CN115396942A - 一种无线传感器网络状态监测系统及方法 - Google Patents

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CN115396942A CN202211063047.3A CN202211063047A CN115396942A CN 115396942 A CN115396942 A CN 115396942A CN 202211063047 A CN202211063047 A CN 202211063047A CN 115396942 A CN115396942 A CN 115396942A
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Abstract

本发明提供了一种无线传感器网络状态监测系统，包括多个传感器节点，其特征在于，还包括处理中心，每个传感器节点均包括网络监测模块，网络监测模块用于采集过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心，处理中心用于根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线，根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径，并根据每一个数据传输路径中的传感器节点所对应负载预测拟合曲线，计算总体预测能耗。本发明可以降低无线传感器网络的整体耗能。

Description

一种无线传感器网络状态监测系统及方法
技术领域
本发明涉及无线传感器技术领域，具体而言，涉及一种无线传感器网络状态监测系统及方法。
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，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信，因此网络设置灵活，设备位置可以随时更改，还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接，它是通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。
由于无线传感器网络是通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络，某一个传感器节点通常会通过多个其它传感器节点进行数据的发送。一般而言，数据发送速率越高，能耗越低。因此，对于某一传感器节点的一定量的数据，在考虑均衡数据传输路径以及相邻传感器节点数据发送速率的情况下，可以降低无线传感器网络的整体能耗。
申请人经过大量检索发现，现有技术中暂时还没有通过检测相邻传感器节点网络状态，根据相邻传感器节点的网络状态调节数据发送速率，以降低无线传感器网络整体能耗的相关方法。为此，有必要研发一种无线传感器网络状态监测系统及方法，以根据相邻传感器节点的网络状态调节数据发送速率，降低无线传感器网络的整体耗能。
发明内容
基于此，为了降低无线传感器网络的整体耗能，本发明提供了一种无线传感器网络状态监测系统及方法，其具体技术方案如下：
一种无线传感器网络状态监测系统，包括多个传感器节点以及处理中心，每个传感器节点均包括网络监测模块，网络监测模块用于采集过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心，处理中心用于根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线，根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径，并根据每一个数据传输路径中的传感器节点所对应负载预测拟合曲线，计算总体预测能耗。
所述的网络状态监测系统通过计算多个传感器节点的节点预测能耗，再根据节点预测能耗计算整条数据传输路径的总体预测能耗，最后比较多条数据传输路径的总体预测能耗的大小，选择一条总体预测能耗最小的数据传输路径，可以降低无线传感器网络的整体耗能。
进一步地，处理中心还用于根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间。
进一步地，处理中心调节上一个传感器节点的数据发送速率的方式为：最大程度提高上一个传感器节点的数据发送速率，使上一个传感器节点或下一个传感器节点的网络负载饱和，并且上一个传感器节点和下一个传感器节点的网络负载仅有一个处在饱和状态。
一种无线传感器网络状态监测方法，其包括如下步骤：
S1，分别采集多个传感器节点在过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心；
S2，根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线；
S3，根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径；
S4，根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率；
S5，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间；
S6，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算出传输时间后，再计算节点预测能耗；
S7，根据数据传输路径中的传感器节点所对应的节点预测能耗，计算数据传输路径的总体预测能耗；
S8，选择总体预测能耗最小的数据传输路径，作为数据传输的最终路径。
进一步地，在步骤S6中，节点预测能耗的计算方法包括如下步骤：
S60，采集多个点的与传感器节点的网络负载对应的能耗值,；
S61，根据多个点的能耗值构建能耗拟合曲线；
S62，计算能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，并以积分值作为节点预测能耗。
进一步地，在步骤S4中，调节上一个传感器节点的数据发送速率的具体方法包括如下步骤：最大程度提高上一个传感器节点的数据发送速率，使上一个传感器节点或下一个传感器节点的网络负载饱和，并且上一个传感器节点和下一个传感器节点的网络负载仅有一个处在饱和状态。
进一步地，传输时间包括包括数据接收时间以及发送时间。
进一步地，一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现所述的无线传感器网络状态监测方法。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1是本发明一实施例中一种无线传感器网络状态监测系统的整体结构示意图；
图2是本发明一实施例中一种无线传感器网络状态监测方法的整体流程示意图。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本发明中所述“第一”、“第二”不代表具体的数量及顺序，仅仅是用于名称的区分。
实施例一；
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是一种分布式传感网络，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信，因此网络设置灵活，设备位置可以随时更改，还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接，它是通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。
由于无线传感器网络是通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络，某一个传感器节点通常会通过多个其它传感器节点进行数据的发送。一般而言，数据发送速率越高，能耗越低。因此，对于某一传感器节点的一定量的数据，在考虑均衡数据传输路径以及相邻传感器节点数据发送速率的情况下，可以降低无线传感器网络的整体能耗。
申请人经过大量检索发现，现有技术中暂时还没有通过检测相邻传感器节点网络状态，根据相邻传感器节点的网络状态调节数据发送速率，以降低无线传感器网络整体能耗的相关方法。为此，有必要研发一种无线传感器网络状态监测系统及方法，以根据相邻传感器节点的网络状态调节数据发送速率，降低无线传感器网络的整体耗能。
为了解决上述问题，如图1所示，本发明一实施例中的一种无线传感器网络状态监测系统，包括多个传感器节点，每个传感器节点均包括网络监测模块，网络监测模块用于采集过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心。
所述无线传感器网络状态监测系统还包括一个处理中心，处理中心用于根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线。处理中心还用于根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径。
处理中心在获取到多个数据传输路径后，根据每一个数据传输路径中的传感器节点所对应负载预测拟合曲线，计算总体预测能耗。
处理中心根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间。
具体而言，处理中心调节上一个传感器节点的数据发送速率的方式为：最大程度提高上一个传感器节点的数据发送速率，使上一个传感器节点或下一个传感器节点的网络负载饱和，并且上一个传感器节点和下一个传感器节点的网络负载仅有一个处在饱和状态。
根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算出传输时间后，再计算节点预测能耗。节点预测能耗计算方法包括但不限于为：采集多个点的与传感器节点的网络负载对应的能耗值，根据多个点的能耗值构建能耗拟合曲线，再计算能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，并以积分值作为节点预测能耗。
处理中心在选择总体预测能耗最小的数据传输路径后，将数据传输路径所包括的传感器节点信息以指令方式发送至对应的传感器节点上。对应的传感器节点响应指令，完成数据的传送。
所述的网络状态监测系统通过计算多个传感器节点的节点预测能耗，再根据节点预测能耗计算整条数据传输路径的总体预测能耗，最后比较多条数据传输路径的总体预测能耗的大小，选择一条总体预测能耗最小的数据传输路径，可以降低无线传感器网络的整体耗能。
如图2所示，本发明还提供一种无线传感器网络状态监测方法，应用在上述无线传感器网络状态监测系统中，包括如下步骤：
S1，分别采集多个传感器节点在过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心；
S2，根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线；
S3，根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径；
S4，根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率；
S5，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间；
S6，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算出传输时间后，再计算节点预测能耗。
S7，根据数据传输路径中的传感器节点所对应的节点预测能耗，计算数据传输路径的总体预测能耗；
S8，选择总体预测能耗最小的数据传输路径，作为数据传输的最终路径。
具体而言，在选择总体预测能耗最小的数据传输路径后，将数据传输路径所包括的传感器节点信息以指令方式发送至对应的传感器节点上。对应的传感器节点响应指令，依次接收发送数据，最后完成数据的传送。
在步骤S6中，节点预测能耗的计算方法包括如下步骤：
S60，采集多个点的与传感器节点的网络负载对应的能耗值,；
S61，根据多个点的能耗值构建能耗拟合曲线；
S62，计算能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，并以积分值作为节点预测能耗。
所述的网络状态监测方法通过计算多个传感器节点的节点预测能耗，再根据节点预测能耗计算整条数据传输路径的总体预测能耗，最后比较多条数据传输路径的总体预测能耗的大小，选择一条总体预测能耗最小的数据传输路径，可以降低无线传感器网络的整体耗能。
实施例二：
如图1所示，本发明一实施例中的一种无线传感器网络状态监测系统，包括多个传感器节点，每个传感器节点均包括网络监测模块，网络监测模块用于采集过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心。
