Miljöövervakning i kolgruvor är en viktig tillämpning av trådlösa sensornätverk som har kommersiell potential. Vi diskuterar designen av en Structure-Aware Self-Adaptive WSN system, SASA. Genom att reglera utbyggnaden av mesh-sensornätet och utforma en samarbetsmekanism baserad på en regelbunden beacon-strategi kan SASA snabbt upptäcka strukturvariationer som orsakas av underjordiska kollapser. Vi utvecklar vidare en sund och robust mekanism för effektiv hantering av frågor under ostabila omständigheter. En prototyp är utplacerad med 27 mica2 motor i en riktig kolgruva. Vi presenterar våra implementeringserfarenheter samt de experimentella resultaten. För att bättre utvärdera skalbarheten och tillförlitligheten hos SASA genomför vi också en storskalig spårdriven simulering baserad på verkliga data som samlats in från experimenten.
Li och Liu REF utvecklade en Structure-Aware Self-Adaptive (SASA) WSN baserat på stationära mesh noder för att lokalisera gruvarbetare.
Underground coal mine monitoring with wireless sensor networks
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}