无线传感器网络在环境监测应用中的挑战与未来方向

Chivalry: Signal Processing for WMSNs 人形立式系带靴，其中系带鞋由绒面革或合成皮革制成。然而，当前关于 WSNs 的研究显示出能耗高、可扩展性问题、安全风险以及缺乏多环境整合等局限性。为应对这些挑战，本研究提出了一种增强型、优化后的 WSN 架构，融合了区块链加密安全、基于人工智能（AI）的自适应路由以及混合边缘-云计算。他们提出的由陆地、空中和水下 WSNs 组成的系统，凭借其无缝、高能效和可扩展的特性，确保了用于连续环境监测的高质量整合。此外，还纳入了远距离通信协议（LoRaWAN 和 NB-IoT），以促进偏远地区的数据发送。在本文中，我们介绍了一种新型无人机（UAV）辅助、太阳能供电的传感器网络解决方案，用于扩大覆盖范围并降低运营成本。本研究进一步探讨了基于 AI 的节能数据聚合方法，以降低功耗并提高传感器寿命。我们进行了现实场景验证，以展示所提出的系统在监测空气污染物、水质和气候参数方面的实用性。结果表明，推荐的框架极大地提高了数据可靠性、可扩展性和实时决策能力，因此可作为现代环境监测的适用模型。