每个传感器节点还包括感知模块、处理模块以及通信模块。
感知模块由一个或多个传感器以及模数转换器组成。传感器负责感知监测目标的物理特征和现象，并产生相应的模拟信号；模数转换器ADC负责将模拟信号转换为数字信号，并将数字信号送往处理模块进行处理。
处理模块由一个微控制器及相应的内存组成，负责对数据进行处理、滤波、决策、执行、资源分配等判断，并对传感器节点进行控制。
通信模块由数模转换器和无线收发器组成，负责发送、接收数据和控制信息。
当然，传感器节点还包括能量模块，能量模块负责传感器节点的供电。
所述无线传感器网络状态监测系统还包括一个处理中心，处理中心用于根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线。处理中心还用于根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径。
处理中心在获取到多个数据传输路径后，根据每一个数据传输路径中的传感器节点所对应负载预测拟合曲线，计算总体预测能耗。
处理中心获取数据传输路径的具体方法可以为：处理中心生成一个应答指令并反馈至起始传感器节点，起始传感器节点以广播方式发布一个与应当指令相对应的应答请求，其它中间传感器节点若接收到应答请求则将应答请求以及自身节点标记打包成应答数据包后，以广播方式进行发布。依次类推，目的传感器节点收到将收到的应答数据包反馈至处理中心，处理中心将目的传感器节点反馈的应答数据包进行解析，获取其中所包括的应答请求以及节点标记，若应答请求与应答指令匹配一致，则根据不同传感器节点的节点标记获取若干个数据传输路径。
如此一来，通过上述方法，处理中心可以很方便快捷地根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径，并确保所获取的数据传输路径切实可行。
处理中心根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间。
具体而言，处理中心调节上一个传感器节点的数据发送速率的方式为：最大程度提高上一个传感器节点的数据发送速率，使上一个传感器节点或下一个传感器节点的网络负载饱和，并且上一个传感器节点和下一个传感器节点的网络负载仅有一个处在饱和状态。
根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算出传输时间后，再计算节点预测能耗。节点预测能耗计算方法包括但不限于为：采集多个点的与传感器节点的网络负载对应的能耗值，根据多个点的能耗值构建能耗拟合曲线，再计算能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，并以积分值作为节点预测能耗。
在这里，调节后的数据发送速率与传感器节点的网络负载相对应。在传感器节点根据调节后的数据发送速率发送数据后，获取发送数据的上一个传感器节点以及接收数据的下一个传感器节点的网络负载的增量。
不同的网络负载的增量，对应不同的能耗值。对于网络负载增量与能耗值的对应关系，可以通过有限次测试获取。即是说，对于传感器节点，其可以通过多次调整网络负载的变化量，计算测量对应能耗值的变化量，再根据多次调整网络负载的变化量以及对应能耗值的变化量获取能耗变化拟合曲线，最后根据能耗变化拟合曲线，获取网络负载增量与能耗值的对应关系。
处理中心在选择总体预测能耗最小的数据传输路径后，将数据传输路径所包括的传感器节点信息以指令方式发送至对应的传感器节点上。对应的传感器节点响应指令，完成数据的传送。
所述的网络状态监测系统通过计算多个传感器节点的节点预测能耗，再根据节点预测能耗计算整条数据传输路径的总体预测能耗，最后比较多条数据传输路径的总体预测能耗的大小，选择一条总体预测能耗最小的数据传输路径，可以降低无线传感器网络的整体耗能。
如图2所示，本发明还提供一种无线传感器网络状态监测方法，应用在上述无线传感器网络状态监测系统中，包括如下步骤：
S1，分别采集多个传感器节点在过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心；
S2，根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线；
S3，根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径；
S4，根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率；
S5，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间；
S6，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算出传输时间后，再计算节点预测能耗。
S7，根据数据传输路径中的传感器节点所对应的节点预测能耗，计算数据传输路径的总体预测能耗；
S8，选择总体预测能耗最小的数据传输路径，作为数据传输的最终路径。
具体而言，在选择总体预测能耗最小的数据传输路径后，将数据传输路径所包括的传感器节点信息以指令方式发送至对应的传感器节点上。对应的传感器节点响应指令，依次接收发送数据，最后完成数据的传送。
在步骤S6中，节点预测能耗的计算方法包括如下步骤：
S60，采集多个点的与传感器节点的网络负载对应的能耗值；
S61，根据多个点的能耗值构建能耗拟合曲线；
S62，计算能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，并以积分值作为节点预测能耗。
在计算能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，并以积分值作为节点预测能耗时，需要考虑传输时间。传输时间包括数据接收时间以及发送时间。
具体而言，假设起始传感器节点的能耗拟合曲线为p'(t)，则起始传感器节点能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值为
Figure BDA0003826885480000121
其中，t1表示起始传感器节点开始数据传输的时间点，Δt1表示起始传感器节点对应的传输时间。
在起始传感器节点与目的传感器节点之间的其它传感器节点的能耗值，包括数据接收能耗值以及数据发送能耗值。
假设起始传感器节点外的其它某一个传感器节点的能耗拟合曲线为p”(t)，则起始传感器节点外的其它某一个传感器节点的能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值为
