Development of AI-cloud based high-sensitivity wireless smart sensor for port structure monitoring
港口结构由于暴露于盐水和碰撞环境中，定期进行结构监测是应对快速退化的关键。然而，大多数检查都是由人类在不规则的基础上进行的。为了克服这一复杂性，人们设计了许多与基于振动的传感器监测系统相关的研究。尽管如此，由于港口的振幅很小，很难测量环境振动，也很难确定靠泊的确切时间，这是主要的激励源。本研究开发了一种新型的基于云AI的无线传感器系统，该系统采用高灵敏度加速度计M-A352，其噪声密度为0.2uG/sqrt（Hz），超低噪声特性为0.003mg，采样频率为1000 Hz。传感器根据预定义的时间表或长测距仪触发。之后，通过称为Faster R-CNN的AI对象检测技术进行船舶检测，其中ResNet的主干网用于卷积部分。对检测到的锚箱坐标和尺寸进行进一步处理，以证明靠泊船舶。收集到的数据通过LTE CAT 1调制解调器在10 Mbps内自动发送到云服务器。该系统在韩国的实际港口现场安装了几天，作为对拟议系统的初步调查。此外，加速度，斜率和温度数据进行了分析，建议基于振动的端口状态评估的可能性。
2022-09-24 eess.SP
A thermoelectric generation system using waste heat recovery from petrochemical pipeline to power wireless sensor
本文提出一种带有优化无源散热器的热电发电系统，通过回收石化管道废热，在高温下为无线监测传感器持续供电，实验证明其在100-190°C下最低输出24.7mW，可供电60秒。
2023-04-08 eess.SP
Multisensor Data Fusion for Water Quality Monitoring using Wireless Sensor Networks
本文研究了层次式无线传感器网络在水质监测中的应用。采用层次结构，传感器的集合被划分为多个簇的传感参数的值几乎是恒定的，在每个簇。每个簇的成员将其感知信息发送到其对应簇的本地融合中心（LFC），在那里使用某种融合规则，将接收到的信息组合，然后可能发送到更高级别的中央融合中心（CFC）。一个两阶段的处理方案也被设想，其中第一阶段是专门用于检测在LFC，和第二阶段是专门用于估计在LFC和CFC。本文的重点是在LFC的决策融合的问题：我们提出了硬和软决策最大后验概率（MAP）算法，表现出灵活性，在最大限度地减少不正确的检测在第一阶段所施加的总成本。提出的算法进行了仿真，并与传统的融合技术。结果表明，所提出的技术的结果在较低的成本。此外，当传感器数量或污染量增加时，所提出的算法与现有方法之间的性能差距也会扩大。
2018-03-12 eess.SP
Cloud-Connected Wireless Holter Monitor Machine with Neural Networks Based ECG Analysis for Remote Health Monitoring
本研究开发了一种基于神经网络和云连接的无线便携式Holter监护仪，通过深度学习模型实现准确率超88%的自动ECG分类，为贫困地区提供低成本、高效的心脏疾病远程筛查方案。
2023-10-21 eess.SP
Towards Wireless Health Monitoring via Analog Signal Compression based Biosensing Platform
本文提出了一种可同时监测微流控和生理信号的无线全模拟生物传感器设计。其关键部件是一个全模拟电路，它能够通过模拟联合信源信道编码（AJSCC）将两个模拟信源压缩成一个模拟信号。讨论了两种电路设计，包括具有固定电平数的叠层压控电压源（VCVS）设计和支持灵活的AJSCC电平数的改进设计。实验结果上的无线生物传感器原型，由印刷电路板（PCB）实现的堆叠VCVS设计。此外，电路仿真和无线链路仿真结果的改进设计。结果表明，所提出的无线生物传感器是非常适合同时感测两个生物信号，具有高精度，并可应用于各种低功耗和低成本的无线连续健康监测应用。
2019-06-30 cs.ET cs.NI eess.SP
Multimetric Event-driven System for Long-Term Wireless Sensor Operation in SHM Application
无线传感器网络（WSNs）由于其易于安装、计算和通信能力以及成本效益，是大型基础设施监测的有前途的解决方案。然而，长期的结构健康监测（SHM）仍然是一个挑战，因为它需要连续的数据采集来检测随机事件，如地震和结构倒塌。为了实现长期运行，有必要降低设计用于捕获随机事件的传感器节点的功耗，从而提高结构安全性。在本文中，我们提出了一种基于事件的传感系统设计，该系统基于超低功耗微控制器，具有可编程事件检测机制，可以进行连续监测;该设备由振动、应变或定时器触发，并具有编程阈值，从而实现传感器节点的超低功耗。此外，所提出的系统可以很容易地重新配置到任何现有的无线传感器平台，以实现超低功耗操作。为了进行验证，将所提出的系统与商业无线平台集成，以允许应变、加速度和基于时间的触发，在活动和非活动模式下，编程阈值和电流消耗分别为7.43和0.85 mA。
2019-10-17 eess.SP
Comparing Respiratory Monitoring Performance of Commercial Wireless Devices
本文讨论了使用商用无线设备进行双基地RF通道测量的非接触式呼吸传感系统的性能。已发表的研究通常是在一个系统上进行短期受控实验的结果。在本文中，我们部署了一个广泛的现实世界的比较人类受试者的研究。我们观察了20名患者在夜间睡眠（共160小时），在此期间，接触式传感器记录地面真实呼吸数据，记录患者位置，四个不同的RF呼吸监测系统同时记录测量值。我们评估已发表的方法和算法。我们发现，WiFi信道状态信息测量提供了四个RF系统测试的最强大的呼吸率估计。然而，所有四个RF系统都具有基于RF的呼吸估计不可靠的时段。
2018-07-18 eess.SP physics.med-ph
A Temperature Monitoring System Incorporating an Array of Precision Wireless Thermometers
本文介绍了一种应用于远程医疗的实时体温监测系统的设计与实现。该系统由多个精密无线温度计组成，这些温度计被设想和实现用于测量医院和重症监护病房中的患者体温。每个无线温度计都集成了一个精确的半导体温度传感器，一个工作在2.4 GHz的收发器和一个控制温度计功能的微控制器。两个温度计阵列的实施和成功地在不同的情况下，包括自由空间和体内测试进行评估。此外，使用内部开发的计算机软件，以便除了检测快速升高和警告高体温之外，还可以可视化测量结果。实验数据和参考温度值之间的协议是显着的。
2020-06-21 cs.SY eess.SP eess.SY
Development of a Home Automation System Using Wireless Sensor/Actuator Nodes
本文提出了一种由无线传感器/执行器节点、无线摄像头和家庭服务器组成的无线家庭监控和自动化系统的设计与实现。低成本无线传感器/执行器节点具有温度、光强度和运动传感器，以及用于控制电机、加热器和灯的执行器驱动器电路。还开发了用于监视和控制家庭的服务器和客户端程序。家庭服务器接收并处理传感器读数，例如温度和光强度读数，并且还将用户命令发送到无线节点。该系统提供环境条件监控、传感器数据绘图、入侵检测、自动化设备控制和视频监控，以提高家庭的安全性和舒适性。此外，用户可以在运行时灵活地确定传感器-执行器的相互作用。开发的系统还可以根据用户请求、时间或环境提示将家庭置于各种可配置模式。
2018-02-05 cs.NI eess.SP
Low-Power Wireless Wearable ECG Monitoring Chestbelt Based on Ferroelectric Microprocessor
心血管疾病严重威胁着人们的健康，长期心电图监测对提高治疗水平具有重要价值。为实现远程长时间心电监护，提出了一种低功耗无线可穿戴心电监护装置。心电监护仪，简称ECGM，是基于铁电微处理器，提供超低功耗设计，包括四个部分-MCU，BLE，传感器和电源。单片机部分是指ECGM的核心MSP430 FR 2433单片机电路。BLE部分是CC 2640 R2 F模块，用于无线传输采集的生物信号数据。传感器部分包括BMD 101等多个传感器，用于监测佩戴者的生物信号和运动;电源部分包括电池电路、充电电路和3.3V/1.8V/4.4V电源电路。ECGM首先从粘附在佩戴者胸部的织物电极采集ECG信号，对信号进行预处理以消除注入的噪声，然后通过蓝牙低功耗（BLE）将输出数据传输到佩戴者的手持手机。佩戴者能够在他们的手机上获取ECG和其他生理参数以及一些相应的建议。该系统的新颖之处在于将低功耗心电传感器芯片与铁电微处理器相结合，从而实现超低功耗和高信号质量。
2020-11-06 cs.SY eess.SP eess.SY
In a One-Bit Rush: Low-Latency Wireless Spectrum Monitoring with Binary Sensor Arrays
被认为是利用无线电传感器阵列的最小延迟检测随机无线源的存在。在每个传感器处的模数转换被限制为读取模拟接收信号的符号的约束下研究该问题。我们制定的数字信号处理任务作为一个简单的形式顺序假设检验。为了规避棘手的概率模型的多变量二进制阵列数据，减少模型表示的指数家庭结合对数似然比近似。这种方法使我们能够设计一个基于似然性的序贯检验，并分析其分析性能沿沃尔德的经典参数。在基于卫星的导航和同步系统的无线频谱监测的背景下，我们研究了可实现的处理延迟，其特征在于平均样本数，作为使用中的二进制传感器的函数。通过仿真验证了所讨论的低复杂度传感和决策技术的实际可行性和潜力。
2018-04-30 cs.IT eess.SP math.IT
A Machine Learning-Driven Wireless System for Structural Health Monitoring
INCAS – National Institute for Aerospace Research “Elie Carafoli”（INCAS——“埃利·卡拉福利”国家航空航天研究所）
提出一种集成DNN的无线SHM系统，利用嵌入CFRP的CNT传感器采集数据，实现低误差力学性能预测与亚秒级传输。
2024-09-17 cs.LG eess.SP
Enabling Cardiac Monitoring using In-ear Ballistocardiogram on COTS Wireless Earbuds
本文提出TWSCardio系统，复用TWS耳机IMU捕捉耳内BCG，并经Bluetooth传输、信号增强与区域聚焦重建生成SCG，在100名受试者实验中实现抗运动、抗缺失和低采样率的准确心脏监测。
2025-01-12 cs.HC eess.SP
Autonomous Agricultural Monitoring with Aerial Drones and RF Energy-Harvesting Sensor Tags
该研究提出利用无人机搭载无线载荷为无电池射频能量采集传感器标签供能以实现农业监测的方案，地面测试验证了可行性，机载试验遇干扰，优化后有望推动精准农业发展。
2025-02-22 cs.NI eess.SP
Real-Time ECG Interval Monitoring Using a Fully Disposable Wireless Patch Sensor
心电图间期监测为心脏疾病的诊断提供了关键的见解。标准的12导联心电图通常被使用，然而，由于当前的COVID-19大流行，迫切需要一种远程监测解决方案，以减少医疗保健提供者对冠状病毒的暴露。本文介绍了一次性无线贴片生物传感器（VitalPatch）和相关平台功能，用于实时连续测量临床相关ECG间期，包括PR间期、QRS持续时间、QT间期、Bazett校正的QT间期（QTb）和Fridericia校正的QT间期（QTcF）。VitalPatch的性能通过比较其自动算法间期测量值与30名受试者中12导联ECG器械的手动注释全局间期来进行验证。间隔监测的准确性PR间期、QRS持续时间、QT间期（通过从全局间期中减去VitalPatch测量值计算的平均计时误差）为2.7+/-15.94 ms、-1.97+/-12.29 ms、-14.6+/-12.97 ms、-15.33 +/-14.11 ms和-15.08+/-13.69 ms，QTb和QTf。这些结果表明，VitalPatch是一种可行的解决方案，用于测量心电图间期，同时在大流行期间利用其远程监测功能。
2021-08-01 eess.SP physics.bio-ph q-bio.QM
Deep Predictive Coding Neural Network for RF Anomaly Detection in Wireless Networks
入侵检测已成为无线网络中最关键的任务之一，以防止可能需要很长时间才能修复的服务中断。异常事件的种类繁多，需要采用认知异常检测方法，而不是传统的基于签名的检测技术。本文提出了一种基于监测和分析射频（RF）频谱活动的无线系统异常检测方法。我们的检测技术利用现有的视频预测问题的解决方案，并使用它对从监测无线频谱生成的图像序列。深度预测编码网络使用与系统正常行为相对应的图像进行训练，每当出现异常时，其检测就会由实际行为和预测行为之间的偏差触发。对于我们的分析，我们使用从接收到的RF信号的时间-频率谱图和谱相关函数生成的图像。我们测试我们的技术在一个数据集，其中包含异常，如干扰，啁啾的发射机，频谱劫持，和节点故障，并评估其性能使用标准的分类指标：检测率和误报率。仿真结果表明，所提出的方法可以有效地实时检测许多不可预见的异常事件。我们讨论了这些应用，其中包括工业物联网，自动驾驶汽车控制和关键任务通信服务。
2018-03-16 eess.SP
WiRM: Wireless Respiration Monitoring Using Conjugate Multiple Channel State Information and Fast Iterative Filtering in Wi-Fi Systems
School of Engineering, The University of Newcastle, Australia（澳大利亚纽卡斯尔大学工程学院）
本文提出WiRM，一种非接触式呼吸监测的两阶段方法。第一阶段改进呼吸频率估计技术，第二阶段利用其估计从CSI数据中分解和选择呼吸波形。与其他方法相比有优势，还开发工具包评估其在多种干扰和噪声条件下的鲁棒性。
2026-07-23 cs.ET eess.SP
Energy-efficient Wireless Analog Sensing for Persistent Underwater Environmental Monitoring
作为新的水下物联网（IoUT）范例的一部分，传感器或“东西”的设计面临着多重挑战，包括有限的电池容量，不污染水体，以及连续跟踪具有高时空变化性的现象的能力。我们声称，传统的数字传感器无法满足这些需求，因为它们的高功耗，高复杂性（成本），以及使用不可生物降解的材料。为了解决上述挑战，我们提出了一种新的架构组成的密集模拟生物降解传感器的传感基板上的传统的无线传感器网络（WSN）。基质模拟生物可降解传感器仅使用单个场效应晶体管（FET）执行香农映射（数据压缩技术），而不需要功耗高的模数转换器（ADC），从而大大降低了功耗、复杂性以及仅使用可持续能源收集技术供电的能力。提出了一种新颖高效的解码技术。这两种编码/解码技术已通过Spice和MATLAB仿真验证占水声信道的变化。
2019-06-30 cs.ET cs.NI eess.SP
Compress or Interfere?
无线医疗设备和网络技术的快速发展促进了远程监控系统的发展。这些新技术可以随时随地监控患者的医疗记录，而不会限制患者的活动。然而，由于大量生成的数据需要被有效地处理并及时无线传输到服务提供商，因此远程监控系统面临着严峻的挑战。因此，在本文中，我们利用全双工功能进行快速传输，同时解决服务质量（QoS）要求和随之而来的自干扰（SI）之间的权衡，以实现高效的远程监控医疗系统。所提出的框架共同考虑的剩余SI同时发送和接收所产生的医疗数据的压缩性特征，以优化数据传输通过无线信道，同时保持应用程序的QoS约束。我们的仿真结果表明，所提出的解决方案的效率，最大限度地减少传输功率，剩余自干扰，和编码失真。
2020-06-27 cs.NI eess.SP
Energy-efficient Analog Sensing for Large-scale and High-density Persistent Wireless Monitoring
当前无线传感器网络（WSNs）的研究挑战是为环境监测等应用设计节能、低成本、高精度、自我修复和可扩展的系统。传统的无线传感器网络由低密度、高功耗的数字微尘组成，这些微尘价格昂贵，并且不能在单次充电后长时间保持功能。为了应对这些挑战，提出了一种将传感和计算能力分开的哑感测和智能处理架构。传感完全是模拟基板的责任-由低功耗，低成本的全模拟传感器组成-位于由数字节点组成的传统WSN之下，它对从模拟传感器接收的传感器数据进行所有处理。提出了一种利用金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）特性实现模拟联合源极通道编码（AJSCC）的低功耗、低成本衬底传感器解决方案。数字节点（接收器）还使用机器学习技术估计模拟传感器（发射器）处的源分布，以便找到AJSCC的最佳参数，这些参数被传送回模拟传感器，以根据应用需求调整其感测分辨率。通过MATLAB和LTSpice的仿真验证了所提出的技术，显示出良好的性能，并确实证明了我们的框架可以支持大规模的高密度和持久的WSN部署。
2020-03-28 cs.IT eess.SP math.IT
Wireless LAN sensing with smart antennas
Adant Technologies Inc.（Adant科技公司）；Università di Padova（帕多瓦大学）；Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR)（意大利国家研究委员会）
本文的目标是人体运动检测问题，使用无线局域网设备（WiFi）配备了方向图可重构天线。运动感测通过监测源自支持波束控制技术的智能天线的周围WiFi信号的身体引起的改变来获得，从而允许将天线辐射图案信道化到预定义的感兴趣点。我们首先讨论信号和信道状态信息（CSI）处理和净化。接下来，我们描述了基于到达角（AoA）监测的运动检测算法。在一个大型的灵巧家庭环境中对所提出的算法进行了实验验证。
2022-04-27 cs.LG cs.NI eess.SP
Passive Mechanical Vibration Processor for Wireless Vibration Sensing
提出一种基于共振的完全无源机械振动处理装置，可将无线振动测量灵敏度提升10倍以上，实现实时滤波与表面编辑，且频率可调范围广。
2023-05-18 eess.SP physics.app-ph
Development of Highly Efficient Multi-invariable Wireless Sensor System Design for Energy Harvesting
致力于空气质量监测的毛细管无线传感器网络提供了有关危险空气条件的重要信息。在采用环境产生的能量作为基本能源时，主要挑战是毛细管网络的实施，而不是在一段时间内更换电池，这导致设备管理的功能困境和高成本。在本文中，我们提出了一个无电池，自治，多参数传感平台的空气质量监测，长期收获环境能源。此外，还介绍了传感器部分的研究结果。在一种“设定并忘记”的情况下，用于检查传感器灵敏度的定制校准过程和功率回收部分上的各种能源的基本组合可以有效地改善室内和室外应用中的空气质量标准跟踪。
2018-02-15 cs.CY cs.NI eess.SP
Real-Time Elderly Healthcare Monitoring Expert System Using Wireless Sensor Network
老年慢性病是世界范围内老年人死亡的主要原因，占全部死亡的60%。由于患有慢性病的老年人在早期阶段没有明显的症状，然后症状开始出现，因此尽早观察症状以避免任何并发症至关重要。本文介绍一个专为老人院老人保健服务而设计的专家系统。建议的长者健康中心旨在发展一个综合及跨学科的方法，利用通讯科技及信息，照顾长者的实际健康需要，主要是那些因社会及地理隔离而面对高风险的长者，以及患有特定慢性疾病的长者。建议的健康中心提供个人化的介入计划，涵盖慢性疾病，例如（体温、血压和心率）。拟议的EHC的流程和架构基于服务器端和三个主要客户端，一个客户端用于老年人，另外两个客户端用于照顾他们的护士和医生。提出的EHC模型进行了讨论，证明了专家系统的有用性和有效性。
2019-07-11 cs.CY cs.HC eess.SP
A Bayesian Framework for Digital Twin-Based Control, Monitoring, and Data Collection in Wireless Systems
King’s College London（伦敦国王学院）
本文提出一种贝叶斯框架，用于数字孪生系统中量化模型不确定性，实现基于多智能体强化学习的控制、监控及数据采集优化，实验验证其有效性。
2023-08-29 cs.LG cs.NI eess.SP
Cell-Free Massive MIMO Surveillance Systems
本文提出一种无小区大规模MIMO无线监控系统，通过分布式多天线节点协同观察与干扰，利用贪心算法和功率分配优化，显著提升监控成功概率，较共址基准提高11倍。
2023-10-15 cs.IT eess.SP math.IT
