B (zh) * | 2018-12-25 | 2020-12-25 | 苏州闪驰数控系统集成有限公司 | 一种人工智能预警系统 |
-
2019
- 2019-11-21 CN CN201911147080.2A patent/CN110831050B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103607763A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-02-26 | 北京邮电大学 | 一种无线传感器网络中物体定位感知的方法及系统 |
CN105101277A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-11-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种判断监测区域及传感节点异常的方法、装置和系统 |
CN107682905A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-02-09 | 河海大学 | 一种星链型无线传感器网络无层通信方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110831050A (zh) | 2020-02-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110831050B (zh) | 一种传感器节点控制方法及系统 | |
US9877283B2 (en) | Method and terminal for reporting sensor data and terminal | |
CN111208748B (zh) | 基于物联网的联动控制方法、系统和计算机设备 | |
CN111768608B (zh) | 基于双芯智能电表的数据传输方法、装置和计算机设备 | |
CN114244644B (zh) | 智能家居的控制方法和装置、存储介质、电子装置 | |
EP3217735B1 (en) | M2m node deletion and registration method, m2m node and storage medium | |
KR20220113664A (ko) | 사물인터넷 단말 운영방법 | |
CN103778501B (zh) | 电力调度自动化系统事故反演方法 | |
CN113794282A (zh) | 基于智能网关的数据处理方法、装置和计算机设备 | |
Zidek et al. | Data optimization for communication between wireless IoT devices and Cloud platforms in production process | |
CN110545309B (zh) | 物联网终端eUICC卡管理方法、装置及系统 | |
CN112698973A (zh) | 一种modbus设备自动注册与管理的系统、方法和装置 | |
CN109039427B (zh) | 一种船舶监控管理装置 | |
CN111343700A (zh) | 无线传感网络通信方法 | |
KR101960688B1 (ko) | 사물지능통신 기기의 전원 관리 방법,및 사물지능통신 기기의 전원 관리를 위한 네트워크 서버 | |
CN110691329B (zh) | 一种传感器节点监控方法及系统 | |
CN112118162B (zh) | 通信系统及其通信方法 | |
CN114518960A (zh) | 一种物联网边缘网关的数据预处理方法和系统 | |
CN113660286A (zh) | 结合卡尔曼滤波数据融合的通信协议融合方法及相关设备 | |
CN113608060A (zh) | 基于智能网关的电能质量监测系统 | |
CN113114704A (zh) | 基于设备属性选择的视频结构化数据单向传输方法及装置 | |
CN102333288B (zh) | 控制终端应用程序运行的方法和终端 | |
CN112152850A (zh) | 一种基于闪联协议的物联网设备管理方法及业务终端 | |
CN112637370A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113362196B (zh) | 电网监控系统前置调度服务的低时延寻址方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20220822 Address after: Floor 1-7, No. 30, Jiangda Road, Huaqiao Street, Jiang'an District, Wuhan City, Hubei Province 430014 Applicant after: Wuhan Baojiu Intelligent Control Technology Co.,Ltd. Address before: 518057 first floor, No. 2 Kefeng Road, high tech Zone, Nanshan District, Shenzhen, Guangdong Applicant before: Li Bingyong |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |