支持IEEE 802.11af的可扩展认知无线电传感器网络,具有适应优先级管理,用于早期森林火灾预警
1School of Electronics Engineering, Vellore Institute of Technology, Vellore, India.
Scientific reports
|October 23, 2025
概括
本研究介绍了用于早期森林火灾检测的认知无线电传感器网络 (CRSN). 该系统使用IEEE 802.11af来确保可靠,低延迟的紧急警报,克服传统网络的限制.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 计算机工程 计算机工程
- 电信 电信服务 电信服务 电信服务
背景情况:
- 森林火灾对生态和经济构成重大威胁,需要迅速发现.
- 传统的无线传感器网络在森林环境中因拥堵和不可靠的通道而难以及时发出警报.
研究的目的:
- 提出一个认知无线电传感器网络 (CRSN) 进行有效的森林火灾预警和紧急通报系统.
- 解决传统网络在森林火灾事件期间发出紧急警报方面的局限性.
主要方法:
- 整合温度,烟雾和气体传感器与认知无线电传感器节点.
- 利用IEEE 802.11af技术进行动态传感和使用置许可频道.
- 实施自适应优先级管理以优先考虑紧急警报类别.
主要成果:
- 与传统方法相比,拟议的CRSN系统显示了较低的位误差率.
- 在各种环境条件下观察到紧急警报传输的延迟减少.
- 在森林火灾紧急通知中实现了更高的可靠性和有效性.
结论:
- 通过使用动态频谱访问,CRSN系统有效地绕过网络拥堵.
- 拟议的系统确保了关键火灾警报的低延迟和可靠的交付.
- 这项技术显著提高了森林火灾早期预警和紧急通报能力.