Figure BDA0003826885480000131
其中，t1表示起始传感器节点开始数据传输的时间点，Δt2表示为在同一数据传输路径中位于其它某一个传感器节点前的所有传感器节点数据传输时间，Δt3表示其它某一个传感器节点对应的传输时间。若
Figure BDA0003826885480000132
对应的是其它某一个传感器节点发送数据时的能耗拟合曲线，则Δt2表示为其它某一个传感器节点的数据接收时间与在同一数据传输路径中位于其它某一个传感器节点以及前的所有传感器节点数据传输时间之和。
通过将数据发送时间以及数据接收时间考虑在内，并根据数据传输路径中传感器节点的数据传输时间计算传感器节点的能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，可以较为准确可客观地计算出某一传感器节点的节点预测能耗。
所述的网络状态监测方法通过计算多个传感器节点的节点预测能耗，再根据节点预测能耗计算整条数据传输路径的总体预测能耗，最后比较多条数据传输路径的总体预测能耗的大小，选择一条总体预测能耗最小的数据传输路径，可以降低无线传感器网络的整体耗能。
在处理中心确定最终的数据传输路径后，起始传感器节点所要传输的数据依照确定的数据传输路径，在数据传输路径中的若干个传感器节点传输，并最终传输至目的传感器节点。
由于每一个传感器节点对应的负载预测拟合曲线根据网络监测模块反馈的多个历史负载值构建而成，故而根据负载预测拟合曲线预测到的负载，与实际负载可能会存在一定差异。
为了更好地降低无线传感器网络的整体能耗，在确定最终的数据传输路径后，可以对起始传感器节点所要传输的数据进行打包成数据包。数据包包括一个标识符，该标识符可以有处理中心生成。处理中心在生成指令后，将指令以及标识符发送至最终的数据传输路径中的多个传感器节点。
最终的数据传输路径中的多个传感器节点响应指令，并在识别到接收到数据包中的标识符后，通过以下方式完成自身节点对于数据包的发送：与下一个传感器节点进行实时通信并获取下一个传感器节点的实时负载，以最大程度提高自身节点的数据发送速率，使自身节点或下一个传感器节点的网络负载饱和，并且自身节点和下一个传感器节点的网络负载仅有一个处在饱和状态。
如此的话，在确定最终的数据传输路径后，根据各个传感器节点的实际负载情况，调整数据传输速率，以最大程度提高传感器节点的数据发送速率，可以进一步降低无线传感器网络的整体耗能。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现所述的无线传感器网络状态监测方法
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种无线传感器网络状态监测系统，包括多个传感器节点，其特征在于，还包括处理中心，每个传感器节点均包括网络监测模块，网络监测模块用于采集过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心，处理中心用于根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线，根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径，并根据每一个数据传输路径中的传感器节点所对应负载预测拟合曲线，计算总体预测能耗。
2.如权利要求1所述的一种无线传感器网络状态监测系统，其特征在于，处理中心还用于根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间。
3.如权利要求2所述的一种无线传感器网络状态监测系统，其特征在于，处理中心调节上一个传感器节点的数据发送速率的方式为：最大程度提高上一个传感器节点的数据发送速率，使上一个传感器节点或下一个传感器节点的网络负载饱和，并且上一个传感器节点和下一个传感器节点的网络负载仅有一个处在饱和状态。
4.如权利要求3所述的一种无线传感器网络状态监测系统，其特征在于，传输时间包括包括数据接收时间以及发送时间。
5.一种无线传感器网络状态监测方法，其特征在于，无线传感器网络状态监测方法包括如下步骤：
S1，分别采集多个传感器节点在过去预设时间段内的多个历史负载值并反馈至处理中心；
S2，根据网络监测模块反馈的传感器节点的多个历史负载值构建负载预测拟合曲线；
S3，根据起始传感器节点以及目的传感器节点获取若干个数据传输路径；
S4，根据上一个传感器节点以及下一个传感器节点反馈的负载预测拟合曲线调节上一个传感器节点的数据发送速率；
S5，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算节点预测能耗以及上一传感器节点数据传输时间；
S6，根据数据发送量以及调节后的数据发送速率，计算出传输时间后，再计算节点预测能耗；
S7，根据数据传输路径中的传感器节点所对应的节点预测能耗，计算数据传输路径的总体预测能耗；
S8，选择总体预测能耗最小的数据传输路径，作为数据传输的最终路径。
6.如权利要求5所述的一种无线传感器网络状态监测方法，其特征在于，在步骤S6中，节点预测能耗的计算方法包括如下步骤：
S60，采集多个点的与传感器节点的网络负载对应的能耗值,；
S61，根据多个点的能耗值构建能耗拟合曲线；
S62，计算能耗拟合曲线相对于传输时间的积分值，并以积分值作为节点预测能耗。
7.如权利要求6所述的一种无线传感器网络状态监测方法，其特征在于，在步骤S4中，调节上一个传感器节点的数据发送速率的具体方法包括如下步骤：最大程度提高上一个传感器节点的数据发送速率，使上一个传感器节点或下一个传感器节点的网络负载饱和，并且上一个传感器节点和下一个传感器节点的网络负载仅有一个处在饱和状态。
8.如权利要求7所述的一种无线传感器网络状态监测方法，其特征在于，传输时间包括包括数据接收时间以及发送时间。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现如权利要求5-8任意一项所述的无线传感器网络状态监测方法。
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CN117221846A (zh) * 2023-08-15 2023-12-12 广州视声智能股份有限公司 多蓝牙传感器的自组网方法及蓝牙网络
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