可穿戴传感环境构建与泛在传感器管理的分布式网络应用

### 可穿戴传感环境构建与泛在传感器管理的分布式网络应用 #### 可穿戴传感环境构建 可穿戴传感环境构建的相关研究围绕着降低功耗和提高识别准确性展开。其中，CLAD 作为一种用于可穿戴计算的传感器管理设备，在这方面发挥了重要作用。 ##### 上下文转换对识别准确性的影响 通过对不同上下文转换的研究，发现限制上下文组之间的转换能提升系统性能。以下是上下文转换前后的识别准确率变化表格： | 前一上下文 | 下一上下文 | 准确率 [%]（转换前） | 准确率 [%]（转换后） | | --- | --- | --- | --- | | 跑步 | 步行 | 87.75 | 90.49 | | 跑步 | 跑步 | 84.72 | 87.10 | | 下坡 | 跑步 | 78.02 | 82.31 | | 上坡 | 上坡 | 82.45 | 84.21 | | 骑自行车 | 骑自行车 | 98.42 | 98.47 | | 站立 | 站立 | 85.02 | 88.17 | | 步行 | 步行 | 87.75 | 92.32 | | 下坡 | 下坡 | 78.02 | 84.35 | | 上坡 | 站立 | 82.45 | 85.79 | | 站立 | 站立 | 85.02 | 89.31 | | 骑自行车 | 步行 | 87.75 | 91.74 | | 骑自行车 | 骑自行车 | 98.42 | 98.58 | | 站立 | 站立 | 85.02 | 88.89 | | 躺卧 | 步行 | 87.75 | 93.19 | | 跪姿 | 躺卧 | 98.68 | 99.24 | | 坐姿 | 跪姿 | 79.35 | 91.14 | | 站立 | 坐姿 | 94.75 | 97.53 | | 站立 | 站立 | 85.02 | 87.52 | 从表格数据可以看出，在大多数上下文转换的情况下，转换后的准确率都有所提高。这表明通过对上下文转换的管理，可以有效提升系统对用户行为的识别准确性。 ##### 处理时间分析 在处理时间方面，两个传感器的伪数据生成处理时间最长，达到 19.6 毫秒（N = 1226）。而 SVM 识别一个上下文的时间不到 0.1 毫秒，与伪数据生成的处理时间相比可忽略不计。并且，该系统的处理时间不超过 50 毫秒的数据采集间隔，能够满足实时应用的需求。 ##### 无线连接应用 对于无线连接，系统可以通过发送睡眠命令来控制传感器的电源。基于蓝牙或 ZigBee 的无线可穿戴系统，低功耗上下文感知架构能够正常工作。由于传感器通常佩戴在手腕或脚踝等部位，其电池需要小型化，因此利用可穿戴计算机的资源来控制传感器的电源供应是一种有效的节能方式。 #### 泛在传感器管理的分布式网络应用 随着互联网的全球普及和无线传感器价格的下降，大量异构传感器网络得以发展并相互连接，以实现全球范围内的传感数据共享。为了满足这一需求，需要一个可扩展的去中心化系统，支持多属性搜索。 ##### 传感器网络互联与管理需求 大多数传感器网络系统由传感设备、中间件和应用程序三层组成。中间件层在其中起着关键作用，它为不同的传感设备提供了一个公共接口，方便用户共享和处理传感器数据，并控制传感设备。同时，中间件层还存储传感数据，并提供使用查询语言访问目标传感数据的方法。随着传感器和用户数量的增加，中间件层的重要性日益凸显。 中间件管理泛在传感器数据需要满足以下要求： 1. **可扩展性**：由于各种传感设备不断产生大量的传感数据，并且会有许多用户发出搜索查询，因此中间件层需要能够持续处理大量数据。 2. **多属性搜索**：传感器节点测量的数据具有多种属性，用户希望通过多种属性来搜索目标数据。例如，办公室工作人员可能想了解办公室和家周围的当前天气状况，这就要求中间件层支持基于时间、地理位置和传感数据类型等的搜索机制。 3. **地理范围查询**：在泛在传感环境中，传感设备分布广泛，系统需要提供一种检索机制，让用户能够在全球范围内搜